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數據可視化(紀念版) 版權信息
- ISBN：9787121450969
- 條形碼：9787121450969 ; 978-7-121-45096-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據可視化(紀念版) 本書特色
"《數據可視化》自問世十年以來，一直得到廣大讀者的好評，并被多所高校如清華大學、國防科大等推薦作為學習讀本。 《數據可視化》體系完整、內容全面，兼顧了深度與廣度，讓讀者在領略數據可視化領域全貌的同時，還能深入理解它的內涵，并應用到實踐工作中。 《數據可視化》將基礎理論知識和應用實踐示例相結合，既有對整體發展脈絡的梳理，又有對相關理論的深度闡述，并用經典案例闡述具體的實現方法，涉及科學研究和生活中的方方面面，是本領域百科全書式的參考手冊。"
數據可視化(紀念版) 內容簡介
全書共有15章，分為4篇。基礎篇，闡述數據可視化的基礎理論和概念，從人的感知和認知出發，介紹數據模型和可視化基礎；時空數據篇，介紹帶有空間坐標或時間信息的數據的可視化方法，此類數據通過設備在真實物理空間中采集得到或由科學計算模擬產生；非時空數據篇，描述非結構化和非幾何的抽象數據的可視化，這些數據既存在于真實物理空間，又是社會空間和網絡信息空間的基本表達形式；用戶篇，介紹面向各類數據的可視化在實際應用中共同需要的方法、技術和工具，例如交互和可視化評測方法，以及在具體領域的可視化和應用系統。本書從研究者的角度，介紹數據可視化的定義、方法、效用和工具，既可作為初學者的領路手冊，也可用于可視化研究和可視化工具使用的參考指南。
數據可視化(紀念版) 目錄
基礎篇
第1章數據可視化簡介2
1.1可視化釋義2
1.2可視化簡史8
1.3數據可視化詳解23
1.3.1數據科學的發展23
1.3.2數據可視化的意義25
1.3.3數據可視化分類29
1.3.4數據可視化與其他學科領域的關系38
1.4數據可視化研究挑戰43
參考文獻44
第2章視覺感知與認知47
2.1視覺感知和認知47
2.1.1視覺感知和認知的定義48
2.1.2視覺感知處理過程48
2.1.3格式塔理論49
2.1.4相關實驗56
2.2顏色57
2.2.1顏色刺激理論57
2.2.2色彩空間61
2.3視覺編碼原則66
2.3.1相對判斷和視覺假象66
2.3.2標記和視覺通道69
2.3.3視覺通道的概念71
2.3.4視覺通道的特性77
參考文獻88
第3章數據91
3.1總覽91
3.2數據基礎96
3.2.1數據分類96
3.2.2數據集96
3.2.3數據相似度與密度97
3.3數據獲取、清洗和預處理98
3.3.1數據獲取98
3.3.2數據清洗99
3.3.3 數據精簡102
3.3.4其他常用的數據預處理步驟103
3.4數據組織與管理104
3.4.1數據整合與集成106
3.4.2數據庫與數據倉庫108
3.5數據分析與挖掘111
3.5.1探索式數據分析113
3.5.2聯機分析處理113
3.5.3數據挖掘116
3.6數據科學與可視化118
3.6.1數據工作流118
3.6.2可視數據挖掘122
3.7數據科學的挑戰130
參考文獻131
第4章數據可視化基礎136
4.1數據可視化基本框架136
4.1.1數據可視化流程136
4.1.2數據可視化設計140
4.2可視化中的數據143
4.2.1數據認知143
4.2.2數據類型143
4.3可視化的基本圖表145
4.3.1原始數據繪圖145
4.3.2簡單統計值標繪150
4.3.3多視圖協調關聯151
4.4可視化設計原則153
4.4.1數據到可視化的直觀映射153
4.4.2視圖選擇與交互設計155
4.4.3信息密度——數據的篩選156
4.4.4美學因素157
4.4.5動畫與過渡159
4.4.6可視化隱喻163
4.4.7顏色與透明度164
4.5可視化理論發展164
4.5.1圖形符號學165
4.5.2關系數據的圖形表示166
4.5.3圖形語法167
4.5.4基于數據類型的研究168
4.5.5基于數據狀態模型的研究169
4.5.6多維關系數據庫可視化分析系統170
參考文獻171
時空數據篇
第5章空間標量場可視化174
5.1一維標量場可視化174
5.2二維標量場可視化176
5.2.1顏色映射177
5.2.2等值線178
5.2.3高度圖179
5.3三維標量場數據可視化179
5.3.1空間數據表達182
5.3.2空間數據特征計算187
5.3.3間接體繪制192
5.3.4規則三維標量場的直接體可視化197
5.3.5不規則體數據的體可視化221
參考文獻233
第6章大規模多變量空間數據場可視化243
6.1大規？臻g標量場數據的實時可視化244
6.1.1大規？臻g標量場數據的單機繪制244
6.1.2大規模空間標量場數據的并行繪制245
6.1.3時變空間標量場數據加速繪制方法247
6.2時變異構空間數據場的特征追蹤與可視化248
6.2.1時變空間標量場數據的特征提取248
6.2.2異構數據的特征融合249
6.2.3時變空間標量場數據的特征追蹤250
6.3空間向量場數據可視化253
6.3.1圖標法255
6.3.2幾何法257
6.3.3紋理法262
6.3.4拓撲法265
6.4空間張量場數據可視化267
6.4.1張量場的數學描述268
6.4.2基于幾何的方法271
6.4.3基于紋理的方法275
6.4.4基于拓撲的方法278
6.4.5高階張量場可視化281
6.5多變量空間數據場可視化282
6.5.1多變量空間數據場的特征表達與關聯分析283
6.5.2多變量空間數據場的可視化與交互287
參考文獻290
第7章時變數據可視化305
7.1時間屬性的可視化307
7.1.1線性和周期時間可視化308
7.1.2日歷時間可視化312
7.1.3分支和多角度時間可視化314
7.1.4時間屬性的動態可視化319
7.2多變量時變型數據可視化320
7.2.1基于線表示的可視化321
7.2.2基于圖結構的可視化325
7.2.3時間序列數據的可視化交互326
7.3流數據可視化327
7.3.1流數據可視化模型327
7.3.2流數據處理技術328
7.3.3流數據可視化案例331
7.3.4并行流計算框架337
參考文獻339
非時空數據篇
第8章層次和網絡數據可視化344
8.1層次數據344
8.1.1層次數據的可視化348
8.1.2節點-鏈接法349
8.1.3空間填充法357
8.1.4其他方法365
8.2網絡數據367
8.2.1網絡和圖367
8.2.2網絡數據可視化368
8.2.3網絡數據的地圖隱喻可視化382
8.2.4超圖及其可視化385
8.2.5動態網絡數據可視化387
8.2.6圖可視化的視覺效果390
8.2.7圖可視化中的交互398
8.2.8網絡數據可視化的挑戰400
參考文獻401
第9章文本和文檔可視化409
9.1文本可視化釋義409
9.1.1文本信息的層級409
9.1.2文本可視化的研究內容與任務410
9.1.3文本可視化流程411
9.2文本信息分析基礎412
9.2.1分詞技術和詞干提取412
9.2.2數據模型413
9.3文本內容可視化417
9.3.1基于關鍵詞的文本內容可視化417
9.3.2時序性的文本內容可視化421
9.3.3文本特征的分布模式可視化424
9.3.4文檔信息檢索可視化428
9.3.5軟件可視化430
9.4文本關系可視化432
9.4.1文檔相似性可視化432
9.4.2文本內容關聯可視化435
9.4.3文檔集合關系可視化437
9.5文件情感分析可視化439
9.5.1顧客評價可視化440
9.5.2情感變化可視化441
9.5.3情感差異可視化443
9.6總結444
參考文獻444
第10章跨媒體數據可視化448
10.1圖像448
10.1.1圖像網格448
10.1.2基于時空采樣的圖像集可視化449
10.1.3基于相似性的圖像集可視化450
10.1.4基于海塞圖的社交圖像可視化451
10.1.5基于故事線的社交圖像可視化452
10.2視頻453
10.2.1視頻摘要453
10.2.2視頻抽象456
10.3聲音與音樂459
10.3.1聲樂波形可視化461
10.3.2聲樂結構的可視化462
10.4超媒體465
10.4.1社交媒體可視化468
10.4.2社交網絡可視化476
10.5數字生活可視化487
參考文獻490
第11章復雜高維多元數據的可視化493
11.1高維多元數據494
11.1.1空間映射法495
11.1.2圖標法511
11.1.3基于像素圖的方法514
11.1.4基于動畫的方法517
11.2非結構化與異構數據的可視化518
11.2.1非結構化數據518
11.2.2異構數據520
11.3大尺度數據的可視化523
11.3.1基于并行的大尺度數據高分辨率可視化523
11.3.2大尺度數據的分而治之可視化與分析527
11.4數據不確定性的可視化531
11.4.1不確定性的基本定義532
11.4.2不確定性的來源532
11.4.3不確定性的可視化方法533
參考文獻550
用戶篇
第12章可視化中的交互558
12.1交互準則559
12.1.1交互延時559
12.1.2交互成本561
12.1.3交互場景變化562
12.2交互分類563
12.2.1按低階交互操作分類563
12.2.2按交互操作符與空間分類564
12.2.3按交互任務分類564
12.3交互技術565
12.3.1選擇565
12.3.2導航567
12.3.3重配569
12.3.4編碼571
12.3.5抽象/具象573
12.3.6過濾574
12.3.7關聯579
12.3.8概覽+細節581
12.3.9焦點+上下文584
12.4交互與硬件設備593
12.4.1交互環境594
12.4.2交互設備596
參考文獻599
第13章可視化效果評測與用戶實驗607
13.1評測流程608
13.2評測方法609
13.2.1用戶實驗（UserStudies）609
13.2.2專家評估（ExpertReview/HeuristicEvaluation）609
13.2.3案例研究（CaseStudiesandUseCases）610
13.2.4指標評估（Metrics）612
13.2.5眾包（Crowdsourcing）612
13.2.6標注（Labeling）613
13.3用戶實驗613
13.3.1確定實驗目標613
13.3.2準備實驗615
13.3.3進行實驗619
13.3.4分析結果并討論619
13.3.5評測案例分析620
13.4總結632
參考文獻632
第14章面向領域的數據可視化635
14.1高性能科學計算635
14.1.1高性能科學可視化的挑戰637
14.1.2重要信息的提取和顯示640
14.1.3原位可視化642
14.1.4未來挑戰645
14.2生命科學645
14.2.1臨床醫學影像645
14.2.2其他影像651
14.2.3電生理信號655
14.2.4OMICS組學658
14.2.5深度學習662
14.3其他科學與藝術663
14.3.1氣候學與氣象中的可視化663
14.3.2面向藝術的表意性可視化667
14.4網絡與系統安全的可視化671
14.4.1基于可視變換的蟲洞攻擊可視化671
14.4.2可信計算的可視化672
14.4.3安全日志數據的可視化673
14.4.4智能電網數據的可視化673
14.5商業智能可視化674
14.5.1商業智能675
14.5.2商業智能中的數據可視化676
14.5.3云端商業智能680
14.5.4未來趨勢681
14.6金融數據可視化681
14.6.1金融數據來源682
14.6.2金融數據分析的自動化方法683
14.6.3金融數據可視化方法683
14.6.4金融數據可視分析686
參考文獻690
第15章可視化研究與開發資源698
15.1可視化軟件698
15.1.1醫學可視化軟件698
15.1.2科學可視化軟件700
15.1.3信息可視化軟件704
15.1.4可視分析軟件709
15.2可視化開發工具709
15.2.1應用程序開發工具709
15.2.2Web應用開發工具712
15.3數據分析和數據挖掘軟件與開發工具714
15.4可視化數據集資源716
15.5可視化信息資源718
15.6海外可視化研究機構719
第1章數據可視化簡介2
1.1可視化釋義2
1.2可視化簡史8
1.3數據可視化詳解23
1.3.1數據科學的發展23
1.3.2數據可視化的意義25
1.3.3數據可視化分類29
1.3.4數據可視化與其他學科領域的關系38
1.4數據可視化研究挑戰43
參考文獻44
第2章視覺感知與認知47
2.1視覺感知和認知47
2.1.1視覺感知和認知的定義48
2.1.2視覺感知處理過程48
2.1.3格式塔理論49
2.1.4相關實驗56
2.2顏色57
2.2.1顏色刺激理論57
2.2.2色彩空間61
2.3視覺編碼原則66
2.3.1相對判斷和視覺假象66
2.3.2標記和視覺通道69
2.3.3視覺通道的概念71
2.3.4視覺通道的特性77
參考文獻88
第3章數據91
3.1總覽91
3.2數據基礎96
3.2.1數據分類96
3.2.2數據集96
3.2.3數據相似度與密度97
3.3數據獲取、清洗和預處理98
3.3.1數據獲取98
3.3.2數據清洗99
3.3.3 數據精簡102
3.3.4其他常用的數據預處理步驟103
3.4數據組織與管理104
3.4.1數據整合與集成106
3.4.2數據庫與數據倉庫108
3.5數據分析與挖掘111
3.5.1探索式數據分析113
3.5.2聯機分析處理113
3.5.3數據挖掘116
3.6數據科學與可視化118
3.6.1數據工作流118
3.6.2可視數據挖掘122
3.7數據科學的挑戰130
參考文獻131
第4章數據可視化基礎136
4.1數據可視化基本框架136
4.1.1數據可視化流程136
4.1.2數據可視化設計140
4.2可視化中的數據143
4.2.1數據認知143
4.2.2數據類型143
4.3可視化的基本圖表145
4.3.1原始數據繪圖145
4.3.2簡單統計值標繪150
4.3.3多視圖協調關聯151
4.4可視化設計原則153
4.4.1數據到可視化的直觀映射153
4.4.2視圖選擇與交互設計155
4.4.3信息密度——數據的篩選156
4.4.4美學因素157
4.4.5動畫與過渡159
4.4.6可視化隱喻163
4.4.7顏色與透明度164
4.5可視化理論發展164
4.5.1圖形符號學165
4.5.2關系數據的圖形表示166
4.5.3圖形語法167
4.5.4基于數據類型的研究168
4.5.5基于數據狀態模型的研究169
4.5.6多維關系數據庫可視化分析系統170
參考文獻171
時空數據篇
第5章空間標量場可視化174
5.1一維標量場可視化174
5.2二維標量場可視化176
5.2.1顏色映射177
5.2.2等值線178
5.2.3高度圖179
5.3三維標量場數據可視化179
5.3.1空間數據表達182
5.3.2空間數據特征計算187
5.3.3間接體繪制192
5.3.4規則三維標量場的直接體可視化197
5.3.5不規則體數據的體可視化221
參考文獻233
第6章大規模多變量空間數據場可視化243
6.1大規？臻g標量場數據的實時可視化244
6.1.1大規？臻g標量場數據的單機繪制244
6.1.2大規模空間標量場數據的并行繪制245
6.1.3時變空間標量場數據加速繪制方法247
6.2時變異構空間數據場的特征追蹤與可視化248
6.2.1時變空間標量場數據的特征提取248
6.2.2異構數據的特征融合249
6.2.3時變空間標量場數據的特征追蹤250
6.3空間向量場數據可視化253
6.3.1圖標法255
6.3.2幾何法257
6.3.3紋理法262
6.3.4拓撲法265
6.4空間張量場數據可視化267
6.4.1張量場的數學描述268
6.4.2基于幾何的方法271
6.4.3基于紋理的方法275
6.4.4基于拓撲的方法278
6.4.5高階張量場可視化281
6.5多變量空間數據場可視化282
6.5.1多變量空間數據場的特征表達與關聯分析283
6.5.2多變量空間數據場的可視化與交互287
參考文獻290
第7章時變數據可視化305
7.1時間屬性的可視化307
7.1.1線性和周期時間可視化308
7.1.2日歷時間可視化312
7.1.3分支和多角度時間可視化314
7.1.4時間屬性的動態可視化319
7.2多變量時變型數據可視化320
7.2.1基于線表示的可視化321
7.2.2基于圖結構的可視化325
7.2.3時間序列數據的可視化交互326
7.3流數據可視化327
7.3.1流數據可視化模型327
7.3.2流數據處理技術328
7.3.3流數據可視化案例331
7.3.4并行流計算框架337
參考文獻339
非時空數據篇
第8章層次和網絡數據可視化344
8.1層次數據344
8.1.1層次數據的可視化348
8.1.2節點-鏈接法349
8.1.3空間填充法357
8.1.4其他方法365
8.2網絡數據367
8.2.1網絡和圖367
8.2.2網絡數據可視化368
8.2.3網絡數據的地圖隱喻可視化382
8.2.4超圖及其可視化385
8.2.5動態網絡數據可視化387
8.2.6圖可視化的視覺效果390
8.2.7圖可視化中的交互398
8.2.8網絡數據可視化的挑戰400
參考文獻401
第9章文本和文檔可視化409
9.1文本可視化釋義409
9.1.1文本信息的層級409
9.1.2文本可視化的研究內容與任務410
9.1.3文本可視化流程411
9.2文本信息分析基礎412
9.2.1分詞技術和詞干提取412
9.2.2數據模型413
9.3文本內容可視化417
9.3.1基于關鍵詞的文本內容可視化417
9.3.2時序性的文本內容可視化421
9.3.3文本特征的分布模式可視化424
9.3.4文檔信息檢索可視化428
9.3.5軟件可視化430
9.4文本關系可視化432
9.4.1文檔相似性可視化432
9.4.2文本內容關聯可視化435
9.4.3文檔集合關系可視化437
9.5文件情感分析可視化439
9.5.1顧客評價可視化440
9.5.2情感變化可視化441
9.5.3情感差異可視化443
9.6總結444
參考文獻444
第10章跨媒體數據可視化448
10.1圖像448
10.1.1圖像網格448
10.1.2基于時空采樣的圖像集可視化449
10.1.3基于相似性的圖像集可視化450
10.1.4基于海塞圖的社交圖像可視化451
10.1.5基于故事線的社交圖像可視化452
10.2視頻453
10.2.1視頻摘要453
10.2.2視頻抽象456
10.3聲音與音樂459
10.3.1聲樂波形可視化461
10.3.2聲樂結構的可視化462
10.4超媒體465
10.4.1社交媒體可視化468
10.4.2社交網絡可視化476
10.5數字生活可視化487
參考文獻490
第11章復雜高維多元數據的可視化493
11.1高維多元數據494
11.1.1空間映射法495
11.1.2圖標法511
11.1.3基于像素圖的方法514
11.1.4基于動畫的方法517
11.2非結構化與異構數據的可視化518
11.2.1非結構化數據518
11.2.2異構數據520
11.3大尺度數據的可視化523
11.3.1基于并行的大尺度數據高分辨率可視化523
11.3.2大尺度數據的分而治之可視化與分析527
11.4數據不確定性的可視化531
11.4.1不確定性的基本定義532
11.4.2不確定性的來源532
11.4.3不確定性的可視化方法533
參考文獻550
用戶篇
第12章可視化中的交互558
12.1交互準則559
12.1.1交互延時559
12.1.2交互成本561
12.1.3交互場景變化562
12.2交互分類563
12.2.1按低階交互操作分類563
12.2.2按交互操作符與空間分類564
12.2.3按交互任務分類564
12.3交互技術565
12.3.1選擇565
12.3.2導航567
12.3.3重配569
12.3.4編碼571
12.3.5抽象/具象573
12.3.6過濾574
12.3.7關聯579
12.3.8概覽+細節581
12.3.9焦點+上下文584
12.4交互與硬件設備593
12.4.1交互環境594
12.4.2交互設備596
參考文獻599
第13章可視化效果評測與用戶實驗607
13.1評測流程608
13.2評測方法609
13.2.1用戶實驗（UserStudies）609
13.2.2專家評估（ExpertReview/HeuristicEvaluation）609
13.2.3案例研究（CaseStudiesandUseCases）610
13.2.4指標評估（Metrics）612
13.2.5眾包（Crowdsourcing）612
13.2.6標注（Labeling）613
13.3用戶實驗613
13.3.1確定實驗目標613
13.3.2準備實驗615
13.3.3進行實驗619
13.3.4分析結果并討論619
13.3.5評測案例分析620
13.4總結632
參考文獻632
第14章面向領域的數據可視化635
14.1高性能科學計算635
14.1.1高性能科學可視化的挑戰637
14.1.2重要信息的提取和顯示640
14.1.3原位可視化642
14.1.4未來挑戰645
14.2生命科學645
14.2.1臨床醫學影像645
14.2.2其他影像651
14.2.3電生理信號655
14.2.4OMICS組學658
14.2.5深度學習662
14.3其他科學與藝術663
14.3.1氣候學與氣象中的可視化663
14.3.2面向藝術的表意性可視化667
14.4網絡與系統安全的可視化671
14.4.1基于可視變換的蟲洞攻擊可視化671
14.4.2可信計算的可視化672
14.4.3安全日志數據的可視化673
14.4.4智能電網數據的可視化673
14.5商業智能可視化674
14.5.1商業智能675
14.5.2商業智能中的數據可視化676
14.5.3云端商業智能680
14.5.4未來趨勢681
14.6金融數據可視化681
14.6.1金融數據來源682
14.6.2金融數據分析的自動化方法683
14.6.3金融數據可視化方法683
14.6.4金融數據可視分析686
參考文獻690
第15章可視化研究與開發資源698
15.1可視化軟件698
15.1.1醫學可視化軟件698
15.1.2科學可視化軟件700
15.1.3信息可視化軟件704
15.1.4可視分析軟件709
15.2可視化開發工具709
15.2.1應用程序開發工具709
15.2.2Web應用開發工具712
15.3數據分析和數據挖掘軟件與開發工具714
15.4可視化數據集資源716
15.5可視化信息資源718
15.6海外可視化研究機構719
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數據可視化(紀念版) 相關資料
"I know a few other book projects are underway,but this book is by far the most comprehensive one I have seen. It provides a fairly complete introduction to essential topics in visualization, as well as information on where the field is today,effectively serving the needs of both practitioners and future researchers in the field. —— Kwan-Liu Ma （馬匡六） 教授 美國加州戴維斯分校超大規？梢暬行闹魅，IEEE 會士，IEEE VIS杰出成就獎獲得者 我在瀏覽了《數據可視化》的內容簡介、前言、目錄和第1 章后，深感全書內容十分豐富，架構嚴謹，是我國學界和業界急需的一本好書。 —— 石教英教授 浙江大學CAD&CG國家重點實驗室原主任 中國大陸科學可視化研究和教育的開拓者之一"
數據可視化(紀念版) 作者簡介
"陳為 浙江大學求是特聘教授、國家高層次人才，計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室副主任；研究方向為大數據與人工智能。作為負責人先后承擔了7項國家自然科學基金項目（其中包括三個重點項目、一個優青項目）、擔任五家IEEE/ACM匯刊編委、多個國際很好會議主席。 微信公眾號：datavis 沈則潛 博士，本科就讀于浙江大學計算機科學與工程學系；后就讀于美國加州大學戴維斯分校，獲信息可視化方向博士學位。在eBay，阿里巴巴，字節跳動等互聯網公司從事數據產品的研發和創新工作。研究興趣包括信息可視化和可視分析平臺。擁有多項大數據分析和可視化領域的專利，并在不錯學術期刊和會議發表論文多篇，多次受邀參加國際很好學術期刊和會議的評審工作，長期致力于數據可視化的推廣和普及，關注可視化技術及其商業化的近期新發展。 LinkedIn（領英）地址：ZeqianShen 陶煜波 浙江大學計算機學院CAD&CG國家重點實驗室副教授。于2003年，2009年分別獲得浙江大學學士、博士學位。之后在浙江大學進行博士后研究，2010至2012年在英國貝德福德大學作為博士后從事生物醫學可視化的研究。研究興趣包括科學數據可視化、可視分析和電磁計算。承擔國家自然科學基金等國家項目多項。在不錯學術期刊和會議發表論文多篇，包括IEEE TVCG，IEEE TIM，IEEE TAP等。"
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