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數字邏輯與生成設計(北疆設計設計學交叉學科基礎教材十四五普通高等教育部委級規劃教材)

  • 作者：編者:李壯//朱家興|責編:華長印//季舒雯|總主編:李少博//韓海燕//高頌華
  • 出版社：中國紡織
  • ISBN：9787522933092
  • 出版日期：2025/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：221
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦設計學在數據驅動與生成技術時代的轉型，系統梳理數字邏輯在設計中的應用方法與創新路徑，旨在幫助讀者以數據思維開啟設計創新之路。全書以「信息洞察—數據轉譯—數據沉思—數據驅動」為核心結構，循序漸進地引導讀者理解數據來源、掌握可視化方法、開展批判性分析，並借助AIGC等智能工具探索生成式設計實踐。書中不僅提供數據邏輯的理論框架，還融入案例與實踐訓練，強調理性分析與感性創意的結合，幫助讀者形成跨學科的創新設計思維。
    本書適合設計相關專業的學生閱讀使用，也可作為對數據驅動設計、智能技術與創新實踐感興趣的研究者、教師及設計從業者的參考讀物。
作者介紹
編者:李壯//朱家興|責編:華長印//季舒雯|總主編:李少博//韓海燕//高頌華
目錄
第1部分  信息洞察
  第1章  信息與數據的價值
    1.1  信息的價值與內涵
      1.1.1  信息在設計與創作中的價值
      1.1.2  從數據到洞察的遞進關係
    1.2  數據與信息的關係
      1.2.1  數據的概念與主要類型
      1.2.2  設計領域的數據應用案例
    1.3  數據驅動思維在設計中的作用
  第2章  信息檢索與管理
    2.1  搜索引擎與檢索策略
      2.1.1  搜索引擎原理
      2.1.2  關鍵詞與高級檢索技巧
    2.2  多樣化數據來源
      2.2.1  官方資料庫資源
      2.2.2  社交媒體與用戶數據
      2.2.3  開源社區與創新數據來源
    2.3  信息分類與管理方法
      2.3.1  信息整理的常見思路
      2.3.2  搭建個人信息管理體系
      2.3.3  文獻管理及工具
      2.3.4  知識產權合規與隱私數據保護
  第3章  數據處理與初步分析
    3.1  數據整理與預處理
      3.1.1  缺失值與異常值處理
      3.1.2  數據清洗與重構
      3.1.3  常用整理工具與基礎操作
    3.2  RStudio與R語言基礎
      3.2.1  RStudio環境概覽
      3.2.2  安裝與基本配置
      3.2.3  R語言基礎語法
    3.3  dply包基礎應用
      3.3.1  包的安裝與載入
      3.3.2  dply包的核心函數
      3.3.3  綜合案例應用
    3.4  探索性數據分析（EDA）
      3.4.1  EDA概念與意義
      3.4.2  EDA操作流程
第2部分  數據轉譯
  第4章  認知可視圖形
    4.1  何為可視化？
      4.1.1  可視化的定義
      4.1.2  影響可視化的重要轉折
      4.1.3  可視化簡史
    4.2  可視化圖表
      4.2.1  數據可視化圖表
      4.2.2  信息可視化圖表
      4.2.3  知識可視化圖表
    4.3  可視化設計準則
      4.3.1  理解可視化設計準則

      4.3.2  如何進行可視化
  第5章  可視化工具與應用
    5.1  R語言的可視化應用
      5.1.1  R語言可視化概述
      5.1.2  常見可視化函數與用法
      5.1.3  圖形輸出與保存
    5.2  宏包ggplot
      5.2.1  GammaofGaphics理念
      5.2.2  ggplot2基本繪圖流程
    5.3  ggplot2幾何對象
      5.3.1  識別變數類型
      5.3.2  明確分析目標
      5.3.3  匹配幾何對象
    5.4  ggplot2圖例系統
      5.4.1  圖例自動生成與結構
      5.4.2  圖例定製與主題交互
    5.5  ggplot2視覺外觀
      5.5.1  內置主題與自定義
      5.5.2  多圖合成與視覺統一
    5.6  在線可視化工具平台
      5.6.1  在線工具的核心價值
      5.6.2  平台分類與選型指南
  第6章  數據可視呈現
    6.1  從數據到信息
      6.1.1  數據故事化的核心概念
      6.1.2  信息與邏輯的梳理方法
    6.2  數據可視化展示設計
      6.2.1  數據可視化展示圖的構成要素
      6.2.2  視覺分層與組織原則
      6.2.3  製作與美化
第3部分  數據沉思
  第7章  數據解析與思辨
    7.1  數據多維度解析
      7.1.1  數據解析的概念
      7.1.2  數據解析的目標
      7.1.3  數據解析的流程與應用
    7.2  數據解析中的思辨
      7.2.1  批判性思維與思辨設計
      7.2.2  思辨視角下的數據探索
      7.2.3  從批判性思考到設計創新
  第8章  AIGC輔助設計
    8.1  AIGC技術概述與趨勢
      8.1.1  AIGC基本概念
      8.1.2  AIGC的特點
    8.2  AIGC工具與平台
      8.2.1  AI繪畫工具
      8.2.2  AI寫作工具
      8.2.3  AI視頻工具
      8.2.4  AI音頻工具
    8.3  Pompt的使用

      8.3.1  什麼是Pompt
      8.3.2  Pompt應用指南
    8.4  AIGC基礎應用實踐
      8.4.1  Midjouney基礎應用
      8.4.2  Pompt在圖像生成方面的應用
      8.4.3  相關提示詞網站
      8.4.4  Midjouney進階使用指南
    8.5  視覺化數據思辨
第4部分  數據驅動
  第9章  課程案例解析
    9.1  綠影浮生·灌木生境數據可視化
      9.1.1  信息洞察
      9.1.2  數據轉譯
      9.1.3  數據沉思
    9.2  星跡圖鑒·航空航天任務數據可視化
      9.2.1  信息洞察
      9.2.2  數據轉譯
      9.2.3  數據沉思
參考文獻

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