yihui/MSG — Issue #12: ZQ反馈
Author: yihui
Created: 2011-11-23 05:38:59+00:00
State: open
Labels: 结构

> - 建议最终版不用CC授权
> - 从目录看,是否那些插图和表格也应该列在头几页?! 按照 OREILLY 的慣例是列在最后的索引的（且感觉图目录提前不必要）
>
> 当前这书的定位很模糊

> - 从成书过程来看,开始只是介绍R语言,后来发觉要成书,这才追加了很多背景式常识
> - 比较认可的,每章节之前 福尔莫斯 的节选,很应景
> - 无法认同的是这书没有前后逻辑的设定,如果只是私人给同事们传阅的资料,这样没有问题
> - 但是,作为作者字里行间表达出的,想通过这书,将统计图形这一领域介紹给国人,就完全不对路了
>
> 从 认知 心理学来说,中国人那种喜欢权威,喜欢大部头,喜欢死记硬背的学习方式,早已落后了;

> - 激发出读者的兴趣,应该是每一本技术图书每一章节必须放在第一位的要素!
> - 俺假定,这书的目标读者是这样的:
> + 有点编程经验
> + 有点儿统计学知识
> + 从事可能的相关工作,正好需要知道,有什么工具来代替 Excel 给BOSS 提供鲜明的图表!
> 那么,图书的内容应该遵循一个由浅入深的 现代统计图形 训练/旅游之行!
> 大纲:
> + 给出一批历史上的经典统计图形案例,解说各种图元当初发明的目标,以及现在常见的使用领域
> /
> 历史经典 => 目标是引发统计图形现代进步的好奇;解决是什么的问题;
> \
> | + 数据至上;节约墨水;设计布局;就地解释;兼顾心理;统计原则;
> | / 针对历史经典和当代经典来分享成功的统计图形应该的特性
> + 原则 => 目标是形成一个成体系的现代统计图形的目标范畴;解决要什么的问题;
> \
> | / 工具,给出统计图形工具的大至变迁,引出 R
> + 工具 => 目标是建立基础工作环境,最好给出各种图形工具的对比,来解决为什么R 的问题!
> \
> |
> | / 数据类型/案例,通过经典的现代领域问题的图形设计解决,来展示R 的优秀
> + 数据 => 目标是演示前述原则在 R 工具中的解决流程,以及各种原则的均衡技巧
> \
> | / R 工具体系中各种内置/第三方 系统的选择/使用/专长
> + 系统 => 进一步使用前一章节的相关经典领域数据案例,通过使用更加方便的 R 系统来创建图形
> \
> `+ 附录A 附录A 程序初步 R图元 原先第三章 的各种元素的介绍,脱离了具体案例时,不应该单独成章,作为辅助查阅内容就好
> `+ 附录B R图库 原先第四章 在前述案例深入重构时,没有涉及的,收集在这儿,原因同上
> `+ 附录C R技巧
> `+ 附录D 图形界面
> `+ 附录E 配套R 包
>
> 其实,也不一定叫附录,完全可以象 Nginx 高级应用什么的图书,将关键重要常见的细节技术手册精简为专门一部分;
> 整个图书其实是个3步曲:

> + 第一部分 故事/行文
> + 第二部分 技术参考
> + 第三部分 查遗补漏,交流情感...
>
> 这样的话,只要注意内容的比重,就是本兼顾实用和入门的图书了,有什么需求的人看什么部分就好
> 而且,在故事部分,如果涉及复杂的技术背景,就可以直接引用到后面的相关章节...
> 嗯嗯嗯,就象 可愛的Python 的图书结构设计,将图书当成一个网站来组织了...
>
> 总之,个人以为,这类新技术的推广图书,要自身设计好读者的学习心理/知识变化线路图,不能由自个儿的价值观,想怎么堆就怎么堆,毕竟图书不是开发手册的汉化...
>
> 比如说,相关图书的阅读体验:视觉化软件工程 (评论: 可视化数据)
> http://book.douban.com/review/2909982/
> 当读者过了初期的大致内容把握后,就立即会判定是否现在需要继续看,还是当成字典,以后用时再看
> 所以,好东西,一定要放在前面!
> "本书的写作目的正是希望能够基于“器”的练习和启发，让读者在统计数据处理和分析中真正得“道”，使统计图形在数据的探索分析中发挥福尔摩斯探案般的功效。"

> - 这个命题很难以接受哪,一般人很难有机会和时间进行大量的这种练习
> - 而且,从图书现有内容安排来说,也没有趋向道 的引导哪,多数是对 R 工具能力的罗列
> - 数据统计 在中国早已被Excel 了,几乎所有企業,都在使用 Excel 进行统计图表的生成,谁都会,也看得懂
> - 那么"现实情况是我们了解的图形种类太少、使用的作图工具缺乏灵活性，这在很大程度上制约了统计图形的发展，使得统计图形在数据分析中应有的潜力没有被充分挖掘出来"
> 这种情况,太多人根本没有意识到!

> + 通过 第一章 历史经典统计图形的解说,可以起到开眼的功能
> + 但是,怎么有效的引导读者反出 Excel ,重构统计图形的概念,以至愿意沉心下来学习 R?!
> + 就得首先解决,为什么 Excel 图表不给力的问题... 这一点,只是简单的引用了外国人的说法,没有力量哪!
> 应该,将 Excel 不时的拿出来,从最终成品,到制作过程,都和 R 进行对比,展示出:
> + CLI 的优点
> + 图形工具复用可自动化的优点
> + 复杂数据的科学展示能力
> ...
>
> 我想,作者在 统计之都的历次R语言学会 中,应该听到过很多经典的 Excel 不给的案例,多拿这些实例来说吧;

> - 也容易将读者通过熟悉的情景代入进来,自个儿感动自个儿!
> - 特别是大家长年被 Excel 仅有的几个图表形式包围,根本没有听说过其它专门的形式,一下见到这么多,都应该用在什么场景中,这才是最最最应该分享的!
>
> 作者在最初写这本书的时候，假定读者是统计专业学术人士，但是：
>
> - 这是作者当初的动力和设想,但是,面临出版社出版时,面对整个市场时目标人群完全不同了
> - 何况,R 的用户群在中国有多少?! 他们发出的声音,可以对社会习惯/图书市场产生什么影响?!
> - 数据可视化,虽然在人类社会存在了也有上千年了,但是结合计算机技术,并变成越来越专业化产业化的领域,也刚刚开始
> - 整个领域还在科普初期,直接进入血淋淋的技术细节,对于图书不是好事儿
> - 积习婎改
> - 被 Excel 污染了这么多年
> - 任何一个感受到其它工具体系之美的技术人员,都有义务扼住任何机会来向公众宣传真实的领域现状!
>
> 满足专业人士，也可以满足大众，并不冲突：

> - 那是必须的哪!
> - 专业人士肯定不是出版界的从业人士,自然对于中国的图书市场现状没有什么感觉的
> - 领域专业人士,当然有了太多预设的知识背景,俺猜,对于入门的介紹什么的,基本不会看的,就是檢查了一下技术细节,看是否有出入,正确而已
> - 对于图形统计,数据可视化,俺一直感觉这是个技术*艺术 的跨界领域, R/Processing
> 之类的高级工具也不过是部分代替了人的艺术创作,真正振憾人心的统计图形一定是包含了大量的艺术原则和目标对象的深切理解之后的综合创造;

> - 这点，不论R 玩的多么熟悉，如果意识不到的话，没用的...
> - 所以，这方面的分享／解析／说明，内容太少了...
> - 丰田相关图书中，就有描述，丰田的可视化战略，将一切企业内部关键因素集中在一个界面后产生的质变
> - 图形化统计，怎么和相关领域问题，结合，产生惊人的效果，这才是这类图书的使命
> 因为，R等等专业工具的誕生，并不是单纯的技术需要哪...