or
本練習屬於課程
要如何在不遺漏重點的前提下，把所有資料都呈現給觀眾？本章將討論如何用色彩重點與文字，引導觀眾閱讀資料。我們也會介紹一個涵蓋全美常見污染物數值的資料集。
色彩是在資料視覺化中用來編碼數值的強大工具。然而，強大也伴隨風險。本章將依據資料型態，討論如何為你的視覺化挑選合適的調色盤。
當前練習
不確定性在資料科學中無所不在，但它常常被忽略，明明應該納入視覺化中。這裡我們會回顧信賴區間是什麼，並示範如何為單一估計值與連續函式進行視覺化。此外，我們也會討論用於評估不確定性的自助抽樣（bootstrap）技巧，以及正確的視覺化方式。
視覺化常被單獨教授，最佳做法多半只做概論。然而在實務上，你需要依情境調整原則。從雜亂的探索式視覺化，到微調最終成品的字型大小；本章將深入說明如何在資料科學工作流程的每個步驟，讓你的視覺化更有效率。