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数据可视化


作者:
张冀新 胡昌龙
定价:
45.00元
ISBN:
978-7-04-061898-3
版面字数:
350.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2024-06-21
读者对象:
高等教育
一级分类:
管理
二级分类:
管理科学与工程
三级分类:
信息管理与信息系统

数据可视化作为大数据时代人与数据交互的重要接口,既要对相关数据进行处理,又要将结果利用计算机生成易于理解的图像。由此可见数据可视化是一门理论性和实践性都很强的课程。本书通过相关政策导读,以基本概念为出发点,主要介绍数据可视化的基本概念、语法基础和应用实例。

全书共10章,第1章数据可视化概述、第2章数据可视化原理、第3章数据可视化设计、第4章数据可视化图表、第5章时变型数据可视化、第6章数据处理与数据挖掘、第7章数据可视化工具、第8章数据可视化评测、第9章数据可视化趋势及挑战、第10章数据可视化实训。各章均配套了课件、实验、教学进程表等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。

本书是教育部新文科研究与改革实践项目“地方工科院校经管类专业大数据应用能力培养与实践”系列教材之一。其目的是从技术的角度,对数据可视化涉及的理论和算法进行全面介绍。除了从理论角度系统地介绍数据可视化的基本内容,本书还提供了大量的数据可视化实践案例。

本书为高等院校相关专业“大数据可视化”“数据媒体设计”等课程全新设计编写,是具有丰富实践特色的教材,可以作为计算机、信息管理、经济管理类专业的“数据可视化”课程教材,也可供对数据可视化感兴趣的各界人士参考,还可以供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。

  • 前辅文
  • 第1章 数据可视化概述
    • 1.1 数据可视化基础
      • 1.1.1 数据可视化释义
      • 1.1.2 数据可视化的类型
      • 1.1.3 数据可视化的标准
      • 1.1.4 数据可视化与其他学科的关系
    • 1.2 数据可视化的作用
      • 1.2.1 记录信息
      • 1.2.2 分析推理
      • 1.2.3 证实假设
    • 1.3 数据可视化的目标
      • 1.3.1 信
      • 1.3.2 达
      • 1.3.3 雅
    • 1.4 数据可视化的特征与应用
      • 1.4.1 数据可视化的特征
      • 1.4.2 数据可视化的应用
    • 1.5 本章小结
    • 复习思考题
  • 第2章 数据可视化原理
    • 2.1 视觉
      • 2.1.1 视觉感知与认知的定义
      • 2.1.2 视觉感知处理过程
      • 2.1.3 格式塔理论(完图法则)
    • 2.2 色彩
      • 2.2.1 色彩的概念
      • 2.2.2 色彩的分类
      • 2.2.3 色彩给人的视觉感受
    • 2.3 视觉编码原则
      • 2.3.1 相对性和绝对性
      • 2.3.2 视觉通道的特性
    • 2.4 数据可视化流程
      • 2.4.1 数据可视化流程简介
      • 2.4.2 可视化流程模型
      • 2.4.3 数据可视化的实施步骤
    • 2.5 本章小结
    • 复习思考题
  • 第3章 数据可视化设计
    • 3.1 数据可视化设计概述
      • 3.1.1 设计原则
      • 3.1.2 设计技巧
    • 3.2 可视化设计步骤
      • 3.2.1 数据筛选
      • 3.2.2 确定数据到图形元素和视觉通道的映射
      • 3.2.3 任务的选择与交互
    • 3.3 可视化框架
      • 3.3.1 问题刻画层
      • 3.3.2 数据层
      • 3.3.3 编码和交互层
      • 3.3.4 实现算法和交互
    • 3.4 本章小结
    • 复习思考题
  • 第4章 数据可视化图表
    • 4.1 理解图表
      • 4.1.1 图表的力量
      • 4.1.2 坐标轴平面
      • 4.1.3 图表的视觉机制
      • 4.1.4 数据和图表的意义
    • 4.2 图表元素的增强控制
      • 4.2.1 事件注释和数据点标记
      • 4.2.2 刻度线
      • 4.2.3 不等距的网格线
      • 4.2.4 数值参考线和分割线
      • 4.2.5 颜色背景
      • 4.2.6 其他面积元素
    • 4.3 图片制作技巧
    • 4.4 图表类型
      • 4.4.1 柱状图
      • 4.4.2 折线图
      • 4.4.3 饼图
      • 4.4.4 散点图
      • 4.4.5 热力图
      • 4.4.6 雷达图
      • 4.4.7 词云图
      • 4.4.8 仪表盘
    • 4.5 本章小结
    • 复习思考题
  • 第5章 时变型数据可视化
    • 5.1 时变型数据可视化概述
      • 5.1.1 线性和周期时间可视化
      • 5.1.2 日历时间可视化
      • 5.1.3 分支和多角度时间可视化
      • 5.1.4 时间属性的动态可视化
    • 5.2 地理空间数据可视化
      • 5.2.1 地图映射
      • 5.2.2 点数据的可视化
      • 5.2.3 线数据的可视化
      • 5.2.4 区域数据的可视化
      • 5.2.5 地理信息可视化的应用
      • 5.2.6 地理信息可视化的其他挑战
    • 5.3 文本与文档可视化
      • 5.3.1 文本可视化释义
      • 5.3.2 文本信息分析基础
      • 5.3.3 文本内容可视化
      • 5.3.4 文本关系可视化
      • 5.3.5 多层面文本信息的可视化
    • 5.4 本章小结
    • 复习思考题
  • 第6章 数据处理与数据挖掘
    • 6.1 数据
      • 6.1.1 数据基础
      • 6.1.2 数据特征
    • 6.2 数据集
      • 6.2.1 数据记录集
      • 6.2.2 图数据集
      • 6.2.3 有序数据集
    • 6.3 数据获取与预处理
      • 6.3.1 数据获取
      • 6.3.2 数据预处理
    • 6.4 数据存储
      • 6.4.1 直连式存储
      • 6.4.2 网络附属存储
      • 6.4.3 存储网络化
    • 6.5 数据组织与管理
      • 6.5.1 数据清洗与精简
      • 6.5.2 数据整合与集成
      • 6.5.3 数据库概述
      • 6.5.4 数据仓库
    • 6.6 数据分析与挖掘
      • 6.6.1 探索式数据分析
      • 6.6.2 联机分析处理
      • 6.6.3 数据挖掘
    • 6.7 本章小结
    • 复习思考题
  • 第7章 数据可视化工具
    • 7.1 数据可视化开发工具
      • 7.1.1 Excel
      • 7.1.2 Smartbi
      • 7.1.3 Tableau
      • 7.1.4 ECharts
      • 7.1.5 Jupyter Notebook
    • 7.2 数据可视化开发语言
      • 7.2.1 Python
      • 7.2.2 PHP
      • 7.2.3 HTML、JavaScript和CSS语言
      • 7.2.4 R语言
    • 7.3 本章小结
    • 复习思考题
  • 第8章 数据可视化评测
    • 8.1 评测流程
      • 8.1.1 明确研究目的并定义研究问题
      • 8.1.2 提出研究假设
      • 8.1.3 设计研究方案和具体方法
      • 8.1.4 收集和分析数据
      • 8.1.5 验证研究假设并得出结论
    • 8.2 评测方法
      • 8.2.1 用户实验
      • 8.2.2 专家评估
      • 8.2.3 案例研究
      • 8.2.4 指标评估
      • 8.2.5 标注
    • 8.3 评测实例分析
      • 8.3.1 案例一:点线图和邻接矩阵可视化评测
      • 8.3.2 案例二:眼动仪进行地图标注
    • 8.4 本章小结
    • 复习思考题
  • 第9章 数据可视化趋势及挑战
    • 9.1 数据可视化资源
    • 9.2 数据可视化研究进展
      • 9.2.1 国内可视化研究进展
      • 9.2.2 国外可视化研究进展
    • 9.3 未来趋势
      • 9.3.1 开放数据
      • 9.3.2 移动设备可视化设计
      • 9.3.3 数据简化(Data Simplification)
    • 9.4 研究挑战
      • 9.4.1 科学研究范式与大数据可视化
      • 9.4.2 以用户为中心的探索式可视分析
    • 9.5 本章小结
    • 复习思考题
  • 第10章 数据可视化实训
    • 10.1 基于Excel的数据可视化
      • 10.1.1 Excel
      • 10.1.2 综合实例:用Excel实现数据可视化——快速实现业务报表可视化
    • 10.2 基于Tableau的数据可视化
      • 10.2.1 Tableau软件概况
      • 10.2.2 Tableau报表可视化的三步骤
      • 10.2.3 Tableau复杂业务问题关联分析
      • 10.2.4 综合实例:帕累托分布图制作方法
    • 10.3 基于Python的数据可视化
      • 10.3.1 Python的安装
      • 10.3.2 综合实例:京东商城消费行为可视化分析
      • 10.3.3 综合实例:数据分析师招聘可视化分析
    • 10.4 基于Ucinet的网络关系可视化
      • 10.4.1 Ucinet软件概况
      • 10.4.2 Ucinet可视化的步骤
      • 10.4.3 综合实例:长江中游城市群创新网络演变可视化

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