• 数据可视化原理与实例
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数据可视化原理与实例

正版全新

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上海浦东
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作者李春芳,石民勇 著

出版社中国传媒大学出版社

ISBN9787565723544

出版时间2018-12

装帧其他

开本16开

纸张胶版纸

定价69元

货号1500117

上书时间2023-10-05

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
【书    名】 数据可视化原理与实例
【书    号】 9787565723544
【出 版 社】 中国传媒大学出版社
【作    者】 李春芳,石民勇 著
【出版日期】 2018-12-01
【版    次】 1
【开    本】 16开
【定    价】 69.00元

【内容简介】 
《数据可视化原理与实例》是大数据专业的必修课——数据可视化及暑期实践课使用的教材,作者本着理论与实践结合,以提高软件开发工程能力为目标,立足可视化并兼顾外围数据采集处理问题。
  《数据可视化原理与实例》适用于本科或研究生的数据可视化教学、软件开发中数据可视化应用以及启发开发新的数据可视化算法。一、二章是Web可视化基础,第三至八章是D3的API各种布局与数据处理,包括饼图类、比例尺、动画与交互、力导向图、地图,第九章是音乐可视化,第十章是JavaScript图像处理,第十一章是可视化数据采集,第十二章是包括分词的词云图绘制,第十三章的主要内容——一种基于占用矩阵的词云图可视化算法——是作者在博后期间和导师刘连忠教授合作的一个专利,非常感谢刘老师同意将算法收入书中。其中第十章对于理解流行的深度学习之卷积神经网络小有帮助,第十三章主要是启发开发新的数据可视化算法,内容稍有难度,可以选学。

【目录】 
第*章 基于Web的数据可视化基础
第*节 数据可视化概述
第二节 HTML文档
第三节 层叠样式表CSS
第四节 JavaScript脚本
第五节 SVG矢量图

第二章 基于JavaScript和SVG的绘图
第*节 直方图
第二节 递归二叉树
第三节 树状词云

第三章 D3数据可视化基础
第*节 D3可视化API概述
第二节 D3数据绑定
第三节 D3直方图
第四节 JSON文件格式

第四章 D3饼图、环图、玫瑰图和弦图
第*节 D3绘制饼图
第二节 从原生数据到绘制D3饼图
第三节 弦图

第五章 D3比例尺
第*节 D3比例尺
第二节 比例尺API
第三节 序数比例尺与D3配色

第六章 D3动画与交互
第*节 D3动画
第二节 鼠标交互
第三节 键盘交互

第七章 D3力导向图
第*节 D3力导向算法
第二节 《人民的名义》人物关系图
第三节 基于路径绘制力导向图

第八章 地图可视化
第*节 D3地图可视化
第二节 D3地图可视化实例
第三节 雄安新区区位优势可视化分析案例

第九章 音乐可视化
第*节 音乐可视化API
第二节 JavaScript音乐可视化直方图
第三节 D3音乐可视化南丁格尔图

第十章 Canvas与简单图像处理
第*节 Canvas功能概述
第二节 Canvas基本图像处理
第三节 Canvas复杂图像处理
……
第十一章 数据可视化之数据采集
第十二章 分词与词云图可视化
第十三章 基于占用矩阵的词云算法
参考文献
后记

【文摘】 
2015年9月5日国*院发布了《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),意味着中国大数据发展迎来顶层设计,正式上升为国家战略。《纲要》在政策机制中指出,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。中国传媒大学计算机学院在石民勇院长筹划下,2014年开始招收“计算机科学与技术(大数据技术与应用)(080901)”专业本科生,调整原来的计算机科学与技术本科专业方向,着重培养大数据技术与应用方向人才,目前已经招生4年,在校本科生共计1 34人,2018年,招生方向与***专业目录一致,改为“数据科学与大数据技术( 080910T)”本科专业。中传的大数据招生可以说走在了全国前列,体现了中传在新专业发展上的预见性,在国内算是较早开办大数据本科专业的高校。
  大数据时代,海量数据的理解成为极富挑战性的难题。数据可视化是大数据技术体系的重要内容之一,可视化在压缩数据、解释问题、发现知识、归纳结论中发挥着重要作用。
  本书是大数据专业的必修课——数据可视化及暑期实践课使用的教材,作者本着理论与实践结合,以提高软件开发工程能力为目标,立足可视化并兼顾外围数据采集处理问题。
  本书适用于本科或研究生的数据可视化教学、软件开发中数据可视化应用以及启发开发新的数据可视化算法。第*、二章是Web可视化基础,第三至八章是D3的API各种布局与数据处理,包括饼图类、比例尺、动画与交互、力导向图、地图,第九章是音乐可视化,第十章是JavaScript图像处理,第十一章是可视化数据采集,第十二章是包括分词的词云图绘制,第十三章的主要内容——一种基于占用矩阵的词云图可视化算法——是第*作者在博后期间和导师刘连忠教授合作的一个专利,非常感谢刘老师同意将算法收入书中。其中第十章对于理解流行的深度学习之卷积神经网络小有帮助,第十三章主要是启发开发新的数据可视化算法,内容稍有难度,可以选学。
  感谢“媒体大数据处理与应用关键技术研究”项目资助本书出版,并资助数据可视分析应用于中传如艺剧本系统,如果您对影视行业感兴趣。
  鉴于作者水平所限,更兼时间和精力不足,书中错谬之处在所难免,若蒙读者老师不吝指正,不胜感激。

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