【现货速发】大数据可视化

本书的编写参照了相关企业的行业标准和高等学校的专业教学标准，能够更好地用于大数据分析、可视化等大数据职业技能人才的培养。
移动互联网、云计算、物联网等信息技术产业的发展日新月异，信息传输、存储、处理能力快速提升，每年所产生的数据量都在以指数级递增，从海量数据中发现知识、提取价值是大数据时代的迫切需求。大数据和人工智能的广泛应用导致了数据来源广泛、数据结构多元异构、数据处理技术日益复杂的局面，面对不同来源、不同结构、不同特性的数据，如何对其进行有效的分析、呈现等都是数据可视化需要解决的问题。
随着各行各业向数字化转型，社会对大数据可视化人才的需求日益增多。大数据可视化技术能够从各行各业的数据中挖掘数据的规律和价值，从而帮助人们理解数据背后的意义。
本书共8章，内容包括数据可视化基础、可视化编程基础、对比与趋势可视化、比例数据可视化、关系数据可视化以及可视化的更多选择、可视化还能做什么、基于可视化的分析案例。
本书由王珊珊、梁同乐担任主编，由马梦成、王浩担任副主编。
由于编者的水平和经验有限，书中难免有欠妥和错误之处，希望广大读者提出宝贵意见。

编者2021年5月

本书全面地介绍了大数据可视化的基础知识和基本技术。全书共分为8章，内容包括大数据可视化的基本概念，可视化原则，视觉设计基础知识，数据处理技术，对比趋势、比例数据、关系数据等多种数据可视化方式，以及利用可视化对数据进行探索与预测，并通过综合分析案例梳理完整大数据可视化流程。1. 数据可视化设计理论以必需、够用为度，注重实用技术及实际应用的介绍。对于原理性的知识，勿必讲清楚。 2. 力求由浅入深，循序渐进。 3. 采用模块化结构。 4. 结合“案例教学”和“启发式教学”方法，便于激发学生的学习兴趣，注重学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。 5. 注重教学方法。为帮助学生们理解关键的技术概念和激发学习积极性,本书将会引入许多精彩图片及案例进行讲解。 6. 强调实验教学。参照教程，我们将编写一本与之相适应的实训任务指导书，以详实的内容、丰富的图片使没有基础的学生也能很快上手，熟练地应用大数据可视化知识及其相关技术来解决实际问题。

本书全面地介绍了大数据可视化的基础知识和基本技术。全书共分为8章，内容包括大数据可视化的基本概念，可视化原则，视觉设计基础知识，数据处理技术，对比趋势、比例数据、关系数据等多种数据可视化方式，以及利用可视化对数据进行探索与预测，并通过综合分析案例梳理完整大数据可视化流程。1. 数据可视化设计理论以必需、够用为度，注重实用技术及实际应用的介绍。对于原理性的知识，勿必讲清楚。 2. 力求由浅入深，循序渐进。 3. 采用模块化结构。 4. 结合“案例教学”和“启发式教学”方法，便于激发学生的学习兴趣，注重学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。 5. 注重教学方法。为帮助学生们理解关键的技术概念和激发学习积极性,本书将会引入许多精彩图片及案例进行讲解。 6. 强调实验教学。参照教程，我们将编写一本与之相适应的实训任务指导书，以详实的内容、丰富的图片使没有基础的学生也能很快上手，熟练地应用大数据可视化知识及其相关技术来解决实际问题。

王珊珊广东轻工职业技术学院信息技术学院专任教师，国家计算机技术与软件专业信息系统项目高级管理师，曾担任东软股份有限公司高级软件工程师；
硕士研究生，毕业于西北大学信息科学与技术学院，从事数据挖掘方向研究；

第1章 数据可视化基础
1.1 数据是什么
1.1.1 数据的本质
1.1.2 数据与信息
1.2 数据与可视化
1.2.1 数据会说话
1.2.2 视化流程
1.2.3 数据与图形
1.3 视化的基本理论
1.3.1 视觉感知
1.3.2 格式塔理论
1.3.3 设计基础
1.4 练习
第2章 可视化编程基础
2.1 可视化工具简介
2.1.1 Excel
2.1.2 D
2.1.3 F?lot
2.1.4 ECharts
2.1.5 Tableau
2.1.6 PolyMaps
2.1.7 Modest Maps
2.1.8 Frocessing
2.1.9 R
2.1.10 Python
2.1.11 Gephi
2.2 准备工作
2.2.1 Anaconda的安装
2.2.2 PyCharm的安装
2.3.1 客户提供数据源
2.3.2 自己爬取数据
2.3.3 数据源资源
2.4 数据存储
2.5 数据处理
2.5.1 数据质量
2.5.2 数据预处理
2.5.3 数据格式
2.6 属性关系与选择
2.6.1 相关关系
2.6.2 因果关系
2.7 练习
第3章 对比与趋势可视化
3.1 柱形图
3.1.1 单柱图
3.1.2 簇状柱图
3.2 折线图
3.3 箱线图
3.4 词云图
3.5 练习
第4章 比例数据可视化
4.1 饼图
4.2 环图
4.3 练习
第5章 关系数据可视化
5.1 散点图
5.1.1 单一散点图
5.1.2 分类散点图
5.2 气泡图
5.3 直方图
5.4 练习
第6章 可视化的更多选择
6.1 画布划分
6.2 坐标轴与刻度
6.2.1 颜色与标签
6.2.2 共享坐标轴
6.3 练习
第7章 可视化还能做什么
7.1 探索式分析
7.1.1 探索数据缺失情况
7.1.2 探索属性关系
7.2 数据预测
7.2.1 回归分析原理
7.2.2 回归分析实现
7.3 练习
第8章 基于可视化的分析案例
8.1 数据解读与导入
8.2 数据集重构
8.3 回归模型拟合
8.4 Bootstrap采样分析
8.5 练习

本书全面地介绍了大数据可视化的基础知识和基本技术。全书共分为8章，内容包括大数据可视化的基本概念，可视化原则，视觉设计基础知识，数据处理技术，对比趋势、比例数据、关系数据等多种数据可视化方式，以及利用可视化对数据进行探索与预测，并通过综合分析案例梳理完整大数据可视化流程。1. 数据可视化设计理论以必需、够用为度，注重实用技术及实际应用的介绍。对于原理性的知识，勿必讲清楚。 2. 力求由浅入深，循序渐进。 3. 采用模块化结构。 4. 结合“案例教学”和“启发式教学”方法，便于激发学生的学习兴趣，注重学生发现问题、分析问题、解决问题的能力。 5. 注重教学方法。为帮助学生们理解关键的技术概念和激发学习积极性,本书将会引入许多精彩图片及案例进行讲解。 6. 强调实验教学。参照教程，我们将编写一本与之相适应的实训任务指导书，以详实的内容、丰富的图片使没有基础的学生也能很快上手，熟练地应用大数据可视化知识及其相关技术来解决实际问题。

王珊珊广东轻工职业技术学院信息技术学院专任教师，国家计算机技术与软件专业信息系统项目高级管理师，曾担任东软股份有限公司高级软件工程师；
硕士研究生，毕业于西北大学信息科学与技术学院，从事数据挖掘方向研究；