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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书以讲授数据可视化基础知识和工具应用为目标，在阐述可视化基
本理论的基础上，采用大案例教学的方法，以某一超市数据为例，贯穿全
书（7~11 章），讲解和演示如何使用Tableau 和Python 两种工具完成各类
可视化图形及可视化大屏的制作，讲述数据故事，挖掘数据背后的信息。
全书共11 章，主要内容包括数据可视化概述、数据可视化的理论基础、数
据的理解与分析、数据可视化的任务和过程、Tableau 基础、Python 基础、
有关比例的可视化、有关时间趋势的可视化、有关关系的可视化、有关空
间关系的可视化以及可视化大屏。
本书可作为高等院校信息管理、大数据管理与应用以及经济管理相关
专业的教材，也可作为企业管理人员、数据分析人员、可视化设计人员，
以及从事数据可视化、视觉艺术开发和应用等人员的参考书。
本书配有电子课件、教学大纲和习题答案，欢迎选用本书作教材
的老师登录www.cmpedu.com 注册后下载，或发jinacmp@163.com 索取。
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| 目錄：
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目 录CONTENTS
前 言
第 1 章 数据可视化概述 1
11 数据可视化的内涵、分类和作用 1
111 数据可视化的内涵 1
112 数据可视化的分类 2
113 数据可视化的作用 3
12 数据可视化的发展历史 4
13 数据可视化与其他学科领域的关系 11
14 可视化分析与编程工具 13
141 Python 13
142 Tableau 13
143 其他可视化分析与编程工具 14
144 可视化工具对比 16
15 数据可视化的应用和面临的挑战 16
151 数据可视化的应用 16
152 数据可视化面临的挑战 18
16 习题 19
第 2 章 数据可视化的理论基础 20
21 视觉感知 20
211 视觉感知和视觉认知 20
212 视觉感知处理 20
213 视觉感知的相对性 21
22 格式塔理论 21
23 颜色理论 24
231 颜色与视觉 24
232 颜色空间 25
233 颜色视觉障碍 27
24 视觉通道 27
241 视觉通道的概念 27
242 视觉通道的类型 28
243 视觉通道的特性 28
244 视觉通道的表现力 32
25 习题 34
第 3 章 数据的理解与分析 35
31 数据基础 35
311 数据属性 35
312 属性类型 35
32 数据特征 37
321 基本统计描述 37
322 数据对象间的关系 39
323 数据不确定性 42
33 数据预处理 43
331 数据质量 43
332 标准系统架构 44
333 数据清理 44
334 数据整合 45
34 数据存储 47
341 文件存储 47
342 数据库 48
343 数据仓库 49
35 数据分析 50
351 数据分析的五大思维方式 50
352 探索式数据分析 52
353 数据挖掘 53
36 习题 54
第 4 章 数据可视化的任务和过程 55
41 数据可视化的目的 55
411 寻找模式 55
412 发现相互关系 55
413 异常数据分析 57
414 让数据讲故事 57
42 数据可视化的基本任务 57
43 数据可视化的一般过程 62
44 数据可视化设计的基本原则 66
441 恰当的视图选择与可视化故事构建 66
442 美学原则 66
443 合理的信息密度筛选 67
444 恰当的可视化交互 69
445 自然的可视化隐喻 69
45 数据可视化设计组件 70
451 坐标系 70
452 标尺 72
453 背景信息 73
454 整合可视化组件 73
46 习题 73
第 5 章 Tableau基础 75
51 Tableau下载与安装 75
52 初级可视化分析 77
53 分层、分组、集 80
54 参数 84
55 函数及快速表计算 86
56 仪表板和故事线 92
57 习题 96
第 6 章 Python基础 97
61 Python基本语法 97
611 用变量存储信息 97
612 基本函数介绍 98
613 导入模块和包 99
62 NumPy数值计算基础 99
621 创建数组 100
622 数组的属性和操作 101
623 数组的索引和切片 102
624 数组的运算 104
625 NumPy库的函数 105
63 pandas统计分析基础 107
631 序列 107
632 数据框 108
64 Matplotlib数据可视化基础 113
641 创建画布和子图 113
642 添加画布属性 115
643 绘图保存与显示 116
644 文本注解 116
645 颜色使用 117
65 pyecharts可视化 122
651 pyecharts的使用方法 122
652 全局配置项和系列配置项 124
66 习题 126
第 7 章 有关比例的可视化 127
71 在比例中寻求什么 127
72 整体中的各个部分 127
721 饼图 127
722 环形图 130
723 矩形树图 133
724 旭日图 136
725 桑基图 139
73 带时间属性的比例 142
731 堆叠面积图 142
732 玫瑰图 146
74 习题 150
第 8 章 有关时间趋势的可视化 151
81 在时间中寻求什么 151
82 离散型数据 152
821 散点图 152
822 柱形图 155
823 并列柱形图 161
824 堆叠柱形图 163
83 延续型数据 174
831 折线图 174
832 平滑和拟合 175
833 甘特图 178
84 习题 184
第 9 章 有关关系的可视化 185
91 在关系中寻求什么 185
92 关联性 185
921 散点图 185
922 散点图矩阵 186
923 气泡图 189
93 分布 193
931 盒须图 193
932 直方图 196
94 对照和比较 200
941 雷达图 200
942 热力图 203
943 平行坐标图 207
95 习题 212
第 10 章 有关空间关系的可视化 213
101 在空间中寻求什么 213
102 色级统计地图 213
103 气泡地图 216
104 热力地图 217
105 习题 219
第 11 章 可视化大屏 220
111 Tableau仪表板和故事线 220
1111 仪表板 220
1112 故事线 230
112 Python可视化大屏 233
1121 时间轴组件 233
1122 分页组件 234
1123 组合组件 237
1124 页面组件 238
113 习题 242
参考文献 243
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| 內容試閱：
|
前 言PREFACE
随着移动互联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术的快速发展，人
们的生产、生活方式发生了深刻变化，数据变成触手可及的资源，数据量迎来
爆炸式增长，并逐渐沉淀成为数据资产。数据反映着真实的世界，人们希望寻
求数据之间的相互关系，找到有价值的信息和规律，使得对世界的认识更快、
更准、更便捷。数据的分析、挖掘与可视化已经成为信息技术发展的迫切需求。
数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像，
在屏幕上显示出来，进行交互处理的理论、方法和技术，它是探索和理解大数
据最有效的途径之一。将数据转换为视觉图像，能帮助人们更加容易地发现和
理解其中隐藏的模式或规律。
本书是数据可视化技术的入门教材，采用理论与实践相结合的方式，详细
介绍了数据可视化的基本理论知识，针对实际应用中各种不同的可视化类型，
采用大案例教学的方法，以某一超市数据为例，贯穿全书（7~11 章），讲解和演
示如何使用Tableau 和Python 两种工具完成各类可视化图形及可视化大屏制作，
引导读者运用所学知识解决现实中的问题。
全书共11 章，第1~4 章阐述数据可视化的基本理论知识。第5 章和第6 章
介绍了两种可视化工具Tableau 和Python 的基础知识。第7~10 章介绍了有关比
例的可视化、有关时间趋势的可视化、有关关系的可视化、有关空间关系的可
视化知识。第11 章讲解了可视化大屏的制作。具体内容如下。
第1 章 数据可视化概述：阐述数据可视化的内涵、分类和作用，发展历
史，与其他学科领域的关系，可视化分析与编程工具，以及数据可视化的应用
和面临的挑战。
第2 章 数据可视化的理论基础：介绍视觉感知和认知理论、格式塔理论、颜色理论和视觉通道。
第3 章 数据的理解与分析：阐述数据基础、数据特征、数据预处理、数据存储与分析
等基本知识。
第4 章 数据可视化的任务和过程：介绍数据可视化的目的、基本任务、一般过程、基
本原则与设计组件等内容。
第5 章 Tableau 基础：主要介绍Tableau 的下载与安装、初级可视化分析以及基本使用
方法，包括分层、分组、集、参数、函数及快速表计算、仪表板和故事线等内容。
第6 章 Python 基础：主要介绍Python 基本语法、NumPy 数值计算基础、pandas 统计
分析基础、Matplotlib 数据可视化基础、pyecharts 可视化等内容。
第7 章 有关比例的可视化：介绍饼图、环形图、矩形树图、旭日图、桑基图、堆叠面
积图和玫瑰图等有关比例的可视化图形，以及使用Tableau 和Python 绘制相关图形的方法。
第8 章 有关时间趋势的可视化：讲解散点图、柱形图、折线图和甘特图等有关时间趋
势的可视化图形，以及使用Tableau 和Python 绘制相关图形的方法。
第9 章 有关关系的可视化：讲解有关关系的可视化图形，包括体现数据之间关联性的
散点图、气泡图，体现数据分布的盒须图、直方图，进行对照和比较的雷达图、热力图以及
平行坐标图等，并介绍使用Tableau 和Python 绘制相关图形的方法。
第10 章 有关空间关系的可视化：介绍色级统计地图和气泡地图等有关空间关系的可
视化图形，以及使用Tableau 和Python 绘制相关图形的方法。
第11 章 可视化大屏：介绍如何使用Tableau 和Python 制作可视化大屏。
本书具有以下特色：
1） 内容全面，深入浅出，讲解系统。不仅重视可视化工具的使用方法介绍，更重视可
视化相关理论介绍，使学生在掌握可视化原理的基础上，能够选择合适的图形完成数据可视
化工作，洞察数据内涵，讲述数据故事。
2） 对两种常见的可视化工具Tableau 和Python 的基础知识进行讲解，使没有相关工具
知识的人员能够轻松入门数据可视化，完成相关可视化图形及可视化大屏制作。
3）采用大案例方法教学。以某一超市数据为例，贯穿全书（7~11 章），介绍如何完成各
类可视化图形及可视化大屏制作，讲述超市的数据故事，挖掘数据背后的信息。案例应用价
值高，具有很强的实用性。
4） 配套资源丰富，方便教学和学习，可通过扫描二维码观看视频讲解以及下载代码。
5） 每章针对性地设置习题，加深学生对相关知识点的掌握，拓展思维。
本书由杨华（吉林大学商学与管理学院） 担任主编，负责大纲制定、内容组织和全书统
稿；汤庭武（中国第一汽车集团有限公司）、卢佳（吉林工商学院） 担任副主编；于宝君（吉
林大学商学与管理学院）、喻昕（南京晓庄学院商学院）、吴梦娜（山东师范大学商学院） 担
任参编。本书得到了吉林大学商学与管理学院教学提升计划项目的支持。研究生王书娟（吉
林大学商学与管理学院）、张颖（吉林大学商学与管理学院）、张荣芊（浙江大学管理学院）、
屈佳欣（西安交通大学管理学院） 参加了本书资料的收集、整理以及文字校对工作。在本书
的撰写过程中，我们参考了诸多学者的研究工作的成果，在此对他们表示衷心的感谢！
本书可作为高等院校信息管理、大数据管理与应用以及经济管理相关专业的教材，也可
作为企业管理人员、数据分析人员、可视化设计人员以及从事数据可视化、视觉艺术开发和
应用等人员的参考书。
由于编者水平有限，编写时间仓促，书中难免存在一些疏漏和不足，恳请广大读者提出
宝贵意见。
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