大数据可视化

本书是大数据新兴领域“十四五”高等教育教材。全书共10章，包含大数据可视化简介、可视化模型与工具、可视化基础、可视化图表与交互、多变量及高维数据可视化、层次和网络数据可视化、标/矢/张量场可视化、文本数据可视化、叙事可视化、大数据交互式可视分析等内容。各章均配有大量可视化案例，并辅以公式讲解，为读者掌握大数据可视化相关知识提供有力支持。

本书既可作为高等学校大数据和计算机类相关专业本科生、研究生的教材，也可供相关领域的研究人员和技术开发人员参考。

目录
- 前辅文
- 第1章大数据可视化简介
  - 1.1 大数据可视化与交互式探索分析
    - 1.1.1 大数据
    - 1.1.2 大数据可视化
    - 1.1.3 大数据交互式探索分析
  - 1.2 数据可视化历史
    - 1.2.1 早期数据可视化
    - 1.2.2 数字时代的可视化
    - 1.2.3 人工智能时代的可视化
  - 1.3 大数据可视化学科发展
    - 1.3.1 科学可视化
    - 1.3.2 信息可视化
    - 1.3.3 可视分析
  - 1.4 大数据可视化研究机遇与挑战
    - 1.4.1 数据规模与复杂性
    - 1.4.2 智能模型方法
    - 1.4.3 用户感知与认知
    - 1.4.4 新型显示设备
    - 1.4.5 多学科交叉
- 第2章可视化模型与工具
  - 2.1 可视化基础模型
    - 2.1.1 数据可视化基本流程
    - 2.1.2 数据可视化主流模型
  - 2.2 交互式大数据可视化模型
    - 2.2.1 交互式大数据可视化基本流程
    - 2.2.2 交互式大数据可视化性能优化
  - 2.3 可视化模型实践
    - 2.3.1 交互式大数据可视化工具
    - 2.3.2 基于Libra的可视化模型实践
- 第3章可视化基础
  - 3.1 可视化中的数据
    - 3.1.1 数据属性
    - 3.1.2 结构化与非结构化数据
    - 3.1.3 定性数据与定量数据
  - 3.2 视觉编码概述
    - 3.2.1 视觉编码元素
    - 3.2.2 视觉编码映射
    - 3.2.3 视觉编码设计准则
  - 3.3 图形感知
    - 3.3.1 前向注意力
    - 3.3.2 格式塔理论
    - 3.3.3 变化盲区
  - 3.4 可视化设计准则
    - 3.4.1 数据墨水与数据图表设计
    - 3.4.2 减少无用的图表装饰
    - 3.4.3 多功能图形元素
    - 3.4.4 数据图表设计中的美学与技术
  - 3.5 可视化中的色彩设计
    - 3.5.1 色彩感知理论及计算模型
    - 3.5.2 色彩认知及计算模型
    - 3.5.3 智能色彩设计
  - 3.6 可视化评估
- 第4章可视化图表与交互
  - 4.1 可视化基础图表
    - 4.1.1 基础数据绘图
    - 4.1.2 简单统计值标绘
    - 4.1.3 多视图协调关联
  - 4.2 可视化中的交互技术
    - 4.2.1 可视化中的交互基本概念
    - 4.2.2 可视化中的交互技术
- 第5章多变量及高维数据可视化
  - 5.1 多变量与高维数据
    - 5.1.1 1976年之前——萌芽阶段
    - 5.1.2 1977—1986年——觉醒阶段
    - 5.1.3 1987—2002年——发现阶段
    - 5.1.4 2003年至今——扩展阶段
  - 5.2 多变量数据可视化
    - 5.2.1 空间映射方法
    - 5.2.2 图标映射方法
    - 5.2.3 像素映射方法
    - 5.2.4 层次映射方法
    - 5.2.5 多变量数据可视化中的交互
    - 5.2.6 多变量数据可视化评估
  - 5.3 高维数据可视化
    - 5.3.1 数据降维方法
    - 5.3.2 子空间识别方法
    - 5.3.3 拓扑分析方法
    - 5.3.4 高维数据可视化中的交互
    - 5.3.5 高维数据可视化评估
- 第6章层次和网络数据可视化
  - 6.1 层次数据
    - 6.1.1 层次数据可视化分类及基础方法
    - 6.1.2 节点链接法
    - 6.1.3 空间填充法
    - 6.1.4 混合方法
  - 6.2 网络数据
    - 6.2.1 图可视化方法
    - 6.2.2 网络数据可视化基本方法
    - 6.2.3 基于物理模型的图布局方法
    - 6.2.4 基于非物理模型的图布局方法
    - 6.2.5 边捆绑方法
    - 6.2.6 图交互方法
  - 6.3 层次和网络数据可视化中的评估方法
    - 6.3.1 层次数据可视化评估
    - 6.3.2 网络数据可视化评估
- 第7章标/矢/张量场可视化
  - 7.1 标/矢/张量数据
    - 7.1.1 标/矢/张量数据基本定义
    - 7.1.2 标/矢/张量数据处理
  - 7.2 标量场数据可视化
    - 7.2.1 间接标量数据可视化
    - 7.2.2 直接标量数据可视化
  - 7.3 矢量场数据可视化
    - 7.3.1 几何表示法
    - 7.3.2 轨迹线
    - 7.3.3 基于纹理的矢量可视化
  - 7.4 张量场数据可视化
    - 7.4.1 标量指数法
    - 7.4.2 张量符号法
    - 7.4.3 纤维追踪法
  - 7.5 标/矢/张量交互
  - 7.6 标/矢/张量数据可视化评估
- 第8章文本数据可视化
  - 8.1 文本数据基础
    - 8.1.1 文本数据类型
    - 8.1.2 文本数据特征
    - 8.1.3 文本数据主要处理流程
  - 8.2 文本内容可视化
    - 8.2.1 基于关键词的文本内容可视化
    - 8.2.2 时序性文本内容可视化
    - 8.2.3 文本特征分布模式的可视化
  - 8.3 文本关系可视化
    - 8.3.1 文本相似性可视化
    - 8.3.2 文本关系可视化
    - 8.3.3 文档信息检索可视化
  - 8.4 文本情感可视化
    - 8.4.1 用户评价分析可视化
    - 8.4.2 情感扩散和变化可视化
    - 8.4.3 情感差异可视化
  - 8.5 大模型文本可视化
    - 8.5.1 大语言模型文本可视化
    - 8.5.2 文生图模型文本可视化
  - 8.6 文本数据可视交互
    - 8.6.1 文本可视化交互场景
    - 8.6.2 文本可视化交互技术
  - 8.7 文本数据可视化评估方法
    - 8.7.1 定性评估
    - 8.7.2 定量评估
    - 8.7.3 对比研究
- 第9章叙事可视化
  - 9.1 叙事可视化定义
  - 9.2 叙事可视化流程
    - 9.2.1 数据探索
    - 9.2.2 故事制作
    - 9.2.3 故事讲述
  - 9.3 叙事可视化工具
    - 9.3.1 创作工具
    - 9.3.2 ML/AI支持工具
    - 9.3.3 ML/AI生成工具
  - 9.4 评估
    - 9.4.1 数据驱动的故事
    - 9.4.2 叙事可视化工具
- 第10章大数据交互式可视分析
  - 10.1 大数据交互式可视分析任务
    - 10.1.1 大数据交互式可视分析的理论基础
    - 10.1.2 任务与目标
  - 10.2 渐进式可视分析
    - 10.2.1 渐进式可视分析的基本概念
    - 10.2.2 渐进式可视分析的关键特征
    - 10.2.3 渐进式可视分析实例
    - 10.2.4 渐进式可视分析面临的挑战
  - 10.3 沉浸式可视分析
    - 10.3.1 沉浸式可视分析的基本概念
    - 10.3.2 沉浸式可视分析的关键特征
    - 10.3.3 沉浸式可视分析实例
    - 10.3.4 沉浸式可视分析面临的挑战
  - 10.4 大屏可视分析
    - 10.4.1 大屏可视分析的基本概念
    - 10.4.2 大屏可视分析的关键特征
    - 10.4.3 大屏可视分析实例
    - 10.4.4 大屏可视分析的挑战
  - 10.5 协同式可视分析
    - 10.5.1 协同式可视分析的基本概念
    - 10.5.2 协同式可视分析的关键特征
    - 10.5.3 协同式可视分析实例
    - 10.5.4 协同式可视分析的挑战
- 参考文献

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