数据可视化作为大数据时代人与数据交互的重要接口,既要对相关数据进行处理,又要将结果利用计算机生成易于理解的图像。由此可见数据可视化是一门理论性和实践性都很强的课程。本书通过相关政策导读,以基本概念为出发点,主要介绍数据可视化的基本概念、语法基础和应用实例。

全书共10章,第1章数据可视化概述、第2章数据可视化原理、第3章数据可视化设计、第4章数据可视化图表、第5章时变型数据可视化、第6章数据处理与数据挖掘、第7章数据可视化工具、第8章数据可视化评测、第9章数据可视化趋势及挑战、第10章数据可视化实训。各章均配套了课件、实验、教学进程表等内容,具有较强的系统性、可读性和实用性。

本书是教育部新文科研究与改革实践项目“地方工科院校经管类专业大数据应用能力培养与实践”系列教材之一。其目的是从技术的角度,对数据可视化涉及的理论和算法进行全面介绍。除了从理论角度系统地介绍数据可视化的基本内容,本书还提供了大量的数据可视化实践案例。

本书为高等院校相关专业“大数据可视化”“数据媒体设计”等课程全新设计编写,是具有丰富实践特色的教材,可以作为计算机、信息管理、经济管理类专业的“数据可视化”课程教材,也可供对数据可视化感兴趣的各界人士参考,还可以供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。

前辅文
第1章 数据可视化概述
  1.1 数据可视化基础
   1.1.1 数据可视化释义
   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
  1.2 数据可视化的作用
   1.2.1 记录信息
   1.2.2 分析推理
   1.2.3 证实假设
  1.3 数据可视化的目标
   1.3.1 信
   1.3.2 达
   1.3.3 雅
  1.4 数据可视化的特征与应用
   1.4.1 数据可视化的特征
   1.4.2 数据可视化的应用
  1.5 本章小结
  复习思考题
第2章 数据可视化原理
  2.1 视觉
   2.1.1 视觉感知与认知的定义
   2.1.2 视觉感知处理过程
   2.1.3 格式塔理论（完图法则）
  2.2 色彩
   2.2.1 色彩的概念
   2.2.2 色彩的分类
   2.2.3 色彩给人的视觉感受
  2.3 视觉编码原则
   2.3.1 相对性和绝对性
   2.3.2 视觉通道的特性
  2.4 数据可视化流程
   2.4.1 数据可视化流程简介
   2.4.2 可视化流程模型
   2.4.3 数据可视化的实施步骤
  2.5 本章小结
  复习思考题
第3章 数据可视化设计
  3.1 数据可视化设计概述
   3.1.1 设计原则
   3.1.2 设计技巧
  3.2 可视化设计步骤
   3.2.1 数据筛选
   3.2.2 确定数据到图形元素和视觉通道的映射
   3.2.3 任务的选择与交互
  3.3 可视化框架
   3.3.1 问题刻画层
   3.3.2 数据层
   3.3.3 编码和交互层
   3.3.4 实现算法和交互
  3.4 本章小结
  复习思考题
第4章 数据可视化图表
  4.1 理解图表
   4.1.1 图表的力量
   4.1.2 坐标轴平面
   4.1.3 图表的视觉机制
   4.1.4 数据和图表的意义
  4.2 图表元素的增强控制
   4.2.1 事件注释和数据点标记
   4.2.2 刻度线
   4.2.3 不等距的网格线
   4.2.4 数值参考线和分割线
   4.2.5 颜色背景
   4.2.6 其他面积元素
  4.3 图片制作技巧
  4.4 图表类型
   4.4.1 柱状图
   4.4.2 折线图
   4.4.3 饼图
   4.4.4 散点图
   4.4.5 热力图
   4.4.6 雷达图
   4.4.7 词云图
   4.4.8 仪表盘
  4.5 本章小结
  复习思考题
第5章 时变型数据可视化
  5.1 时变型数据可视化概述
   5.1.1 线性和周期时间可视化
   5.1.2 日历时间可视化
   5.1.3 分支和多角度时间可视化
   5.1.4 时间属性的动态可视化
  5.2 地理空间数据可视化
   5.2.1 地图映射
   5.2.2 点数据的可视化
   5.2.3 线数据的可视化
   5.2.4 区域数据的可视化
   5.2.5 地理信息可视化的应用
   5.2.6 地理信息可视化的其他挑战
  5.3 文本与文档可视化
   5.3.1 文本可视化释义
   5.3.2 文本信息分析基础
   5.3.3 文本内容可视化
   5.3.4 文本关系可视化
   5.3.5 多层面文本信息的可视化
  5.4 本章小结
  复习思考题
第6章 数据处理与数据挖掘
  6.1 数据
   6.1.1 数据基础
   6.1.2 数据特征
  6.2 数据集
   6.2.1 数据记录集
   6.2.2 图数据集
   6.2.3 有序数据集
  6.3 数据获取与预处理
   6.3.1 数据获取
   6.3.2 数据预处理
  6.4 数据存储
   6.4.1 直连式存储
   6.4.2 网络附属存储
   6.4.3 存储网络化
  6.5 数据组织与管理
   6.5.1 数据清洗与精简
   6.5.2 数据整合与集成
   6.5.3 数据库概述
   6.5.4 数据仓库
  6.6 数据分析与挖掘
   6.6.1 探索式数据分析
   6.6.2 联机分析处理
   6.6.3 数据挖掘
  6.7 本章小结
  复习思考题
第7章 数据可视化工具
  7.1 数据可视化开发工具
   7.1.1 Excel
   7.1.2 Smartbi
   7.1.3 Tableau
   7.1.4 ECharts
   7.1.5 Jupyter Notebook
  7.2 数据可视化开发语言
   7.2.1 Python
   7.2.2 PHP
   7.2.3 HTML、JavaScript和CSS语言
   7.2.4 R语言
  7.3 本章小结
  复习思考题
第8章 数据可视化评测
  8.1 评测流程
   8.1.1 明确研究目的并定义研究问题
   8.1.2 提出研究假设
   8.1.3 设计研究方案和具体方法
   8.1.4 收集和分析数据
   8.1.5 验证研究假设并得出结论
  8.2 评测方法
   8.2.1 用户实验
   8.2.2 专家评估
   8.2.3 案例研究
   8.2.4 指标评估
   8.2.5 标注
  8.3 评测实例分析
   8.3.1 案例一：点线图和邻接矩阵可视化评测
   8.3.2 案例二：眼动仪进行地图标注
  8.4 本章小结
  复习思考题
第9章 数据可视化趋势及挑战
  9.1 数据可视化资源
  9.2 数据可视化研究进展
   9.2.1 国内可视化研究进展
   9.2.2 国外可视化研究进展
  9.3 未来趋势
   9.3.1 开放数据
   9.3.2 移动设备可视化设计
   9.3.3 数据简化（Data Simplification）
  9.4 研究挑战
   9.4.1 科学研究范式与大数据可视化
   9.4.2 以用户为中心的探索式可视分析
  9.5 本章小结
  复习思考题
第10章 数据可视化实训
  10.1 基于Excel的数据可视化
   10.1.1 Excel
   10.1.2 综合实例:用Excel实现数据可视化——快速实现业务报表可视化
  10.2 基于Tableau的数据可视化
   10.2.1 Tableau软件概况
   10.2.2 Tableau报表可视化的三步骤
   10.2.3 Tableau复杂业务问题关联分析
   10.2.4 综合实例:帕累托分布图制作方法
  10.3 基于Python的数据可视化
   10.3.1 Python的安装
   10.3.2 综合实例:京东商城消费行为可视化分析
   10.3.3 综合实例:数据分析师招聘可视化分析
  10.4 基于Ucinet的网络关系可视化
   10.4.1 Ucinet软件概况
   10.4.2 Ucinet可视化的步骤
   10.4.3 综合实例:长江中游城市群创新网络演变可视化