大数据可视化技术

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【作 者】黄源 张扬
【I S B N 】978-7-5170-9257-5
【责任编辑】周益丹
【适用读者群】本专通用
【出版时间】2020-12-23
【开 本】16开
【装帧信息】平装(光膜)
【版 次】第1版第1次印刷
【页 数】252
【千字数】385
【印 张】15.75
【定 价】¥45
【丛 书】普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材
【备注信息】
简介
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本书的编写目的是向读者介绍大数据可视化的基本概念与应用。本书共9章,分别讲述数据可视化概述、大数据可视化原理与方法、Excel数据可视化、HTML5前端可视化、Tableau数据可视化、ECharts数据可视化、Python数据可视化、大屏数据可视化设计、R语言数据可视化。本书将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据可视化相关技术,并对重要的核心知识点加大练习比例,以达到熟练应用的目的。
本书可作为大数据专业、人工智能专业、云计算专业、数据科学专业的教材,也可作为大数据爱好者的参考书。
内容实用——理论与实践结合,重点突出应用
体系完善——构建完整的大数据专业解决方案
产教融合——高校企业共参与,对标行业标准
资源丰富——微课、课件、教案、源码、答案
步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增。随之而来的是对数据整合、挖掘、分析、可视化需求的日益迫切。数据可视化,是指借助于图形化手段展示大数据分析结果,使数据清晰有效地表达,使人们快速高效地理解并使用,它集成了数据采集、统计、分析、呈现等多个环节。因此,数据可视化可以使数据变得更有意义,也可以使数据变得更容易理解。
本书以理论与实践操作相结合的方式深入讲解了数据可视化的基本知识和实现方法,在内容设计上既有上课时老师讲述的部分(包括详细的理论和典型的案例),又有大量的实训案例分析,双管齐下,极大地激发了学生的学习积极性和主动创造性,让学生在课堂上跟上老师的思维,从而学到更多的知识和技能。
本书特色如下:
(1)采用“理实一体化”教学方式:课堂上既有老师的讲述内容又有学生独立思考、上机操作的内容。
(2)丰富的教学案例:包含教学课件、习题答案等多种教学资源。
(3)紧跟时代潮流,注重技术变化,书中既包含使用HTML5来制作数据可视化图表,又包含使用Python来进行数据可视化。
(4)编写本书的老师都具有多年教学经验,做到重难点突出,能够激发学生的学习热情。
(5)配有微课视频:对本书中的重难点进行细致讲解,方便学生课后学习。
本书可作为大数据专业、人工智能专业、云计算专业、数据科学专业的教材,也可作为大数据爱好者的参考书。本书建议学时为70学时,具体分布见下表。
章节 建议学时
数据可视化概述 4
大数据可视化原理与方法 4
Excel数据可视化 10
HTML5前端可视化 8
Tableau数据可视化 10
ECharts数据可视化 8
Python数据可视化 16
大屏数据可视化设计 4
R语言数据可视化 6
本书由黄源、张扬任主编,张焕生、涂旭东、黄远江任副主编,具体分工如下:黄源编写第1章、第2章、第4章、第6章至第8章,并负责全书策划与统稿工作,张扬编写第3章和第5章,涂旭东编写第9章。本书是校企合作的结果,在编写过程中得到重庆誉存大数据有限公司黄远江博士的大力支持,同时编者参阅了大量相关资料,在此一并表示感谢。
由于编者水平有限,书中难免存在疏漏甚至错误之处,恳请读者批评指正,编者电子邮箱:2103069667@qq.com。
编 者
2020年9月
1.1 数据可视化简介 1
1.1.1 数据可视化的基本概念 2
1.1.2 数据可视化的类型 2
1.1.3 数据可视化的标准 3
1.1.4 数据可视化与其他学科的关系 4
1.1.5 数据可视化的常见形式 5
1.2 数据可视化的流程 5
1.2.1 数据采集 6
1.2.2 数据预处理和数据变换 6
1.2.3 可视化映射 7
1.2.4 用户感知 8
1.3 数据可视化的应用 8
1.3.1 宏观态势可视化 8
1.3.2 设备仿真运行可视化 9
1.3.3 数据统计分析可视化 9
1.4 实训 10
练习1 11
第2章 大数据可视化原理与方法 12
2.1 视觉通道 12
2.1.1 视觉通道的原理 13
2.1.2 视觉通道的类型 13
2.2 可视化图 15
2.2.1 可视化图介绍 15
2.2.2 可视化图的选择 21
2.2.3 可视化图的使用 22
2.2.4 可视化图的使用技巧 24
2.3 数据可视化常见方法 26
2.3.1 文本可视化 27
2.3.2 社交网络可视化 31
2.3.3 日志数据可视化 33
2.3.4 地理空间信息可视化 36
2.4 实训 39
练习2 41
第3章 Excel数据可视化 42
3.1 Excel函数与图表 43
3.1.1 Excel简介 43
3.1.2 Excel函数 45
3.1.3 Excel函数图表 47
3.2 Excel数据源 49
3.2.1 外部导入数据 49
3.2.2 随机产生数据 55
3.3 Excel可视化应用 59
3.3.1 直方图 60
3.3.2 折线图 61
3.3.3 饼图 62
3.3.4 散点图 63
3.3.5 漏斗图 64
3.3.6 其他图表 66
3.4 Excel可视化综合实例 68
3.5 实训 71
练习3 74
第4章 HTML5前端可视化 76
4.1 HTML5可视化概述 76
4.1.1 HTML5相关技术简介 77
4.1.2 HTML5介绍及使用 77
4.1.3 CSS介绍及使用 82
4.1.4 JavaScript介绍及使用 83
4.2 HTML5绘图 87
4.2.1 Canvas绘图 87
4.2.2 SVG绘图 93
4.3 HTML5绘图综合实例 95
4.4 实训 98
练习4 102
第5章 Tableau数据可视化 103
5.1 Tableau安装与使用 103
5.1.1 Tableau产品简介 103
5.1.2 Tableau下载与安装 105
5.1.3 Tableau使用界面 108
5.1.4 Tableau文件管理 111
5.2 Tableau可视化实例 113
5.2.1 Tableau数据导入 113
5.2.2 Tableau绘制图形 116
5.2.3 Tableau仪表板 123
5.3 Tableau可视化综合实例 124
5.4 实训 129
练习5 132
第6章 ECharts数据可视化 133
6.1 ECharts概述 133
6.1.1 ECharts下载与使用 133
6.1.2 ECharts实例 135
6.2 ECharts图表介绍 140
6.2.1 ECharts绘制各种图表 140
6.2.2 使用ECharts模板绘制图表 146
6.3 实训 147
练习6 153
第7章 Python数据可视化 154
7.1 Python数据可视化概述 154
7.1.1 Python数据可视化简介 154
7.1.2 Python数据可视化库的安装与导入 155
7.2 Python数据可视化基础 156
7.2.1 numpy库的使用 156
7.2.2 matplotlib库的使用 161
7.3 matplotlib库与numpy库可视化应用 172
7.4 Python可视化高级应用 176
7.4.1 pandas库可视化 176
7.4.2 seaborn库可视化 181
7.5 实训 186
练习7 190
第8章 大屏数据可视化设计 191
8.1 大屏数据可视化概述 191
8.1.1 大屏数据可视化介绍 192
8.1.2 大屏数据可视化存在的问题 192
8.1.3 大屏数据可视化的适用人群与应用场景 193
8.1.4 大屏数据可视化实例 193
8.2 大屏数据可视化的设计原则与设计流程 194
8.2.1 大屏数据可视化的设计原则 195
8.2.2 大屏数据可视化的设计流程 196
8.2.3 大屏数据可视化的设计实例 197
8.3 大屏数据可视化的实现 199
8.3.1 大屏数据可视化的实现工具 199
8.3.2 大屏数据可视化系统的硬件要求 200
8.3.3 大屏数据可视化开发实例 200
8.4 实训 203
练习8 210
第9章 R语言数据可视化 211
9.1 R语言基础知识 212
9.1.1 R语言简介 212
9.1.2 R语言环境安装 212
9.1.3 R语言运算符号 213
9.1.4 R语言数据类型 214
9.1.5 R语言数据对象 214
9.1.6 R语言脚本和扩展包 218
9.2 R语言基本图形 218
9.2.1 散点图 218
9.2.2 点图 219
9.2.3 折线图 220
9.2.4 曲线图 220
9.2.5 条形图 221
9.2.6 饼图 223
9.2.7 箱形图 225
9.2.8 直方图 227
9.3 R语言图形修饰 227
9.3.1 设置符号和线条 228
9.3.2 设置颜色 229
9.3.3 设置文本属性 230
9.3.4 添加标题 231
9.3.5 添加图例 232
9.3.6 添加线 232
9.3.7 添加坐标轴 233
9.3.8 添加文本标注 234
9.4 图形的布局和保存 234
9.4.1 一页多图 235
9.4.2 保存图形 235
9.5 实训 236
练习9 242
参考文献 243
- 庭院风骨—树、灌、篱 [创意房主 著]
- Python语言程序设计教程 [郭其标 房宜汕]
- 微积分(经管类)教程篇(下册) [曹海军 王海棠 周玲丽]
- 微积分(经管类)教程篇(上册) [曹海军 王海棠 周玲丽]
- 微积分(经管类)导学篇(上册) [王海棠 曹海军 周玲丽]
- 网站前端技术案例教程(HTML+CSS+JavaScript)(第二版) [黄华升]
- 线性代数 [主编 史昱 陈凤欣]
- 电力电子技术课程学习及实验指导 [主编 陈荣]
- 成长对话:青春的榜样 [主编 施端银 黄武刚 应巨林]
- 人工智能应用基础 [主编 杨缨 李佳]
- 中华水文化(慕课版)(第二版) [毕雪燕 杨华轲 罗玲谊 等编著]
- 电路与电子技术Ⅱ——电路分析基础 [主编 陈晓 金哲]
- 飞机维修专业英语——飞机系统(第二版) [赵迎春]
- 英语大爆炸:跟趣味情景剧学口语(微课版) [秦然 编著]
- 机械工程制图任务跟踪训练 [主编 王瑞清 赵金考 周彦云 ]
- 机械工程制图 [主编 覃国萍 刘百顺 禹晨]
- 平面设计与制作项目化教程 [主编 李晨]
- 后期影像剪辑技术 [主编 郭建伟]
- 人工智能概论(第二版) [主编 任云晖 丁红 徐迎春 ]
- 信息时代美育之道 [主编 刘宏宇 黎娅]
- 数字媒体交互设计项目式教程(微课版) [主编 苏陆]
- 动画运动规律项目实例解析(微课版) [孙珊珊 袁维坤]
- 自然语言处理 [主编 冯建周]
- 新媒体内容创作实务(微课版) [主编 覃思源]
- 人工智能基础 [主编 余平 张春阳]
- 人工智能导论 [主编 王飞 潘立武]
- Amazing!儿童英语自然拼读分级教材(全8册) [王玲 编著]
- Spark大数据处理技术 [主编 刘仁山 周洪翠 庄新妍]
- 毫无PS痕迹—你的第一本Photoshop书(第二版) [赵鹏 著]
- 电视新闻制作(活页式) [主编 王晓翠 刘传琳]