大数据可视化技术与应用
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广东广州
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作者吕云翔 姚泽良 谢吉力 等编著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111718369
出版时间2023-02
装帧平装
开本16开
定价59.9元
货号31665455
上书时间2024-08-28
商品详情
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目录
前言第一部分：基 础 理 论第1章数据可视化概述11什么是数据可视化12数据可视化的发展历史13大数据可视化的分类131科学可视化132信息可视化133可视分析学14大数据可视化的作用141记录信息142分析推理143信息传播与协同15大数据可视化的发展方向习题第2章数据可视化基础21可视化流程22可视化设计工具和原则221可视化数据组织与管理工具222可视化设计原则习题第二部分：大数据可视化方法第3章时间数据可视化31时间数据在大数据中的应用32连续型时间数据可视化321阶梯图322折线图323螺旋图324热图33离散型时间数据可视化331散点图332柱形图333堆叠柱形图334点线图34可视化图表的选择习题第4章比例数据可视化41比例数据在大数据中的应用42部分与整体421饼图422环形图423比例中的堆叠424矩形树图43时空比例数据可视化习题第5章关系数据可视化51关系数据在大数据中的应用52数据关联性的可视化521散点图522散点图矩阵523气泡图53数据分布性的可视化531茎叶图532直方图533密度图习题第6章文本数据可视化61文本数据在大数据中的应用及提取611文本数据在大数据中的应用612使用网络爬虫提取文本数据62文本内容可视化621关键词可视化622时序文本可视化623文本分布可视化63文本关系可视化习题第7章复杂数据可视化71高维多元数据在大数据中的应用711空间映射法712图标法72非结构化数据可视化721基于并行的大尺度数据高分辨率可视化722分而治之的大尺度数据分析与可视化习题第三部分：大数据可视化工具及应用第8章Excel数据可视化方法81Excel界面介绍82基础图像绘制821柱形图822折线图823柱状折线组合图83案例：旭日图制作84案例：瀑布图制作第9章Python表格处理分析91Python办公背景介绍92前期准备与基本操作921基本术语概念说明922安装openpyxl并创建一个工作簿923从Excel工作簿中读取数据924迭代访问数据925修改与插入数据93进阶内容931为Excel表单添加公式932为表单添加条件格式933为Excel表单添加图表94案例：亚马逊电子产品销售情况分析941背景与前期准备942使用openpyxl读取数据并转为DataFrame943绘制数值列直方图944绘制相关性矩阵945绘制散布矩阵946将可视化结果插入回Excel表格中第10章R数据可视化方法101R语言概述1011R语言的特点1012R语言的功能特征102R语言数据处理流程1021R语言的安装1022R语言数据处理流程103案例：mtcars 和 AirPassengers数据集分析1031数据集1032AirPassengers数据集第11章FineBI111FineBI介绍1111产品定位1112与传统商务智能软件相较的优势1113软件安装与启动112数据准备与加工1121数据源1122数据准备1123关联设置113可视化分析1131表格组件1132图表组件1133过滤组件1134设计仪表板114案例：零售行业数据分析第12章ECharts数据可视化方法121ECharts介绍122ECharts基础概念123可视化类型124ECharts数据交互与API使用125主题与扩展管理126案例：人口增长数据模拟与分析第13章DataV131DataV介绍1311多种场景模板1312丰富的图标库与地理绘制支持1313支持多种数据源1314容易实现的图形化搭建工具1315灵活的发布方式132可视化应用管理1321模板的使用1322应用的创建与发布133数据源管理1331添加IP地址白名单1332添加数据源134组件管理1341组件概览1342配置组件数据1343配置组件交互1344组件包的使用与管理135案例：店铺销售数据可视化第14章Tableau141Tableau介绍1411软件特点1412软件下载与安装142案例：超市销售数据可视化分析1421Tableau Desktop的使用1422Tableau Server的使用1423Tableau Reader的使用参考文献
内容摘要
本书分为三个部分：基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用。基础理论部分包括第1、2章，回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用，以及可视化的一般流程及设计组件。大数据可视化方法部分包括第3到7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，包括：时间数据、比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。大数据可视化工具及应用部分包括第8到14章，选取了市场上一些主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。这些工具包括商业软件：Excel、FineBI、DataV、Tableau，开源包ECharts,以及编程语言Python、R。本书既可以作为高等院校计算机类、大数据相关专业的教材，也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。
主编推荐
信息技术新工科产学研联盟数据科学与大数据技术工作委员会 推荐教材。介绍可视化领域的基础概念及应用，可视化的一般流程、设计组件，以及不同类型数据的可视化方法。工具及应用部分选取市场上主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。随书配备电子课件、教学大纲、习题答案、模拟试卷、微课视频等教学资源。
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