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大數據可視化技術(數據科學與大數據技術專業系列規劃教材) 版權信息
- ISBN：9787115559265
- 條形碼：9787115559265 ; 978-7-115-55926-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據可視化技術(數據科學與大數據技術專業系列規劃教材) 本書特色
內容全面：基礎理論+大數據可視化方法+大數據可視化工具及應用 多種類型數據的可視化方法：比例數據+關系數據+文本數據+復雜數據 多種可視化工具及應用：商業軟件（Tableau、DataV、FineBI、Excel）+開源包Echarts+編程語言（R+Python）
大數據可視化技術(數據科學與大數據技術專業系列規劃教材) 內容簡介
本書分為三部分：基礎理論、大數據可視化、大數據可視化工具及應用。 基礎理論部分包括章、第2章。章回顧了可視化發展進程，介紹可視化領域的一些基礎概念及應用；第2章介紹可視化的一般流程及設計組件。 大數據可視化部分包括第3章~第7章，主要介紹了不同類型數據（比例數據、關系數據、文本數據、復雜數據）的可視化方法。 大數據可視化工具及應用部分包括第8章~4章，選取了市場上主流的一些可視化工具，圍繞它們的使用方法和應用案例展開。這些工具包括商業軟件（Tableau、DataV、FineBI、Excel）、開源包Echarts,以及編程語言R、Python。 本書既可以作為高等院校計算機與軟件相關專業的教材，也可以作為軟件從業人員、計算機愛好者的學習指導用書。
大數據可視化技術(數據科學與大數據技術專業系列規劃教材) 目錄
第1部分 基礎理論
第1章 數據可視化概述 2
1．1 什么是數據可視化 2
1．2 數據可視化的發展歷史 3
1．3 數據可視化的分類 6
1．3．1 科學可視化 6
1．3．2 信息可視化 7
1．3．3 可視化分析學 7
1．4 數據可視化的作用 8
1．4．1 記錄信息 8
1．4．2 分析推理 9
1．4．3 信息傳播與協同 9
1．5 數據可視化的發展方向 10
習題 11
第2章 數據可視化基礎 12
2．1 數據可視化流程 12
2．2 可視化工具和設計原則 13
2．2．1 可視化數據組織與管理工具 13
2．2．2 可視化設計原則 15
習題 16
第2部分 大數據可視化方法
第3章 時間數據可視化 18
3．1 時間數據在大數據中的應用 18
3．2 連續型時間數據可視化 18
3．2．1 階梯圖 19
3．2．2 折線圖 19
3．2．3 擬合曲線 20
3．3 離散型時間數據可視化 20
3．3．1 散點圖 20
3．3．2 柱形圖 21
3．3．3 堆疊柱形圖 21
習題 22
第4章 比例數據可視化 23
4．1 比例數據在大數據中的應用 23
4．2 部分與整體 23
4．2．1 餅圖 23
4．2．2 環形圖 24
4．2．3 比例中的堆疊 24
4．2．4 矩形樹圖 25
4．3 時空比例數據 26
習題 26
第5章 關系數據可視化 27
5．1 關系數據在大數據中的應用 27
5．2 數據的關聯性 27
5．2．1 散點圖 27
5．2．2 散點圖矩陣 28
5．2．3 氣泡圖 29
5．3 數據的分布性 29
5．3．1 莖葉圖 29
5．3．2 直方圖 30
5．3．3 密度圖 30
習題 31
第6章 文本數據可視化 32
6．1 文本數據在大數據中的應用 32
6．1．1 文本數據在大數據中的應用及提取 32
6．1．2 使用網絡爬蟲提取文本數據 33
6．2 文本內容可視化 34
6．2．1 關鍵詞可視化 34
6．2．2 時序文本可視化 36
6．2．3 文本分布可視化 37
6．3 文本關系可視化 37
習題 39
第7章 復雜數據可視化 40
7．1 高維多元數據在大數據中的應用與可視化方法 41
7．1．1 空間映射法 41
7．1．2 圖標法 44
7．2 非結構化數據可視化 45
7．2．1 基于并行的復雜數據高分辨率可視化 45
7．2．2 分而治之的復雜數據分析與可視化 46
習題 47
第3部分 大數據可視化工具及應用
第8章 Tableau數據可視化方法 49
8．1 Tableau介紹 49
8．1．1 軟件特點 49
8．1．2 軟件下載與安裝 52
8．2 Tableau Desktop的使用 52
8．2．1 軟件特點簡介 53
8．2．2 連接到數據 54
8．2．3 使用Tableau軟件拖放字段可視化 54
8．2．4 使用篩選器和顏色添加細化視圖 57
8．2．5 通過地理方式瀏覽數據 59
8．2．6 在Tableau Desktop實現下鉆 60
8．2．7 創建儀表板 62
8．2．8 創建故事 65
8．3 Tableau Server的使用 67
8．3．1 軟件簡介 67
8．3．2 軟件安裝 67
8．3．3 軟件特點與使用 68
8．4 Tableau Reader的使用 76
8．4．1 軟件簡介 76
8．4．2 在Tableau Desktop簡單導出儀表板 76
8．4．3 打開儀表板文件 77
習題 80
第9章 DataV數據可視化方法 81
9．1 DataV簡介 81
9．2 可視化應用管理 84
9．2．1 模板的使用 84
9．2．2 應用的創建與發布 85
9．3 數據源管理 89
9．3．1 添加IP地址白名單 89
9．3．2 添加數據源 90
9．4 組件管理 94
9．4．1 組件概覽 94
9．4．2 配置組件數據 94
9．4．3 配置組件交互 97
9．4．4 組件包的使用與管理 102
9．5 案例演示 104
習題 108
第10章 ECharts數據可視化方法 109
10．1 ECharts 109
10．1．1 ECharts簡介 109
10．1．2 ECharts特點 109
10．2 ECharts中的基本概念 111
10．2．1 ECharts 實例 111
10．2．2 系列 112
10．2．3 組件 113
10．2．4 用option描述圖表 114
10．2．5 組件的定位 114
10．2．6 坐標系 115
10．3 可視化類型 116
10．3．1 可視化支持類型概覽 116
10．3．2 可視化類型與series組件 117
10．3．3 可視化類型設置示例 117
10．4 ECharts數據交互與API使用 119
10．4．1 數據交互 119
10．4．2 使用API 122
10．5 主題與擴展管理 123
10．5．1 主題與編輯工具 123
10．5．2 擴展管理 125
10．6 實踐與案例 129
10．6．1 配置ECharts的使用環境 129
10．6．2 案例 131
習題 133
第11章 FineBI數據可視化方法 134
11．1 FineBI介紹 134
11．1．1 產品定位 134
11．1．2 與傳統BI軟件相比存在的優勢 135
11．1．3 軟件安裝與啟動 135
11．2 數據準備與加工 139
11．2．1 數據源 139
11．2．2 數據準備 139
11．2．3 關聯設置 146
11．3 可視化分析 149
11．3．1 表格組件 149
11．3．2 圖表組件 152
11．3．3 過濾組件 152
11．4 設計儀表板 154
11．5 案例分析 158
習題 161
第12章 R數據可視化方法 162
12．1 R的特點 162
12．2 R的功能特征 163
12．3 R數據處理 163
12．3．1 R的安裝 164
12．3．2 R數據處理流程 169
習題 180
第13章 Python數據可視化方法 181
13．1 從MATLAB到Python 181
13．2 NumPy 182
13．3 pandas 187
13．4 Matplotlib 192
13．5 案例：新生數據分析與可視化 195
13．5．1 使用pandas對數據進行預處理 195
13．5．2 使用Matplotlib繪圖 198
13．5．3 使用pandas繪圖 200
習題 201
第14章 Excel數據可視化方法 202
14．1 Excel介紹 203
14．1．1 散點圖 205
14．1．2 柱形圖 207
14．1．3 雷達圖 208
14．1．4 堆疊柱形圖 210
14．2 案例：數據面板制作 210
習題 213
參考文獻 214
第1章 數據可視化概述 2
1．1 什么是數據可視化 2
1．2 數據可視化的發展歷史 3
1．3 數據可視化的分類 6
1．3．1 科學可視化 6
1．3．2 信息可視化 7
1．3．3 可視化分析學 7
1．4 數據可視化的作用 8
1．4．1 記錄信息 8
1．4．2 分析推理 9
1．4．3 信息傳播與協同 9
1．5 數據可視化的發展方向 10
習題 11
第2章 數據可視化基礎 12
2．1 數據可視化流程 12
2．2 可視化工具和設計原則 13
2．2．1 可視化數據組織與管理工具 13
2．2．2 可視化設計原則 15
習題 16
第2部分 大數據可視化方法
第3章 時間數據可視化 18
3．1 時間數據在大數據中的應用 18
3．2 連續型時間數據可視化 18
3．2．1 階梯圖 19
3．2．2 折線圖 19
3．2．3 擬合曲線 20
3．3 離散型時間數據可視化 20
3．3．1 散點圖 20
3．3．2 柱形圖 21
3．3．3 堆疊柱形圖 21
習題 22
第4章 比例數據可視化 23
4．1 比例數據在大數據中的應用 23
4．2 部分與整體 23
4．2．1 餅圖 23
4．2．2 環形圖 24
4．2．3 比例中的堆疊 24
4．2．4 矩形樹圖 25
4．3 時空比例數據 26
習題 26
第5章 關系數據可視化 27
5．1 關系數據在大數據中的應用 27
5．2 數據的關聯性 27
5．2．1 散點圖 27
5．2．2 散點圖矩陣 28
5．2．3 氣泡圖 29
5．3 數據的分布性 29
5．3．1 莖葉圖 29
5．3．2 直方圖 30
5．3．3 密度圖 30
習題 31
第6章 文本數據可視化 32
6．1 文本數據在大數據中的應用 32
6．1．1 文本數據在大數據中的應用及提取 32
6．1．2 使用網絡爬蟲提取文本數據 33
6．2 文本內容可視化 34
6．2．1 關鍵詞可視化 34
6．2．2 時序文本可視化 36
6．2．3 文本分布可視化 37
6．3 文本關系可視化 37
習題 39
第7章 復雜數據可視化 40
7．1 高維多元數據在大數據中的應用與可視化方法 41
7．1．1 空間映射法 41
7．1．2 圖標法 44
7．2 非結構化數據可視化 45
7．2．1 基于并行的復雜數據高分辨率可視化 45
7．2．2 分而治之的復雜數據分析與可視化 46
習題 47
第3部分 大數據可視化工具及應用
第8章 Tableau數據可視化方法 49
8．1 Tableau介紹 49
8．1．1 軟件特點 49
8．1．2 軟件下載與安裝 52
8．2 Tableau Desktop的使用 52
8．2．1 軟件特點簡介 53
8．2．2 連接到數據 54
8．2．3 使用Tableau軟件拖放字段可視化 54
8．2．4 使用篩選器和顏色添加細化視圖 57
8．2．5 通過地理方式瀏覽數據 59
8．2．6 在Tableau Desktop實現下鉆 60
8．2．7 創建儀表板 62
8．2．8 創建故事 65
8．3 Tableau Server的使用 67
8．3．1 軟件簡介 67
8．3．2 軟件安裝 67
8．3．3 軟件特點與使用 68
8．4 Tableau Reader的使用 76
8．4．1 軟件簡介 76
8．4．2 在Tableau Desktop簡單導出儀表板 76
8．4．3 打開儀表板文件 77
習題 80
第9章 DataV數據可視化方法 81
9．1 DataV簡介 81
9．2 可視化應用管理 84
9．2．1 模板的使用 84
9．2．2 應用的創建與發布 85
9．3 數據源管理 89
9．3．1 添加IP地址白名單 89
9．3．2 添加數據源 90
9．4 組件管理 94
9．4．1 組件概覽 94
9．4．2 配置組件數據 94
9．4．3 配置組件交互 97
9．4．4 組件包的使用與管理 102
9．5 案例演示 104
習題 108
第10章 ECharts數據可視化方法 109
10．1 ECharts 109
10．1．1 ECharts簡介 109
10．1．2 ECharts特點 109
10．2 ECharts中的基本概念 111
10．2．1 ECharts 實例 111
10．2．2 系列 112
10．2．3 組件 113
10．2．4 用option描述圖表 114
10．2．5 組件的定位 114
10．2．6 坐標系 115
10．3 可視化類型 116
10．3．1 可視化支持類型概覽 116
10．3．2 可視化類型與series組件 117
10．3．3 可視化類型設置示例 117
10．4 ECharts數據交互與API使用 119
10．4．1 數據交互 119
10．4．2 使用API 122
10．5 主題與擴展管理 123
10．5．1 主題與編輯工具 123
10．5．2 擴展管理 125
10．6 實踐與案例 129
10．6．1 配置ECharts的使用環境 129
10．6．2 案例 131
習題 133
第11章 FineBI數據可視化方法 134
11．1 FineBI介紹 134
11．1．1 產品定位 134
11．1．2 與傳統BI軟件相比存在的優勢 135
11．1．3 軟件安裝與啟動 135
11．2 數據準備與加工 139
11．2．1 數據源 139
11．2．2 數據準備 139
11．2．3 關聯設置 146
11．3 可視化分析 149
11．3．1 表格組件 149
11．3．2 圖表組件 152
11．3．3 過濾組件 152
11．4 設計儀表板 154
11．5 案例分析 158
習題 161
第12章 R數據可視化方法 162
12．1 R的特點 162
12．2 R的功能特征 163
12．3 R數據處理 163
12．3．1 R的安裝 164
12．3．2 R數據處理流程 169
習題 180
第13章 Python數據可視化方法 181
13．1 從MATLAB到Python 181
13．2 NumPy 182
13．3 pandas 187
13．4 Matplotlib 192
13．5 案例：新生數據分析與可視化 195
13．5．1 使用pandas對數據進行預處理 195
13．5．2 使用Matplotlib繪圖 198
13．5．3 使用pandas繪圖 200
習題 201
第14章 Excel數據可視化方法 202
14．1 Excel介紹 203
14．1．1 散點圖 205
14．1．2 柱形圖 207
14．1．3 雷達圖 208
14．1．4 堆疊柱形圖 210
14．2 案例：數據面板制作 210
習題 213
參考文獻 214
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大數據可視化技術(數據科學與大數據技術專業系列規劃教材) 作者簡介
呂云翔，北京航空航天大學副教授，軟件學院SAP ERP 咨詢顧問專業主任。比利時布魯塞爾大學應用科學學院應用信息技術專業碩士、經濟學院工商管理專業碩士。具有多年的軟件開發、項目管理、計算機教學經驗。對IT行業具有較全面的認識。2003至今任北航軟件學院副教授。目前研究領域包括：軟件工程 IT項目管理。著有《計算機導論實踐教程》(高等院校計算機教材系列)，《軟件工程》，譯有《計算機文化》(原書第8版) 呂云翔副教授上課時風趣幽默，對學生主要是自主學習，在課堂上要求很輕松，從不強迫學生，深受軟件學院學生歡迎。 有網友做藏頭詩一首，賀呂云翔生日快樂 祝君仕途傳捷報 呂王將相皆等閑 云間一搖風沙起 翔飛萬里拓新天 生將奮此有用體 日月征程勇向前 快意今日同相聚 樂看明朝志更遠
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