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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： |
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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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| 目錄：
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前言第1章 数据可视化概述 11.1 数据 11.1.1 数据的概念 11.1.2 数据的多样性 21.1.3 数据的可解释性 41.2 可视化 61.2.1 日常生活中的可视化 71.2.2 数据可视化分类 101.2.3 可视化数据分析 151.2.4 与其他学科和领域的关系 161.3 数据可视化的意义 191.4 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 332.1 数据处理流程 332.2 数据获取可视化 352.3 数据预处理可视化 372.3.1 数据清洗可视化 382.3.2 数据集成可视化 402.3.3 数据变换可视化 422.3.4 数据归约可视化 442.4 数据存储与管理可视化 492.4.1 关系数据库 492.4.2 非关系数据库 492.4.3 知识图谱可视化 502.5 数据挖掘与分析可视化 512.5.1 探索性数据分析与可视化 522.5.2 数据挖掘与可视化 542.5.3 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 623.1 可视化分析模型 623.2 视觉感知原理 653.2.1 视觉感知过程 653.2.2 颜色刺激理论 663.2.3 色彩空间 683.2.4 格式塔理论 733.3 视觉编码方法 773.3.1 视觉通道 773.3.2 视觉隐喻 803.3.3 坐标系 843.3.4 标尺 873.3.5 背景信息 873.4 可视化设计方法 893.4.1 增强图表的可读性 893.4.2 去除不必要的非数据元素 913.4.3 选择交互能力强的视图 933.4.4 采用动画与过渡 953.5 基本的可视化图表 973.5.1 柱状图 973.5.2 直方图 993.5.3 饼图 1003.5.4 折线图 1013.5.5 散点图 102本章小结103习题103第4章 可视化方法 1054.1 文本可视化 1054.1.1 文本可视化流程 1064.1.2 文本内容可视化 1084.1.3 文本关系可视化 1114.2 空间数据可视化 1134.2.1 点数据的可视化 1134.2.2 线数据的可视化 1144.2.3 面数据的可视化 1154.3 时变数据可视化 1164.3.1 时间属性数据的可视化 1174.3.2 多元时序数据的可视化 1204.3.3 流数据的可视化 1214.4 层次和网络数据可视化 1234.4.1 层次数据可视化 1234.4.2 网络数据可视化 1304.5 跨媒体数据可视化 1364.5.1 图像可视化 1374.5.2 视频可视化 1394.5.3 声音可视化 1424.5.4 跨媒体可视化 1444.6 面向领域的可视化 1454.6.1 商业智能可视化 1454.6.2 社交网络可视化 1464.6.3 交通监测可视化 1484.6.4 气象监测可视化 1504.6.5 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 1545.1 非编程类可视化工具 1545.2 编程类可视化工具 1565.3 Tableau可视化案例 1605.4 ECharts可视化编程案例 1685.5 D3可视化编程案例 1795.6 Python可视化编程案例 1905.7 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 2016.1 面向科学文献同名消歧的可视化分析系统 2016.1.1 需求分析 2016.1.2 可视化任务分析 2026.1.3 整体框架 2036.1.4 视图设计 2046.1.5 案例分析 2106.1.6 总结 2136.2 面向学生校园大数据的可视化分析系统 2146.2.1 需求分析 2146.2.2 可视化任务分析 2146.2.3 整体框架 2156.2.4 视图设计 2176.2.5 案例分析 2216.2.6 总结 225本章小结225习题225参考文献 226
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前 言FOREWORD提到可视化，大家并不陌生，在日常生活、学习、工作中随处可见各种可视化图表。然而，随着大数据、人工智能时代的到来，传统面向结果的可视化方法已经难以满足日益增长的数据挖掘分析的需求。目前，可视化已经成为各类数据分析的理论框架和应用中的要素，并且成为科学计算、商业智能、信息安全等领域的普惠技术。随着大数据、人工智能技术的发展，作为一种新兴的技术，可视化分析显得愈发重要，社会对数据可视化设计、研发人才的知识、技能、工程实践能力的综合要求也进一步提高，对数据可视化分析人才的需求也在逐步扩大。可视化具有知识点多、实践性强的特点。本书从工程实用性出发，兼顾知识体系的完备性，全面介绍了数据可视化的原理、过程，以及设计、实现各个环节所需的基本知识，具有较强的应用价值。本书每一章开始都设置了“导读”和“本章知识点”，分别提出了每一章的具体学习要求；每一章结尾都设置了“本章小结”和“习题”。本书通过实际的数据可视化案例进行完整的需求分析、可视化设计、编程实现和案例分析，引导读者深入学习和掌握案例涉及的知识点，实现可视化分析相关知识和工程能力的综合提升。本书由从事大数据分析与可视化教学科研工作多年、具备丰富实践经验的一线教师北京工业大学张勇、才智、杜晓林、朴星霖、李小勇，北京化工大学郭旦怀，山东大学宋然，东北大学秦皇岛分校万聪、王聪共同编写。编写过程中得到了北京工业大学部分学生的大力支持和帮助，在此一并表示衷心的感谢。由于数据可视化技术发展非常迅速，同时鉴于编者的学识和能力有限，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请广大读者不吝指教和斧正。编 者
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