可视化导论 / 战略性新兴领域“十四五”高等教育系列教材
￥55.00定价
作者： 张勇，才智
出版时间：2025-04-17
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111776451
- 1-1
- 547186
- 平装
- 2025-04-17
- 356
内容简介
随着大数据、人工智能技术的发展，作为一种新兴的技术，数据可视化显得愈发重要，社会对数据可视化设计、研发人才的要求也进一步提高，对数据可视化分析人才的需求也在逐步扩大。本书以知识体系层次结构化与工程化案例展示相结合的方法来介绍可视化分析技术，依次详细介绍了数据可视化的意义与发展趋势、基本理论，以及需要遵守的相关设计原则；在此基础上，分类介绍了大量实用的数据可视化方法，并且详细介绍了几种常用的数据可视化工具，如Tableau、ECharts、D3等，通过具体的操作步骤和案例演示提升读者的实战能力。此外，为了全面提升读者综合运用所学知识进行数据可视化研发的能力，本书最后部分深入浅出地介绍了两个数据可视化综合应用案例。本书通过系统化的理论讲解与丰富的实践案例的结合，帮助读者掌握数据可视化的基本理论和实用方法，同时致力于培养读者将理论知识应用于实际项目的能力，为读者在数据可视化领域的发展打下坚实的基础。
本书适合作为普通高校大数据、人工智能相关专业本科生课程的教材或参考书，也可作为相关领域技术人员的培训或自学教材。
本书配有PPT课件、习题答案和教学大纲等教学资源，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载，或发邮件至jinacmp@163.com索取。
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目录
前言
第1章 数据可视化概述 1
1.1 数据 1
1.1.1 数据的概念 1
1.1.2 数据的多样性 2
1.1.3 数据的可解释性 4
1.2 可视化 6
1.2.1 日常生活中的可视化 7
1.2.2 数据可视化分类 10
1.2.3 可视化数据分析 15
1.2.4 与其他学科和领域的关系 16
1.3 数据可视化的意义 19
1.4 数据可视化的经典案例及发展趋势 23
本章小结31
习题31
第2章 数据处理可视化 33
2.1 数据处理流程 33
2.2 数据获取可视化 35
2.3 数据预处理可视化 37
2.3.1 数据清洗可视化 38
2.3.2 数据集成可视化 40
2.3.3 数据变换可视化 42
2.3.4 数据归约可视化 44
2.4 数据存储与管理可视化 49
2.4.1 关系数据库 49
2.4.2 非关系数据库 49
2.4.3 知识图谱可视化 50
2.5 数据挖掘与分析可视化 51
2.5.1 探索性数据分析与可视化 52
2.5.2 数据挖掘与可视化 54
2.5.3 联机分析处理与可视化 58
本章小结60
习题60
第3章 数据可视化设计 62
3.1 可视化分析模型 62
3.2 视觉感知原理 65
3.2.1 视觉感知过程 65
3.2.2 颜色刺激理论 66
3.2.3 色彩空间 68
3.2.4 格式塔理论 73
3.3 视觉编码方法 77
3.3.1 视觉通道 77
3.3.2 视觉隐喻 80
3.3.3 坐标系 84
3.3.4 标尺 87
3.3.5 背景信息 87
3.4 可视化设计方法 89
3.4.1 增强图表的可读性 89
3.4.2 去除不必要的非数据元素 91
3.4.3 选择交互能力强的视图 93
3.4.4 采用动画与过渡 95
3.5 基本的可视化图表 97
3.5.1 柱状图 97
3.5.2 直方图 99
3.5.3 饼图 100
3.5.4 折线图 101
3.5.5 散点图 102
本章小结103
习题103
第4章 可视化方法 105
4.1 文本可视化 105
4.1.1 文本可视化流程 106
4.1.2 文本内容可视化 108
4.1.3 文本关系可视化 111
4.2 空间数据可视化 113
4.2.1 点数据的可视化 113
4.2.2 线数据的可视化 114
4.2.3 面数据的可视化 115
4.3 时变数据可视化 116
4.3.1 时间属性数据的可视化 117
4.3.2 多元时序数据的可视化 120
4.3.3 流数据的可视化 121
4.4 层次和网络数据可视化 123
4.4.1 层次数据可视化 123
4.4.2 网络数据可视化 130
4.5 跨媒体数据可视化 136
4.5.1 图像可视化 137
4.5.2 视频可视化 139
4.5.3 声音可视化 142
4.5.4 跨媒体可视化 144
4.6 面向领域的可视化 145
4.6.1 商业智能可视化 145
4.6.2 社交网络可视化 146
4.6.3 交通监测可视化 148
4.6.4 气象监测可视化 150
4.6.5 科学计算可视化 151
本章小结 152
习题 152
第5章 可视化工具与软件 154
5.1 非编程类可视化工具 154
5.2 编程类可视化工具 156
5.3 Tableau可视化案例 160
5.4 ECharts可视化编程案例 168
5.5 D3可视化编程案例 179
5.6 Python可视化编程案例 190
5.7 R语言可视化编程案例 194
本章小结200
习题200
第6章 数据可视化案例 201
6.1 面向科学文献同名消歧的可视化分析系统 201
6.1.1 需求分析 201
6.1.2 可视化任务分析 202
6.1.3 整体框架 203
6.1.4 视图设计 204
6.1.5 案例分析 210
6.1.6 总结 213
6.2 面向学生校园大数据的可视化分析系统 214
6.2.1 需求分析 214
6.2.2 可视化任务分析 214
6.2.3 整体框架 215
6.2.4 视图设计 217
6.2.5 案例分析 221
6.2.6 总结 225
本章小结225
习题225
参考文献 226
第1章 数据可视化概述 1
1.1 数据 1
1.1.1 数据的概念 1
1.1.2 数据的多样性 2
1.1.3 数据的可解释性 4
1.2 可视化 6
1.2.1 日常生活中的可视化 7
1.2.2 数据可视化分类 10
1.2.3 可视化数据分析 15
1.2.4 与其他学科和领域的关系 16
1.3 数据可视化的意义 19
1.4 数据可视化的经典案例及发展趋势 23
本章小结31
习题31
第2章 数据处理可视化 33
2.1 数据处理流程 33
2.2 数据获取可视化 35
2.3 数据预处理可视化 37
2.3.1 数据清洗可视化 38
2.3.2 数据集成可视化 40
2.3.3 数据变换可视化 42
2.3.4 数据归约可视化 44
2.4 数据存储与管理可视化 49
2.4.1 关系数据库 49
2.4.2 非关系数据库 49
2.4.3 知识图谱可视化 50
2.5 数据挖掘与分析可视化 51
2.5.1 探索性数据分析与可视化 52
2.5.2 数据挖掘与可视化 54
2.5.3 联机分析处理与可视化 58
本章小结60
习题60
第3章 数据可视化设计 62
3.1 可视化分析模型 62
3.2 视觉感知原理 65
3.2.1 视觉感知过程 65
3.2.2 颜色刺激理论 66
3.2.3 色彩空间 68
3.2.4 格式塔理论 73
3.3 视觉编码方法 77
3.3.1 视觉通道 77
3.3.2 视觉隐喻 80
3.3.3 坐标系 84
3.3.4 标尺 87
3.3.5 背景信息 87
3.4 可视化设计方法 89
3.4.1 增强图表的可读性 89
3.4.2 去除不必要的非数据元素 91
3.4.3 选择交互能力强的视图 93
3.4.4 采用动画与过渡 95
3.5 基本的可视化图表 97
3.5.1 柱状图 97
3.5.2 直方图 99
3.5.3 饼图 100
3.5.4 折线图 101
3.5.5 散点图 102
本章小结103
习题103
第4章 可视化方法 105
4.1 文本可视化 105
4.1.1 文本可视化流程 106
4.1.2 文本内容可视化 108
4.1.3 文本关系可视化 111
4.2 空间数据可视化 113
4.2.1 点数据的可视化 113
4.2.2 线数据的可视化 114
4.2.3 面数据的可视化 115
4.3 时变数据可视化 116
4.3.1 时间属性数据的可视化 117
4.3.2 多元时序数据的可视化 120
4.3.3 流数据的可视化 121
4.4 层次和网络数据可视化 123
4.4.1 层次数据可视化 123
4.4.2 网络数据可视化 130
4.5 跨媒体数据可视化 136
4.5.1 图像可视化 137
4.5.2 视频可视化 139
4.5.3 声音可视化 142
4.5.4 跨媒体可视化 144
4.6 面向领域的可视化 145
4.6.1 商业智能可视化 145
4.6.2 社交网络可视化 146
4.6.3 交通监测可视化 148
4.6.4 气象监测可视化 150
4.6.5 科学计算可视化 151
本章小结 152
习题 152
第5章 可视化工具与软件 154
5.1 非编程类可视化工具 154
5.2 编程类可视化工具 156
5.3 Tableau可视化案例 160
5.4 ECharts可视化编程案例 168
5.5 D3可视化编程案例 179
5.6 Python可视化编程案例 190
5.7 R语言可视化编程案例 194
本章小结200
习题200
第6章 数据可视化案例 201
6.1 面向科学文献同名消歧的可视化分析系统 201
6.1.1 需求分析 201
6.1.2 可视化任务分析 202
6.1.3 整体框架 203
6.1.4 视图设计 204
6.1.5 案例分析 210
6.1.6 总结 213
6.2 面向学生校园大数据的可视化分析系统 214
6.2.1 需求分析 214
6.2.2 可视化任务分析 214
6.2.3 整体框架 215
6.2.4 视图设计 217
6.2.5 案例分析 221
6.2.6 总结 225
本章小结225
习题225
参考文献 226
