图分析与可视化：在关联数据中发现商业机会

作者: [美] 理查德·布莱斯（Richard Brath）著 , [美] David Jonker 著 , 赵利通译

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2016-03

版次: 1

ISBN: 9787111526926

定价: 119.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 323页

字数: 313千字

丛书: 数据科学与工程技术丛书

分类: 计算机与互联网

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图的作用是表示两种事物之间的连接，揭示数据中关系的结构和本质。关系是理解事物“为什么”以及“如何做到”的基础，这也是图分析和可视化具有巨大价值潜力的原因之一。图的应用是一种独特而宝贵的资源，可以将商业中的数据串点成线，形成深刻的认识来指导行动。本书由资深数据可视化专家撰写，*面、系统地讲解图分析与可视化的有效原则与技术，并详细介绍如何把图的可视化与分析应用到商业中。
*书分为四部分，共16章。*一部分（第1章和第2章）概述图的概念、类型及其在各领域的应用；第二部分（第3~8章）详细讲解如何获取原始数据，并将其转换为对图形数据集进行的富有洞察力的交互分析；第三部分（第9~13章）讨论不同类型的图及其适用的分析；第四部分（第14~16章）探讨图技术和工具研发的前沿，以及图设计的核心原则。 RichardBrath
数据可视化的积*实践者和先行者，为一些世界级大公司和**软件供应商提供数据可视化和视觉分析方面的研究、设计、开发服务。他创建的解决方案范围很广，从用于移动设备的丰富的交互式可视化，到用于商业应用的多点触控、多屏幕装置以及基于Web的分析可视化。

DavidJonker
Uncharted（原来的OculusInfoInc）公司的联合创始人和高级合伙人。他既是设计师也是开发者，为基于Web的、分布式的、桌面的和移动的应用设计可视化分析工具和平台。他曾为位于时代广场的NASDAQMarketSite实时广播中心创建可视化产品，目前是DARPAXDATA项目的带头人，开发一些新的工具和技术来帮助理解大数据。前言
作者简介
第I部分　概述
第1章　为什么使用图 2
1.1　商业中的可视化 3
1.2　商业中的图 4
1.2.1　找出反常现象 5
1.2.2　管理网络和供应链 7
1.2.3　辨别风险模式 9
1.2.4　优化资产组合 11
1.2.5　绘制社会等级分层图 13
1.2.6　发现社区 15
1.3　图的现状 16
1.4　小结 17
第2章　图的类型及其适用的问题 18
2.1　关系 18
2.2　分层 21
2.3　社区 23
2.4　流 27
2.5　空间网络 30
2.6　小结 32
第Ⅱ部分　过程和工具
第3章　数据：收集、清洗和连接 35
3.1　了解目标 35
3.2　收集：识别数据 35
3.2.1　潜在的图数据源 36
3.2.2　潜在的分层数据源 41
3.2.3　获取数据 43
3.3　清洗：准备数据 44
3.4　连接：组织图数据 45
3.4.1　计算图 46
3.4.2　图数据的文件格式 48
3.5　集中回顾 54
3.6　小结 54
第4章　统计数据和布局 55
4.1　基本的图统计数据 55
4.1.1　大小（节点数和边数） 55
4.1.2　密度 56
4.1.3　成分数 56
4.1.4　度和路径 56
4.1.5　中心度 58
4.1.6　病毒式营销示例 59
4.2　布局 60
4.2.1　节点–连接布局 60
4.2.2　其他布局 61
4.2.3　力导向布局 62
4.2.4　仅节点布局 66
4.2.5　时间布局 67
4.2.6　自顶向下和其他正交分层 68
4.2.7　辐射状分层 71
4.2.8　地理布局和地图 72
4.2.9　弦图 74
4.2.10　邻接矩阵 74
4.2.11　树图 76
4.2.12　分层饼图 76
4.2.13　平行坐标 77
4.3　集中回顾 79
4.4　小结 79
第5章　视觉特性 80
5.1　基本视觉特性 81
5.2　关键的节点特性 82
5.2.1　节点大小 82
5.2.2　节点颜色 84
5.2.3　标签 87
5.3　关键的边特性 91
5.3.1　边的权重 91
5.3.2　边的颜色 91
5.3.3　边的类型 92
5.4　组合基本特性 93
5.5　捆绑、形状、图片及更多 94
5.5.1　捆绑边 94
5.5.2　形状 95
5.5.3　节点图片 95
5.5.4　节点边框 96
5.5.5　更多特性 97
5.5.6　干扰与分隔 97
5.6　集中回顾 101
5.7　小结 101
第6章　探索和解释 102
6.1　探索、解释和导出 102
6.2　必要的探索性交互 104
6.2.1　缩放和摇动（以及比例缩放和旋转） 105
6.2.2　识别 106
6.2.3　过滤器 107
6.2.4　隔离和重做布局 109
6.3　更多交互式探索 110
6.3.1　识别邻近节点 111
6.3.2　路径 111
6.3.3　删除 112
6.3.4　分组 112
6.3.5　迭代分析 114
6.4　解释 114
6.4.1　数据故事的顺序 115
6.4.2　图例 116
6.4.3　注释 116
6.4.4　导出数据子集、图和图片 118
6.5　集中回顾 119
6.6　小结 120
第7章　鼠标点击类图工具 121
7.1　Excel 121
7.1.1　汇总连接 122
7.1.2　提取节点 122
7.1.3　Excel中的邻接矩阵可视化 123
7.2　NodeXL 125
7.2.1　NodeXL基础 125
7.2.2　社交网络功能 127
7.3　Gephi 129
7.3.1　Gephi基础 129
7.3.2　注意事项 131
7.4　Cytoscape 133
7.4.1　Cytoscape基础 133
7.4.2　将数据导入Cytoscape 134
7.4.3　视觉特性 135
7.4.4　Apps菜单 139
7.5　yEd 139
7.6　小结 141
第8章　轻量级编程 143
8.1　Python 143
8.1.1　上手 143
8.1.2　清洗数据 144
8.1.3　从连接数据集中提取节点集合 145
8.1.4　将电子邮件数据转换为图 149
8.1.5　图数据库 154
8.2　JavaScript与图的可视化 155
8.2.1　D3基础 155
8.2.2　D3和图 160
8.2.3　D3弹簧图 169
8.3　小结 174
第Ⅲ部分　图的可视化分析
第9章　关系 176
9.1　连接和关系 176
9.1.1　诈骗索赔中的相似性 177
9.1.2　网络安全 179
9.2　电子邮件关系 181
空间分隔 181
9.3　演员与电影 184
9.4　将连接转换为节点 186
9.5　小结 188
第10章　分层 189
10.1　组织结构图 189
10.2　树与图 191
10.3　绘制分层 193
10.4　决策树 198
10.5　网站树及有效性 200
10.6　小结 203
第11章　社区 204
11.1　社区的定义特征 205
11.2　图聚类 205
11.2.1　社交网络案例分析 206
11.2.2　使用NodeXL和Gephi分析社交媒体 206
11.2.3　可聚类的布局 208
11.2.4　使用颜色描述簇的特征 210
11.2.5　社区发现 211
11.2.6　使用颜色来区分簇 212
11.2.7　社区话题分析 214
11.2.8　社区情感 216
11.3　团伙和其他组 219
11.3.1　社交媒体中的团伙 220
11.3.2　使用凸包的社区组 220
11.4　小结 223
第12章　流 224
12.1　桑基图 225
12.2　构造一个桑基图 229
12.2.1　创建页面结构 229
12.2.2　处理和建模数据 230
12.2.3　可视化数据 231
12.2.4　高亮显示通过节点的流 233
12.3　使用流的社区布局 235
12.4　弦图 237
12.5　构造一个弦图 238
12.5.1　准备数据 238
12.5.2　创建页面结构 239
12.5.3　处理和建模数据 240
12.5.4　可视化数据 243
12.5.5　根据需要显示交互细节 247
12.6　行为因子树 248
12.7　小结 249
第13章　空间网络 250
13.1　示意图布局 250
13.2　小世界分组 255
13.3　连接玫瑰汇总 255
13.4　路线模式 263
13.4.1　可视化路线段 264
13.4.2　轨迹聚合 267
13.5　小结 268
第IV部分　高级技术
第14章　大数据 270
14.1　图数据库 271
14.1.1　产品营销示例 271
14.1.2　创建和填充一个图数据库 273
14.2　图查询语言 275
14.2.1　使用Gremlin进行图查询 276
14.2.2　使用图查询来提取邻域 278
14.3　分析邻域 281
14.4　绘制网络活动 287
14.5　社区可视化 289
14.6　小结 290
第15章　动态图 291
15.1　图的变化 291
15.1.1　有机动画 292
15.1.2　完整时间跨度布局 293
15.1.3　重影 295
15.1.4　淡出 296
15.1.5　社区演化 297
15.2　交易图 298
15.2.1　聚类交易分析 299
15.2.2　空间交易分析 304
15.3　小结 305
第16章　设计 307
16.1　节点 307
16.1.1　节点的形状 308
16.1.2　节点大小 313
16.1.3　节点标签 314
16.2　连接 314
16.3　颜色 318
16.4　小结 320
图论术语表 322
内容简介:
图的作用是表示两种事物之间的连接，揭示数据中关系的结构和本质。关系是理解事物“为什么”以及“如何做到”的基础，这也是图分析和可视化具有巨大价值潜力的原因之一。图的应用是一种独特而宝贵的资源，可以将商业中的数据串点成线，形成深刻的认识来指导行动。本书由资深数据可视化专家撰写，*面、系统地讲解图分析与可视化的有效原则与技术，并详细介绍如何把图的可视化与分析应用到商业中。
*书分为四部分，共16章。*一部分（第1章和第2章）概述图的概念、类型及其在各领域的应用；第二部分（第3~8章）详细讲解如何获取原始数据，并将其转换为对图形数据集进行的富有洞察力的交互分析；第三部分（第9~13章）讨论不同类型的图及其适用的分析；第四部分（第14~16章）探讨图技术和工具研发的前沿，以及图设计的核心原则。
作者简介:
RichardBrath
数据可视化的积*实践者和先行者，为一些世界级大公司和**软件供应商提供数据可视化和视觉分析方面的研究、设计、开发服务。他创建的解决方案范围很广，从用于移动设备的丰富的交互式可视化，到用于商业应用的多点触控、多屏幕装置以及基于Web的分析可视化。

DavidJonker
Uncharted（原来的OculusInfoInc）公司的联合创始人和高级合伙人。他既是设计师也是开发者，为基于Web的、分布式的、桌面的和移动的应用设计可视化分析工具和平台。他曾为位于时代广场的NASDAQMarketSite实时广播中心创建可视化产品，目前是DARPAXDATA项目的带头人，开发一些新的工具和技术来帮助理解大数据。
目录:
前言
作者简介
第I部分　概述
第1章　为什么使用图 2
1.1　商业中的可视化 3
1.2　商业中的图 4
1.2.1　找出反常现象 5
1.2.2　管理网络和供应链 7
1.2.3　辨别风险模式 9
1.2.4　优化资产组合 11
1.2.5　绘制社会等级分层图 13
1.2.6　发现社区 15
1.3　图的现状 16
1.4　小结 17
第2章　图的类型及其适用的问题 18
2.1　关系 18
2.2　分层 21
2.3　社区 23
2.4　流 27
2.5　空间网络 30
2.6　小结 32
第Ⅱ部分　过程和工具
第3章　数据：收集、清洗和连接 35
3.1　了解目标 35
3.2　收集：识别数据 35
3.2.1　潜在的图数据源 36
3.2.2　潜在的分层数据源 41
3.2.3　获取数据 43
3.3　清洗：准备数据 44
3.4　连接：组织图数据 45
3.4.1　计算图 46
3.4.2　图数据的文件格式 48
3.5　集中回顾 54
3.6　小结 54
第4章　统计数据和布局 55
4.1　基本的图统计数据 55
4.1.1　大小（节点数和边数） 55
4.1.2　密度 56
4.1.3　成分数 56
4.1.4　度和路径 56
4.1.5　中心度 58
4.1.6　病毒式营销示例 59
4.2　布局 60
4.2.1　节点–连接布局 60
4.2.2　其他布局 61
4.2.3　力导向布局 62
4.2.4　仅节点布局 66
4.2.5　时间布局 67
4.2.6　自顶向下和其他正交分层 68
4.2.7　辐射状分层 71
4.2.8　地理布局和地图 72
4.2.9　弦图 74
4.2.10　邻接矩阵 74
4.2.11　树图 76
4.2.12　分层饼图 76
4.2.13　平行坐标 77
4.3　集中回顾 79
4.4　小结 79
第5章　视觉特性 80
5.1　基本视觉特性 81
5.2　关键的节点特性 82
5.2.1　节点大小 82
5.2.2　节点颜色 84
5.2.3　标签 87
5.3　关键的边特性 91
5.3.1　边的权重 91
5.3.2　边的颜色 91
5.3.3　边的类型 92
5.4　组合基本特性 93
5.5　捆绑、形状、图片及更多 94
5.5.1　捆绑边 94
5.5.2　形状 95
5.5.3　节点图片 95
5.5.4　节点边框 96
5.5.5　更多特性 97
5.5.6　干扰与分隔 97
5.6　集中回顾 101
5.7　小结 101
第6章　探索和解释 102
6.1　探索、解释和导出 102
6.2　必要的探索性交互 104
6.2.1　缩放和摇动（以及比例缩放和旋转） 105
6.2.2　识别 106
6.2.3　过滤器 107
6.2.4　隔离和重做布局 109
6.3　更多交互式探索 110
6.3.1　识别邻近节点 111
6.3.2　路径 111
6.3.3　删除 112
6.3.4　分组 112
6.3.5　迭代分析 114
6.4　解释 114
6.4.1　数据故事的顺序 115
6.4.2　图例 116
6.4.3　注释 116
6.4.4　导出数据子集、图和图片 118
6.5　集中回顾 119
6.6　小结 120
第7章　鼠标点击类图工具 121
7.1　Excel 121
7.1.1　汇总连接 122
7.1.2　提取节点 122
7.1.3　Excel中的邻接矩阵可视化 123
7.2　NodeXL 125
7.2.1　NodeXL基础 125
7.2.2　社交网络功能 127
7.3　Gephi 129
7.3.1　Gephi基础 129
7.3.2　注意事项 131
7.4　Cytoscape 133
7.4.1　Cytoscape基础 133
7.4.2　将数据导入Cytoscape 134
7.4.3　视觉特性 135
7.4.4　Apps菜单 139
7.5　yEd 139
7.6　小结 141
第8章　轻量级编程 143
8.1　Python 143
8.1.1　上手 143
8.1.2　清洗数据 144
8.1.3　从连接数据集中提取节点集合 145
8.1.4　将电子邮件数据转换为图 149
8.1.5　图数据库 154
8.2　JavaScript与图的可视化 155
8.2.1　D3基础 155
8.2.2　D3和图 160
8.2.3　D3弹簧图 169
8.3　小结 174
第Ⅲ部分　图的可视化分析
第9章　关系 176
9.1　连接和关系 176
9.1.1　诈骗索赔中的相似性 177
9.1.2　网络安全 179
9.2　电子邮件关系 181
空间分隔 181
9.3　演员与电影 184
9.4　将连接转换为节点 186
9.5　小结 188
第10章　分层 189
10.1　组织结构图 189
10.2　树与图 191
10.3　绘制分层 193
10.4　决策树 198
10.5　网站树及有效性 200
10.6　小结 203
第11章　社区 204
11.1　社区的定义特征 205
11.2　图聚类 205
11.2.1　社交网络案例分析 206
11.2.2　使用NodeXL和Gephi分析社交媒体 206
11.2.3　可聚类的布局 208
11.2.4　使用颜色描述簇的特征 210
11.2.5　社区发现 211
11.2.6　使用颜色来区分簇 212
11.2.7　社区话题分析 214
11.2.8　社区情感 216
11.3　团伙和其他组 219
11.3.1　社交媒体中的团伙 220
11.3.2　使用凸包的社区组 220
11.4　小结 223
第12章　流 224
12.1　桑基图 225
12.2　构造一个桑基图 229
12.2.1　创建页面结构 229
12.2.2　处理和建模数据 230
12.2.3　可视化数据 231
12.2.4　高亮显示通过节点的流 233
12.3　使用流的社区布局 235
12.4　弦图 237
12.5　构造一个弦图 238
12.5.1　准备数据 238
12.5.2　创建页面结构 239
12.5.3　处理和建模数据 240
12.5.4　可视化数据 243
12.5.5　根据需要显示交互细节 247
12.6　行为因子树 248
12.7　小结 249
第13章　空间网络 250
13.1　示意图布局 250
13.2　小世界分组 255
13.3　连接玫瑰汇总 255
13.4　路线模式 263
13.4.1　可视化路线段 264
13.4.2　轨迹聚合 267
13.5　小结 268
第IV部分　高级技术
第14章　大数据 270
14.1　图数据库 271
14.1.1　产品营销示例 271
14.1.2　创建和填充一个图数据库 273
14.2　图查询语言 275
14.2.1　使用Gremlin进行图查询 276
14.2.2　使用图查询来提取邻域 278
14.3　分析邻域 281
14.4　绘制网络活动 287
14.5　社区可视化 289
14.6　小结 290
第15章　动态图 291
15.1　图的变化 291
15.1.1　有机动画 292
15.1.2　完整时间跨度布局 293
15.1.3　重影 295
15.1.4　淡出 296
15.1.5　社区演化 297
15.2　交易图 298
15.2.1　聚类交易分析 299
15.2.2　空间交易分析 304
15.3　小结 305
第16章　设计 307
16.1　节点 307
16.1.1　节点的形状 308
16.1.2　节点大小 313
16.1.3　节点标签 314
16.2　连接 314
16.3　颜色 318
16.4　小结 320
图论术语表 322

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