大数据可视化技术()

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2020-12
版次: 1
ISBN: 9787517092575
定价: 45.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 242页
分类: 工程技术
7人买过
  •   《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。全书共9章: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。《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。
      《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。 前言
    第1章 数据可视化概述
    1.1 数据可视化简介
    1.1.1 数据可视化的基本概念
    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
    1.1.5 数据可视化的常见形式
    1.2 数据可视化的流程
    1.2.1 数据采集
    1.2.2 数据预处理和数据变换
    1.2.3 可视化映射
    1.2.4 用户感知
    1.3 数据可视化的应用
    1.3.1 宏观态势可视化
    1.3.2 设备仿真运行可视化
    1.3.3 数据统计分析可视化
    1.4 实训
    练习1

    第2章 大数据可视化原理与方法
    2.1 视觉通道
    2.1.1 视觉通道的原理
    2.1.2 视觉通道的类型
    2.2 可视化图
    2.2.1 可视化图介绍
    2.2.2 可视化图的选择
    2.2.3 可视化图的使用
    2.2.4 可视化图的使用技巧
    2.3 数据可视化常见方法
    2.3.1 文本可视化
    2.3.2 社交网络可视化
    2.3.3 日志数据可视化
    2.3.4 地理空间信息可视化
    2.4 实训
    练习2

    第3章 Excel数据可视化
    3.1 Excel函数与图表
    3.1.1 Excel简介
    3.1.2 Excel函数
    3.1.3 Excel函数图表
    3.2 Excel数据源
    3.2.1 外部导入数据
    3.2.2 随机产生数据
    3.3 Excel可视化应用
    3.3.1 直方图
    3.3.2 折线图
    3.3.3 饼图
    3.3.4 散点图
    3.3.5 漏斗图
    3.3.6 其他图表
    3.4 Excel可视化综合实例
    3.5 实训
    练习3

    第4章 HTML5前端可视化
    4.1 HTML5可视化概述
    4.1.1 HTML5相关技术简介
    4.1.2 HTML5介绍及使用
    4.1.3 CSS介绍及使用
    4.1.4 JavaScript介绍及使用
    4.2 HTML5绘图
    4.2.1 Canvas绘图
    4.2.2 SVG绘图
    4.3 HTML5绘图综合实例
    4.4 实训
    练习4

    第5章 Tableau数据可视化
    5.1 Tableau安装与使用
    5.1.1 Tableau产品简介
    5.1.2 Tableau下载与安装
    5.1.3 Tableau使用界面
    5.1.4 Tableau文件管理
    5.2 Tableau可视化实例
    5.2.1 Tableau数据导入
    5.2.2 Tableau绘制图形
    5.2.3 Tableau仪表板
    5.3 Tableau可视化综合实例
    5.4 实训
    练习5

    第6章 ECharts数据可视化
    6.1 ECharts概述
    6.1.1 ECharts下载与使用
    6.1.2 ECharts实例
    6.2 ECharts图表介绍
    6.2.1 ECharts绘制各种图表
    6.2.2 使用ECharts模板绘制图表
    6.3 实训
    练习6

    第7章 Python数据可视化
    7.1 Python数据可视化概述
    7.1.1 Python数据可视化简介
    7.1.2 Python数据可视化库的安装与导入
    7.2 Python数据可视化基础
    7.2.1 numpy库的使用
    7.2.2 matplotlib库的使用
    7.3 matplotlib库与numpy库可视化应用
    7.4 Pvthon可视化高级应用
    7.4.1 pandas库可视化
    7.4.2 seaborn库可视化
    7.5 实训
    练习7

    第8章 大屏数据可视化设计
    8.1 大屏数据可视化概述
    8.1.1 大屏数据可视化介绍
    8.1.2 大屏数据可视化存在的问题
    8.1.3 大屏数据可视化的适用人群与应用场景
    8.1.4 大屏数据可视化实例
    8.2 大屏数据可视化的设计原则与设计流程
    8.2.1 大屏数据可视化的设计原则
    8.2.2 大屏数据可视化的设计流程
    8.2.3 大屏数据可视化的设计实例
    8.3 大屏数据可视化的实现
    8.3.1 大屏数据可视化的实现工具
    8.3.2 大屏数据可视化系统的硬件要求
    8.3.3 大屏数据可视化开发实例
    8.4 实训
    练习8

    第9章 R语言数据可视化
    9.1 R语言基础知识
    9.1.1 R语言简介
    9.1.2 R语言环境安装
    9.1.3 R语言运算符号
    9.1.4 R语言数据类型
    9.1.5 R语言数据对象
    9.1.6 R语言脚本和扩展包
    9.2 R语言基本图形
    9.2.1 散点图
    9.2.2 点图
    9.2.3 折线图
    9.2.4 曲线图
    9.2.5 条形图
    9.2.6 饼图
    9.2.7 箱形图
    9.2.8 直方图
    9.3 R语言图形修饰
    9.3.1 设置符号和线条
    9.3.2 设置颜色
    9.3.3 设置文本属性
    9.3.4 添加标题
    9.3.5 添加图例
    9.3.6 添加线
    9.3.7 添加坐标轴
    9.3.8 添加文本标注
    9.4 图形的布局和保存
    9.4.1 一页多图
    9.4.2 保存图形
    9.5 实训
    练习9
    参考文献
  • 内容简介:
      《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。全书共9章: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。《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。
      《大数据可视化技术(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)》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。
  • 目录:
    前言
    第1章 数据可视化概述
    1.1 数据可视化简介
    1.1.1 数据可视化的基本概念
    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
    1.1.5 数据可视化的常见形式
    1.2 数据可视化的流程
    1.2.1 数据采集
    1.2.2 数据预处理和数据变换
    1.2.3 可视化映射
    1.2.4 用户感知
    1.3 数据可视化的应用
    1.3.1 宏观态势可视化
    1.3.2 设备仿真运行可视化
    1.3.3 数据统计分析可视化
    1.4 实训
    练习1

    第2章 大数据可视化原理与方法
    2.1 视觉通道
    2.1.1 视觉通道的原理
    2.1.2 视觉通道的类型
    2.2 可视化图
    2.2.1 可视化图介绍
    2.2.2 可视化图的选择
    2.2.3 可视化图的使用
    2.2.4 可视化图的使用技巧
    2.3 数据可视化常见方法
    2.3.1 文本可视化
    2.3.2 社交网络可视化
    2.3.3 日志数据可视化
    2.3.4 地理空间信息可视化
    2.4 实训
    练习2

    第3章 Excel数据可视化
    3.1 Excel函数与图表
    3.1.1 Excel简介
    3.1.2 Excel函数
    3.1.3 Excel函数图表
    3.2 Excel数据源
    3.2.1 外部导入数据
    3.2.2 随机产生数据
    3.3 Excel可视化应用
    3.3.1 直方图
    3.3.2 折线图
    3.3.3 饼图
    3.3.4 散点图
    3.3.5 漏斗图
    3.3.6 其他图表
    3.4 Excel可视化综合实例
    3.5 实训
    练习3

    第4章 HTML5前端可视化
    4.1 HTML5可视化概述
    4.1.1 HTML5相关技术简介
    4.1.2 HTML5介绍及使用
    4.1.3 CSS介绍及使用
    4.1.4 JavaScript介绍及使用
    4.2 HTML5绘图
    4.2.1 Canvas绘图
    4.2.2 SVG绘图
    4.3 HTML5绘图综合实例
    4.4 实训
    练习4

    第5章 Tableau数据可视化
    5.1 Tableau安装与使用
    5.1.1 Tableau产品简介
    5.1.2 Tableau下载与安装
    5.1.3 Tableau使用界面
    5.1.4 Tableau文件管理
    5.2 Tableau可视化实例
    5.2.1 Tableau数据导入
    5.2.2 Tableau绘制图形
    5.2.3 Tableau仪表板
    5.3 Tableau可视化综合实例
    5.4 实训
    练习5

    第6章 ECharts数据可视化
    6.1 ECharts概述
    6.1.1 ECharts下载与使用
    6.1.2 ECharts实例
    6.2 ECharts图表介绍
    6.2.1 ECharts绘制各种图表
    6.2.2 使用ECharts模板绘制图表
    6.3 实训
    练习6

    第7章 Python数据可视化
    7.1 Python数据可视化概述
    7.1.1 Python数据可视化简介
    7.1.2 Python数据可视化库的安装与导入
    7.2 Python数据可视化基础
    7.2.1 numpy库的使用
    7.2.2 matplotlib库的使用
    7.3 matplotlib库与numpy库可视化应用
    7.4 Pvthon可视化高级应用
    7.4.1 pandas库可视化
    7.4.2 seaborn库可视化
    7.5 实训
    练习7

    第8章 大屏数据可视化设计
    8.1 大屏数据可视化概述
    8.1.1 大屏数据可视化介绍
    8.1.2 大屏数据可视化存在的问题
    8.1.3 大屏数据可视化的适用人群与应用场景
    8.1.4 大屏数据可视化实例
    8.2 大屏数据可视化的设计原则与设计流程
    8.2.1 大屏数据可视化的设计原则
    8.2.2 大屏数据可视化的设计流程
    8.2.3 大屏数据可视化的设计实例
    8.3 大屏数据可视化的实现
    8.3.1 大屏数据可视化的实现工具
    8.3.2 大屏数据可视化系统的硬件要求
    8.3.3 大屏数据可视化开发实例
    8.4 实训
    练习8

    第9章 R语言数据可视化
    9.1 R语言基础知识
    9.1.1 R语言简介
    9.1.2 R语言环境安装
    9.1.3 R语言运算符号
    9.1.4 R语言数据类型
    9.1.5 R语言数据对象
    9.1.6 R语言脚本和扩展包
    9.2 R语言基本图形
    9.2.1 散点图
    9.2.2 点图
    9.2.3 折线图
    9.2.4 曲线图
    9.2.5 条形图
    9.2.6 饼图
    9.2.7 箱形图
    9.2.8 直方图
    9.3 R语言图形修饰
    9.3.1 设置符号和线条
    9.3.2 设置颜色
    9.3.3 设置文本属性
    9.3.4 添加标题
    9.3.5 添加图例
    9.3.6 添加线
    9.3.7 添加坐标轴
    9.3.8 添加文本标注
    9.4 图形的布局和保存
    9.4.1 一页多图
    9.4.2 保存图形
    9.5 实训
    练习9
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