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| 編輯推薦： |
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本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、教学进度表，作者还为本书精心录制了300分钟的微课视频。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书共分11章，包括大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、R语言可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书以“理论与实践操作”相结合的方式，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术，并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。 本书可作为各类高校大数据、云计算、人工智能、软件技术、计算机网络等专业的教材，也可作为大数据爱好者的自学参考书。
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| 目錄：
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第1章大数据可视化概述
1.1大数据可视化基础
1.1.1什么是大数据可视化
1.1.2数据可视化的类型
1.1.3数据可视化的标准
1.1.4数据可视化与其他学科的关系
1.1.5数据可视化面临的挑战
1.2数据可视化的目标与作用
1.2.1数据可视化的目标
1.2.2数据可视化的作用
1.3数据可视化技术的特征与应用
1.3.1数据可视化技术的特征
1.3.2数据可视化技术的应用
1.4本章小结
1.5实训
习题1
第2章大数据可视化原理
2.1光与视觉特性
2.1.1光
2.1.2人眼的构造和视觉特性
2.2色彩
2.2.1色彩的概念和分类
2.2.2色彩给人的视觉感受
2.3视觉通道
2.3.1视觉通道概述
2.3.2视觉通道的类型
2.3.3视觉通道与视觉原理
2.4数据可视化流程
2.4.1数据可视化流程简介
2.4.2数据可视化流程的实施步骤
2.5数据可视化设计原则与技巧
2.5.1数据可视化设计原则概述
2.5.2数据可视化设计原则的实施
2.5.3数据可视化设计技巧
2.6本章小结
2.7实训
习题2
第3章大数据可视化方法
3.1可视化图表介绍
3.1.1统计图表介绍
3.1.2数据功能图表介绍
3.1.3可视化图表的选择与使用技巧
3.2文本可视化
3.2.1文本可视化概述
3.2.2词云概述及实现方法
3.3网络可视化
3.3.1网络可视化概述
3.3.2使用Python 3制作社交网络图
3.4空间信息可视化
3.4.1空间信息可视化概述
3.4.2空间信息可视化建模
3.4.3空间信息可视化的应用
3.5本章小结
3.6实训
习题3
第4章数据可视化工具
4.1Excel
4.1.1Excel简介
4.1.2Excel的应用
4.2ECharts
4.2.1ECharts简介
4.2.2ECharts的应用
4.3Tableau
4.3.1Tableau简介
4.3.2Tableau的应用
4.4魔镜
4.4.1魔镜简介
4.4.2魔镜的应用
4.5D3.js
4.5.1D3.js简介
4.5.2D3.js的应用
4．6可视化开发语言
4.7本章小结
4.8实训
习题4
第5章Excel数据可视化
5．1Excel函数与图表
5．1．1Excel函数
5．1．2Excel图表
5．2Excel数据源
5．2．1导入外部数据
5．2．2随机产生数据
5．3Excel数据可视化的应用
5．3．1直方图
5．3．2折线图
5．3．3饼图
5．3．4散点图
5．3．5箱形图
5．4本章小结
5．5实训
习题5
第6章Tableau数据可视化
6.1Tableau和Tableau界面
6.1.1Tableau介绍
6.1.2Tableau界面介绍
6.2利用Tableau实现可视化
6.2.1数据的导入及展示
6.2.2筛选器
6.2.3保存工作表
6.3Tableau数据分析实例
6.4本章小结
6.5实训
习题6
第7章ECharts与pyecharts数据可视化
7.1ECharts的下载与使用
7.1.1ECharts的下载
7.1.2ECharts使用基础
7.1.3ECharts使用实例
7.2ECharts可视化应用
7．3pyecharts可视化应用
7．4本章小结
7．5实训
习题7
第8章Python数据可视化
8.1Python可视化库
8.1.1Python可视化库简介
8.1.2Python可视化库的安装与使用
8.2NumPy库
8.3基于matplotlib的数据可视化
8.3.1matplotlib.pyplot库简介
8.3.2matplotlib可视化
8.4基于Pandas的数据可视化
8.4.1Pandas绘图介绍
8.4.2Pandas绘图实例
8．5基于seaborn的数据可视化
8．5．1seaborn绘图介绍
8．5．2seaborn绘图实例
8.6基于Bokeh的数据可视化
8.6.1Bokeh绘图介绍
8.6.2Bokeh绘图实例
8.7基于pyqtgraph的数据可视化
8.7.1pyqtgraph绘图介绍
8.7.2pyqtgraph绘图实例
8.7.3pyqtgraph内置绘图库
8.8本章小结
8.9实训
习题8
第9章R数据可视化
9．1R常见图形的绘制
9．1．1R图形绘制与图形选项
9．1．2R常见图形绘制
9．2R可视化实例
9．3本章小结
9．4实训
习题9
第10章大数据可视化行业分析
10．1工业大数据可视化分析
10．1．1工业大数据的介绍
10．1．2几种工业大数据可视化分析
10．1．3工业大数据可视化实例
10．2电商业大数据可视化分析
10．2.1电商业大数据介绍
10．2.2电商业大数据可视化分析实例
10．3教育业大数据可视化分析
10．3.1教育业大数据介绍
10．3.2教育业大数据可视化分析实例
10．4本章小结
10．5实训
习题10
第11章大数据可视化综合实训
11．1Python纵向柱状图实训1
11．2Python纵向柱状图实训2
11．3Python水平柱状图实训1
11．4Python水平柱状图实训2
11．5Python多数据并列柱状图实训1
11．6Python多数据并列柱状图实训2
11．7Python折线图实训
11．8Python直方图实训
11．9机器学习中的可视化应用1
11．10机器学习中的可视化应用2
11．11机器学习中的可视化应用3
11．12MySQL中的可视化应用
11．13本章小结
习题11
参考文献
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| 內容試閱：
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进入21世纪以来，计算机技术获得了长足的进展，随着数据规模不断呈指数级的增长，数据的内容和类型也比以前丰富得多，这些都极大地改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。数据可视化依附计算机科学与技术拥有了新的生命力，并进入了一个新的黄金时代。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，也是位于科学、设计和艺术三学科的交叉领域，对于大数据专业的学生来讲，数据可视化是极其重要的一门课程。
本书以“理论与实践操作”相结合的方式深入地讲解了大数据分析的基本知识和实现的基本技术，在内容设计上既有上课时教师的讲述部分，包括详细的理论与典型的案例，又有大量的实训环节，双管齐下，极大地激发了学生在课堂上的学习积极性与主动创造性，让学生在课堂上跟上教师的思维，从而学到更多有用的知识和技能。
本书共分11章，包括大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、R语言可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。
本书特色如下：
（1） 采用“理实一体化”教学方式，课堂上既有教师的讲述又有学生独立思考、上机操作的内容。
（2） 紧跟时代潮流，注重技术变化，书中包含了最新的大数据分析知识及一些开源库的使用。
（3） 本书作者均具有多年的教学经验，全书重难点突出，能够激发学生的学习热情。
（4） 配套资源丰富。
为便于教学，本书提供教学大纲、教学课件、程序源码、习题答案、教学进度表等，重点内容及重点案例还配有300分钟的微课视频，学生可在课后反复观看。
资源下载提示
素材（源码）等资源： 扫描目录上方的二维码下载。
微课视频： 扫描封底的文泉云盘防盗码，再扫描书中相应章节的视频讲解二维码，可以在线学习。
本书建议学时为54学时，具体分布如表1所示。
表1学时安排
课 程 内 容建 议 学 时
第1章 大数据可视化概述
4
第2章 大数据可视化原理
4
第3章 大数据可视化方法
6
第4章 数据可视化工具
4
第5章 Excel数据可视化
4
第6章 Tableau数据可视化
6
第7章 ECharts与pyecharts数据可视化
8
第8章 Python数据可视化
10
第9章 R数据可视化
4
第10章 大数据可视化行业分析
2
第11章 大数据可视化综合实训
2
本书可作为各类高校大数据、云计算、人工智能、软件技术、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。
本书由黄源担任主编，任东哲担任副主编。全书由黄源策划并负责统稿工作。
本书是校企合作的结果，在编写过程中得到了中国电信金融产业研究院杨琛的大力支持。
在本书的编写过程中，参阅了大量的相关文献，在此对文献的作者表示感谢，并对清华大学出版社的魏江江分社长和王冰飞老师的辛勤工作表示感谢。
由于编者水平有限，书中难免出现疏漏之处，衷心希望广大读者批评指正。
编者2023年8月
于重庆
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