第1章 理解图表 11.1 图表的力量 11.2 WHERE问题：坐标轴平面 31.3 WHAT问题：图表的视觉机制 3图形对象和视觉属性 3视觉机制和前注意过程 6理解视觉属性的边界 8可视化的本质 91.4 WHY问题：数据和图表的意义 111.5 小结 13第2章 快速入门指南和技术准备 142.1 快速入门指南 14理解数据系列 14快速添加数据系列 16快速追加数据点 18复制系列 19更改图表类型 192.2 技术准备：坐标轴 20数值、文本及日期 21主/次坐标系 232.3 技术准备：图表中的（X，Y）坐标 26分类轴为数值类型 26分类轴为文本类型 27分类轴为日期类型 292.4 技术准备：误差线 30启用误差线 30误差线的方向和图表类型 30误差线的正、负方向 32误差量和线段长度 332.5 小结 34第3章 图表元素的增强控制 353.1 图例 36实例1：部分城市CFA持证人数量 36实例2：美国对中国进口产品的依赖度和关税 403.2 事件注释和数据点标记 44实例3：布伦特原油价格走势 44实例4：诺贝尔奖历年累计获奖人数 473.3 独立存在的刻度线 52实例5：GDP增长率 vs. 股市年化回报率（2000—2016年） 52实例6：为诺贝尔奖实例创建刻度线 563.4 不等距的网格线 56实例7：美国国债收益率曲线 573.5 数值参考线和分隔线 59实例8：最低工资及GDP占比 61实例9：中国劳动生产率增速 64实例10：全国主要城市房价和租金 683.6 阴影背景 71实例11：美国人均烟草、酒精及冰淇淋消费量 713.7 其他面积元素* 77实例12：全球股市估值矩阵 77实例13：入境游客国籍和性别 833.8 小结 86第4章 变动和趋势 884.1 常规图表分析 88折线图 88柱（条）形图 894.2 两个时间点的数据变动 91实例1：A股行业板块市值的变动 92实例2：部分省（市）最低工资的变动* 994.3 配对变量的变动 102两个时间点的数据变动：配对散点图 102实例3：美国对进口商品的征税比例及平均税率 104配对变量的时间序列变动 107实例4：中美服务业对比 1084.4 季节性变动 1104.5 面板图：多系列的空间分离 111实例5：2011—2017年国内啤酒月产量 113实例6：2005—2017年部分自主品牌汽车市场份额变化 1174.6 热力图：用颜色表达变动特征 1194.7 小结 120第5章 比较、分布和构成 1225.1 比较：定义及常规图表选择 1225.2 双变量对比 1235.3 三个变量及更多变量的对比 126实例1：部分国家核能比较 127实例2：部分省市低保人口比例 * 1295.4 分组对比 133实例3：海洋捕捞占比及人均鱼肉年消费量 134实例4：轻重资产和市销率估值对比 1365.5 多维比较 139实例5：A股市场表现风格 1415.6 分布的可视化：描述统计 144实例6：上市公司从成立到IPO的年数分布 145实例7：A股部分行业历史估值分布 148实例8：部分行业资产负债率分布对比 1525.7 分布的可视化：展示样本全貌 155实例9：上证指数涨跌幅 1565.8 局部和整体 158实例10：各行业市值占比及境外营收占比 1605.9 小结 164第6章 探索数据关系 1666.1 散点图简介 1666.2 反映相关关系 167折线叠加 167散点图 169对比分析 1706.3 散点图中的拟合模型 172图表趋势线简介 172图表趋势线的生成和设置 173趋势线实例 175实例1：城镇化水平和低保人口比例 1776.4 第三个变量：散点图中的分组处理 180实例2：人均GDP和汽车品牌偏好 181实例3：长、短期国债息差的结构变化 1836.5 小结 186第7章 数据转换和分析技术 1887.1 概述 1887.2 基于图表的数据转换 189坐标轴逆序 189对数刻度 191平滑处理 193叠加和平移 1957.3 衡量相对关系 198比率分析 198偏离值 199滚动相关分析 200滚动回归 2027.4 刻度重置 204相对和绝对 205指数化 207排名 209百分位 210标准分数 2127.5 事件分析 214跟踪事件后的市场表现 216事件前后对比 216从一个事件到另一个事件 2187.6 简要的函数介绍 2197.7 小结 219第8章 数据可视化进阶指南 221图表制作技巧 221图表类型选择 222数据转换处理 222