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| 內容簡介： |
本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础（数据）、可视化任务的概念、如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具，以及可视化领域常用的可视化图表。
本书可作为高校计算机相关专业的高年级本科生及低年级研究生学习数据可视化的入门教材，也可供对数据分析能力有要求的其他专业的学生学习参考，还可作为从事数据科学、数据分析的研究人员和技术人员的参考手册。
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| 關於作者： |
朱敏
博士，四川大学教授，博士生导师。四川省三八红旗手、宝钢优秀教师奖获得者、四川省有突出贡献优秀专家、四川省教学名师。在科研方面，获得省部级科技进步奖2项、成都市科技进步奖2项；在人才培养方面，长期为本科生和研究生讲授“大数据可视化”“操作系统”“计算机网络”等专业课程，获得教学成果一等奖1项、陕西省教学成果特等奖1项、四川省教学成果一等奖2项、四川省教学成果二等奖2项。编写教材、专著与专业规范共9部，在本领域高水平期刊或学术会议发表论文超过100篇，获国家发明专利授权17件、软件著作权17项，先后获得省部级科技奖励2项。主要社会兼职有高等学校计算机类专业教学指导委员会委员、CSIG可视化与可视分析专委会常务委员、CCF生物信息学专委会委员、四川省计算机学会大数据专委会副主任委员等。
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| 目錄：
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目 录
前言
第1章 概述1
1.1 可视化的概念1
1.1.1 什么是可视化1
1.1.2 可视化的历史5
1.1.3 与相关学科的关系10
1.2 可视化的典型应用领域11
1.2.1 在社交媒体中的应用11
1.2.2 在城市交通中的应用12
1.2.3 在商业智能中的应用13
1.2.4 在教育行业的应用13
1.2.5 在其他领域的应用14
1.3 可视化流程16
1.3.1 可视化的基本流程16
1.3.2 可视化的模型17
1.4 小结18
1.5 参考文献18
1.6 习题19
第2章 数据21
2.1 数据的获取方式21
2.2 数据的检查与清洗22
2.3 数据预处理24
2.4 数据抽象26
2.4.1 数据分类26
2.4.2 数据属性类型27
2.4.3 数据集类型28
2.4.4 语义性28
2.5 小结29
2.6 参考文献29
2.7 习题29
第3章 可视化任务31
3.1 任务的基本概念31
3.1.1 可视化目标31
3.1.2 可视化任务概述33
3.2 基于数据的任务抽象34
3.2.1 分析任务34
3.2.2 搜索任务40
3.2.3 查询任务42
3.3 小结44
3.4 参考文献45
3.5 习题45
第4章 视觉编码设计47
4.1 视觉感知与认知47
4.1.1 感知与认知47
4.1.2 格式塔理论48
4.2 标记与视觉通道51
4.2.1 标记类型52
4.2.2 视觉通道类型52
4.2.3 标记与视觉通道的结合53
4.2.4 颜色54
4.3 视觉编码原则56
4.3.1 表达性原则56
4.3.2 有效性原则56
4.4 视图与视觉编码60
4.4.1 什么是可视化视图60
4.4.2 从视觉编码到独立视图61
4.5 小结66
4.6 参考文献67
4.7 习题67
第5章 交互设计69
5.1 交互设计的基本概念和准则69
5.1.1 目标导向70
5.1.2 用户层级72
5.1.3 交互设计原则73
5.2 多视图融合的概念与方法74
5.2.1 什么是多视图融合74
5.2.2 多视图融合设计75
5.3 交互方法的选择与设计84
5.3.1 常见的交互方法84
5.3.2 交互与多视图91
5.4 小结94
5.5 参考文献94
5.6 习题96
第6章 可视分析与案例研究97
6.1 可视分析的基本概念97
6.1.1 改进的可视分析模型97
6.1.2 可视化设计模型98
6.1.3 构建可视分析系统101
6.2 可视化评测的基本概念101
6.2.1 评测流程102
6.2.2 评测方法103
6.2.3 影响评测效度的因素104
6.3 可视分析案例：基于旅游
UGC的目的地形象可视化106
6.3.1 数据、任务与模型106
6.3.2 可视化方法设计与实现111
6.3.3 可视化案例研究119
6.4 小结126
6.5 参考文献126
6.6 习题127
第7章 Web数据可视化工具129
7.1 常见的可视化技能129
7.2 ECharts132
7.2.1 ECharts简介132
7.2.2 图表绘制139
7.3 AntV143
7.3.1 G2可视化图形语法143
7.3.2 G6图可视化引擎147
7.3.3 F2移动端可视化方案150
7.3.4 L7地理空间数据
可视化151
7.4 D3152
7.4.1 D3简介152
7.4.2 图表绘制159
7.5 小结163
7.6 参考文献164
7.7 习题164
第8章 可视化视图概览165
8.1 基础视图165
8.1.1 折线图类165
8.1.2 柱状图类170
8.1.3 饼图类173
8.1.4 散点图类175
8.1.5 其他类176
8.2 复杂视图179
8.2.1 树图类179
8.2.2 关系/网络图类183
8.2.3 地理坐标/地图类185
8.3 改进视图187
8.3.1 视图的组合187
8.3.2 视图的扩展190
8.3.3 视图的隐喻194
8.4 小结197
8.5 参考文献197
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| 內容試閱：
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前 言
随着大数据时代的来临，计算机科学、数据科学，乃至各个领域都更加关注如何对海量复杂的大数据进行处理和分析，从而挖掘其中隐藏的真正有意义的信息。可视化正是一种将抽象的、复杂的、不易理解的数据转化为可感知的、直观的、有意义的图形化表示，从而传达数据中蕴含的信息的技术。自2013年以来，可视化持续在“大数据十大发展趋势预测”中占有重要的地位。可视化技术为大数据分析提供了更加直观的呈现和分析手段，有助于研究人员发现大数据中蕴含的规律，因而在各领域均得到了广泛应用。
面对当前大数据、可视化研究与应用的新形势，我们有必要掌握大数据可视化的基本原理和典型设计，初步掌握可视化实现方法，并发展新的数据可视分析方法。目前，国内正需要根据数据可视分析完整流程和应用案例介绍大数据可视化基本原理与方法的参考书。
本书结合作者多年的教学经验，针对可视化学习需求编写而成，可作为我国高校计算机相关专业的高年级本科生及低年级研究生学习数据可视化的入门教材，以帮助学生掌握可视化与可视分析的完整流程、典型设计和实现方法。同时，本书可供对数据分析能力有要求的其他专业的学生学习参考，也可作为数据科学研究和数据分析人员的参考手册。
读者在利用本书学习数据可视化知识时，一定要多思考、多分析、多动手实践，首先要了解可视化的基本流程，然后循序渐进地掌握相关知识，并结合可视分析案例做到融会贯通；在学习数据可视化工具时，一定要动手实践。只有这样，才能真正掌握使用某种工具开展数据可视化分析的方法。此外，本书总结的丰富可视化方法可为读者在进行数据可视化时提供速查方案。
本书具有以下特色：
采用故事线的形式，从数据采集与处理、可视化任务设计，到视图和交互设计、可视分析系统构建和具体案例介绍，从简单到复杂，覆盖可视化与可视分析的完整流程。
数据特征和案例丰富，所介绍的案例基本涵盖高维、文本、网络、时空等典型数据特征。
融合学术成果，聚焦于可视化会议与期刊的学术成果，将教材编写团队的研究成果融入具体内容，进行相关方法和技术的阐述。
本书共分为8章。第1章首先介绍数据可视化的概念、发展史，以及可视化与相关学科的关系；然后介绍可视化的主要应用领域和典型案例，帮助读者建立对可视化的直观印象；后介绍可视化的基本流程和可视化三个分支的经典模型。
第2章介绍可视化的基础—数据，包括数据的获取方式、数据的检查与清洗、数据预处理和数据抽象等内容。对数据的全面了解有助于更好地发挥可视化的作用，加强对数据的表达并提升用户对数据的理解。
第3章主要介绍可视化任务是什么，以及如何定义自己的可视化任务。首先介绍可视化任务的基本概念，帮助读者理解可视分析为什么需要定义可视化任务；其次介绍基于数据的任务抽象方法，帮助读者认识如何定义具体、准确的可视化任务。
第4章主要介绍视觉编码设计的理论基础和应用场景。首先从生理学角度介绍视觉感知与认知理论，再从心理学角度介绍格式塔理论；其次介绍可视化编码的基础—标记与视觉通道，以及两个重要的视觉编码原则—表达性原则和有效性原则；后结合应用场景阐述视觉编码如何形成视图。
第5章主要介绍交互和多视图。首先介绍交互设计的基本概念和设计准则；其次介绍并列视图、聚合视图和叠加视图等多种视图设计方式；后介绍常见的交互技术，并以一个定向广告的可视分析系统为例，阐述如何通过交互实现多视图协调关联分析。
第6章重点介绍可视分析。首先介绍可视分析的改进模型和设计模型，以及具体构建可视分析系统的步骤；其次介绍可视化测评的概念、流程，以及常用的测评方法；后通过一个基于旅游数据的完整案例，融合前5章的知识详细阐述可视分析系统的构建过程。
第7章主要介绍Web数据可视化工具。首先简要介绍一些常见的可视化工具和类库；其次分别介绍ECharts、AntV和D3这三种目前广泛使用的Web数据可视化工具的原理和使用方法，并给出实际的图表绘制例子，方便读者找到合适的可视化工具。
第8章总结可视化领域常见的可视化视图，供读者概览和速查。首先介绍折线图类、柱状图类、饼图类、散点图类等基础视图；其次介绍以树图类、关系/网络图类和地理坐标/地图类为主的复杂视图；后介绍对基础视图和复杂视图进行组合、扩展和隐喻的改进视图。
本书由四川大学视觉计算实验室可视化与可视分析小组部分师生共同编著，主要编写人员除封面署名主编外，还包括曹梦琦、刘尚松、庞潇、彭第、韦东鑫、温啸林、姚林、张馨艺、朱浩天（排名不分先后）。澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT）的李明召博士对全书做了认真审校，并提出了许多具体的修改建议。本书参考了数据可视化方面的书籍、学术论文和网络资料，在此一并向这些文献的作者致谢。
由于编者水平有限，书中难免存在一些欠妥乃至错误之处，恳请读者指正。
编 者
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