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大數據叢書數據可視化之道:數據分析中的圖表制作思路與方法(全彩) 版權信息
- ISBN：9787121368936
- 條形碼：9787121368936 ; 978-7-121-36893-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據叢書數據可視化之道:數據分析中的圖表制作思路與方法(全彩) 本書特色
本書針對數據分析和研究報告中的圖表應用，結合大量經濟、金融和商業實例，探討數據可視化的基本原則、技巧及思路。本書基于Excel軟件，循序漸進地介紹專業圖表制作的技術準備、圖表元素的增強控制、不同類型數據的可視化方案，以及研究報告中常用的數據轉換及分析技術。本書旨在幫助拓展商業和金融數據的可視化表達思路和方法，提升報告品質，也適合即將從事數據分析相關工作的學生及對數據可視化感興趣的讀者閱讀。
大數據叢書數據可視化之道:數據分析中的圖表制作思路與方法(全彩) 內容簡介
本書針對數據分析和研究報告中的圖表應用，結合大量經濟、金融和商業實例，探討數據可視化的基本原則、技巧及思路。本書基于Excel軟件，循序漸進地介紹專業圖表制作的技術準備、圖表元素的增強控制、不同類型數據的可視化方案，以及研究報告中常用的數據轉換及分析技術。本書旨在幫助拓展商業和金融數據的可視化表達思路和方法，提升報告品質，也適合即將從事數據分析相關工作的學生及對數據可視化感興趣的讀者閱讀。
大數據叢書數據可視化之道:數據分析中的圖表制作思路與方法(全彩) 目錄
第1章 理解圖表 1
1.1 圖表的力量 1
1.2 WHERE問題：坐標軸平面 3
1.3 WHAT問題：圖表的視覺機制 3
圖形對象和視覺屬性 3
視覺機制和前注意過程 6
理解視覺屬性的邊界 8
可視化的本質 9
1.4 WHY問題：數據和圖表的意義 11
1.5 小結 13
第2章 快速入門指南和技術準備 14
2.1 快速入門指南 14
理解數據系列 14
快速添加數據系列 16
快速追加數據點 18
復制系列 19
更改圖表類型 19
2.2 技術準備：坐標軸 20
數值、文本及日期 21
主/次坐標系 23
2.3 技術準備：圖表中的(X,Y)坐標 26
分類軸為數值類型 26
分類軸為文本類型 27
分類軸為日期類型 29
2.4 技術準備：誤差線 30
啟用誤差線 30
誤差線的方向和圖表類型 30
誤差線的正、負方向 32
誤差量和線段長度 33
2.5 小結 34
第3章 圖表元素的增強控制 35
3.1 圖例 36
實例1：部分城市CFA持證人數量 36
實例2：美國對中國進口產品的依賴度和關稅 40
3.2 事件注釋和數據點標記 44
實例3：布倫特原油價格走勢 44
實例4：諾貝爾獎歷年累計獲獎人數 47
3.3 獨立存在的刻度線 52
實例5：GDP增長率 vs. 股市年化回報率（2000—2016年） 52
實例6：為諾貝爾獎實例創建刻度線 56
3.4 不等距的網格線 56
實例7：美國國債收益率曲線 57
3.5 數值參考線和分隔線 59
實例8：*低工資及GDP占比 61
實例9：中國勞動生產率增速 64
實例10：全國主要城市房價和租金 68
3.6 陰影背景 71
實例11：美國人均煙草、酒精及冰淇淋消費量 71
3.7 其他面積元素* 77
實例12：全球股市估值矩陣 77
實例13：入境游客國籍和性別 83
3.8 小結 86
第4章 變動和趨勢 88
4.1 常規圖表分析 88
折線圖 88
柱（條）形圖 89
4.2 兩個時間點的數據變動 91
實例1：A股行業板塊市值的變動 92
實例2：部分省（市）*低工資的變動* 99
4.3 配對變量的變動 102
兩個時間點的數據變動：配對散點圖 102
實例3：美國對進口商品的征稅比例及平均稅率 104
配對變量的時間序列變動 107
實例4：中美服務業對比 108
4.4 季節性變動 110
4.5 面板圖：多系列的空間分離 111
實例5：2011—2017年國內啤酒月產量 113
實例6：2005—2017年部分自主品牌汽車市場份額變化 117
4.6 熱力圖：用顏色表達變動特征 119
4.7 小結 120
第5章 比較、分布和構成 122
5.1 比較：定義及常規圖表選擇 122
5.2 雙變量對比 123
5.3 三個變量及更多變量的對比 126
實例1：部分國家核能比較 127
實例2：部分省市低保人口比例 * 129
5.4 分組對比 133
實例3：海洋捕撈占比及人均魚肉年消費量 134
實例4：輕重資產和市銷率估值對比 136
5.5 多維比較 139
實例5：A股市場表現風格 141
5.6 分布的可視化：描述統計 144
實例6：上市公司從成立到IPO的年數分布 145
實例7：A股部分行業歷史估值分布 148
實例8：部分行業資產負債率分布對比 152
5.7 分布的可視化：展示樣本全貌 155
實例9：上證指數漲跌幅 156
5.8 局部和整體 158
實例10：各行業市值占比及境外營收占比 160
5.9 小結 164
第6章 探索數據關系 166
6.1 散點圖簡介 166
6.2 反映相關關系 167
折線疊加 167
散點圖 169
對比分析 170
6.3 散點圖中的擬合模型 172
圖表趨勢線簡介 172
圖表趨勢線的生成和設置 173
趨勢線實例 175
實例1：城鎮化水平和低保人口比例 177
6.4 第三個變量：散點圖中的分組處理 180
實例2：人均GDP和汽車品牌偏好 181
實例3：長、短期國債息差的結構變化 183
6.5 小結 186
第7章 數據轉換和分析技術 188
7.1 概述 188
7.2 基于圖表的數據轉換 189
坐標軸逆序 189
對數刻度 191
平滑處理 193
疊加和平移 195
7.3 衡量相對關系 198
比率分析 198
偏離值 199
滾動相關分析 200
滾動回歸 202
7.4 刻度重置 204
相對和絕對 205
指數化 207
排名 209
百分位 210
標準分數 212
7.5 事件分析 214
跟蹤事件后的市場表現 216
事件前后對比 216
從一個事件到另一個事件 218
7.6 簡要的函數介紹 219
7.7 小結 219
第8章 數據可視化進階指南 221
圖表制作技巧 221
圖表類型選擇 222
數據轉換處理 222
1.1 圖表的力量 1
1.2 WHERE問題：坐標軸平面 3
1.3 WHAT問題：圖表的視覺機制 3
圖形對象和視覺屬性 3
視覺機制和前注意過程 6
理解視覺屬性的邊界 8
可視化的本質 9
1.4 WHY問題：數據和圖表的意義 11
1.5 小結 13
第2章 快速入門指南和技術準備 14
2.1 快速入門指南 14
理解數據系列 14
快速添加數據系列 16
快速追加數據點 18
復制系列 19
更改圖表類型 19
2.2 技術準備：坐標軸 20
數值、文本及日期 21
主/次坐標系 23
2.3 技術準備：圖表中的(X,Y)坐標 26
分類軸為數值類型 26
分類軸為文本類型 27
分類軸為日期類型 29
2.4 技術準備：誤差線 30
啟用誤差線 30
誤差線的方向和圖表類型 30
誤差線的正、負方向 32
誤差量和線段長度 33
2.5 小結 34
第3章 圖表元素的增強控制 35
3.1 圖例 36
實例1：部分城市CFA持證人數量 36
實例2：美國對中國進口產品的依賴度和關稅 40
3.2 事件注釋和數據點標記 44
實例3：布倫特原油價格走勢 44
實例4：諾貝爾獎歷年累計獲獎人數 47
3.3 獨立存在的刻度線 52
實例5：GDP增長率 vs. 股市年化回報率（2000—2016年） 52
實例6：為諾貝爾獎實例創建刻度線 56
3.4 不等距的網格線 56
實例7：美國國債收益率曲線 57
3.5 數值參考線和分隔線 59
實例8：*低工資及GDP占比 61
實例9：中國勞動生產率增速 64
實例10：全國主要城市房價和租金 68
3.6 陰影背景 71
實例11：美國人均煙草、酒精及冰淇淋消費量 71
3.7 其他面積元素* 77
實例12：全球股市估值矩陣 77
實例13：入境游客國籍和性別 83
3.8 小結 86
第4章 變動和趨勢 88
4.1 常規圖表分析 88
折線圖 88
柱（條）形圖 89
4.2 兩個時間點的數據變動 91
實例1：A股行業板塊市值的變動 92
實例2：部分省（市）*低工資的變動* 99
4.3 配對變量的變動 102
兩個時間點的數據變動：配對散點圖 102
實例3：美國對進口商品的征稅比例及平均稅率 104
配對變量的時間序列變動 107
實例4：中美服務業對比 108
4.4 季節性變動 110
4.5 面板圖：多系列的空間分離 111
實例5：2011—2017年國內啤酒月產量 113
實例6：2005—2017年部分自主品牌汽車市場份額變化 117
4.6 熱力圖：用顏色表達變動特征 119
4.7 小結 120
第5章 比較、分布和構成 122
5.1 比較：定義及常規圖表選擇 122
5.2 雙變量對比 123
5.3 三個變量及更多變量的對比 126
實例1：部分國家核能比較 127
實例2：部分省市低保人口比例 * 129
5.4 分組對比 133
實例3：海洋捕撈占比及人均魚肉年消費量 134
實例4：輕重資產和市銷率估值對比 136
5.5 多維比較 139
實例5：A股市場表現風格 141
5.6 分布的可視化：描述統計 144
實例6：上市公司從成立到IPO的年數分布 145
實例7：A股部分行業歷史估值分布 148
實例8：部分行業資產負債率分布對比 152
5.7 分布的可視化：展示樣本全貌 155
實例9：上證指數漲跌幅 156
5.8 局部和整體 158
實例10：各行業市值占比及境外營收占比 160
5.9 小結 164
第6章 探索數據關系 166
6.1 散點圖簡介 166
6.2 反映相關關系 167
折線疊加 167
散點圖 169
對比分析 170
6.3 散點圖中的擬合模型 172
圖表趨勢線簡介 172
圖表趨勢線的生成和設置 173
趨勢線實例 175
實例1：城鎮化水平和低保人口比例 177
6.4 第三個變量：散點圖中的分組處理 180
實例2：人均GDP和汽車品牌偏好 181
實例3：長、短期國債息差的結構變化 183
6.5 小結 186
第7章 數據轉換和分析技術 188
7.1 概述 188
7.2 基于圖表的數據轉換 189
坐標軸逆序 189
對數刻度 191
平滑處理 193
疊加和平移 195
7.3 衡量相對關系 198
比率分析 198
偏離值 199
滾動相關分析 200
滾動回歸 202
7.4 刻度重置 204
相對和絕對 205
指數化 207
排名 209
百分位 210
標準分數 212
7.5 事件分析 214
跟蹤事件后的市場表現 216
事件前后對比 216
從一個事件到另一個事件 218
7.6 簡要的函數介紹 219
7.7 小結 219
第8章 數據可視化進階指南 221
圖表制作技巧 221
圖表類型選擇 222
數據轉換處理 222
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大數據叢書數據可視化之道:數據分析中的圖表制作思路與方法(全彩) 作者簡介
林斌，金融學碩士，曾就職于多家國內外知名金融機構，擔任研究員和分析師，長期從事金融市場研究和投資咨詢工作。擁有15年數據分析和建模經驗，在電子表格建模、統計分析、BI及可視化表達等領域經驗豐富，曾為多家金融機構提供專業咨詢和培訓服務。
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