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数据可视化基础与应用 版权信息
- ISBN:9787115634412
- 条形码:9787115634412 ; 978-7-115-63441-2
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
数据可视化基础与应用 本书特色
1.本书是《大数据》编委会针对校企合作的精心力作。
2.本书凝结了曙光瑞翼多年的教学经验,能够满足校企融合教学的需求。
3.本书旨在介绍数据可视化地基础知识,为即将学习大数据技术的读者奠定基础。
4.本书采用任务驱动的编写方式,读者可以直接进行实验效果体验,并进行自由调整。
5.本书采用大量的实践案例,结合行业典型应用,编写行业实践。
6.本书提供丰富的教学资源,包括电子课件、实验设计等。
数据可视化基础与应用 内容简介
本书共9章,由浅入深地介绍各类数据可视化技术及相关可视化工具的使用方法,力求培养读者对数据可视化的认知以及动手能力。第1章和第2章是基础应用,介绍数据可视化的定义、作用和发展历史,以及如何使用Excel进行数据可视化;第3章~第5章介绍数据可视化工具Tableau的基本使用方法;第6章~第9章详细介绍如何利用代码实现数据可视化,包括前端数据可视化、使用JavaScript实现数据可视化、大屏数据可视化、Python编程语言可视化。全书理论结合实践,既有一定的技术深度,也有行业应用的广度。 本书可作为应用型本科和高职院校的数据可视化教材,也适合对数据可视化技术感兴趣的读者阅读。
数据可视化基础与应用 目录
1.1 数据是什么 3
1.2 数据可视化的作用和意义 4
1.3 数据可视化的应用 7
1.4 数据可视化的流程和设计框架 9
1.5 常见的可视化方法 11
1.6 数据可视化工具 13
第 2章 Excel数据可视化 24
2.1 Excel数据可视化基础 24
2.1.1 整理数据 25
2.1.2 经典Excel函数 37
2.1.3 常见Excel图表 45
2.2 Excel数据可视化的应用 56
2.2.1 什么是数据透视表 57
2.2.2 数据源 57
2.2.3 数据透视表的基本术语和四大区域 57
第3章 数据可视化设计 61
3.1 数据可视化设计原则 62
3.2 数据可视化设计方法 63
3.3 数据可视化组件 64
第4章 Tableau入门 70
4.1 Tableau概述 70
4.2 Tableau的特点 71
4.3 Tableau的下载与安装 73
4.4 使用Tableau Desktop连接数据 74
4.5 使用Tableau拖放字段可视化 75
4.6 使用筛选器和颜色添加细化视图 78
4.7 通过地理方式浏览数据 81
4.8 在Tableau Desktop实现下钻 81
4.9 分析目标 83
4.10 操作步骤 83
第5章 Tableau可视化应用 91
5.1 创建仪表板 92
5.2 向仪表板中添加视图和从仪表板中移除视图 93
5.3 添加交互功能 95
5.4 添加布局容器 96
5.5 仪表板命名 97
5.6 创建故事功能概述 98
5.7 创建仪表板 100
5.8 创建故事 102
5.9 故事演示 105
第6章 前端数据可视化 106
6.1 HTML的简单应用 106
6.2 使用SVG绘制矢量图 111
6.3 使用Canvas 2D绘制几何图形 112
6.4 使用WebGL绘制3D图形 116
第7章 数据可视化中的交互 122
7.1 JS如何实现数据可视化 122
7.2 JS基础库的使用 123
7.3 使用JS创建基础图表 129
7.4 利用JS实现交互式图表 133
第8章 大屏数据可视化 137
8.1 DataV介绍 137
8.2 全屏容器 139
8.3 Loading加载 139
8.4 边框 140
8.5 图表 142
8.6 动态环图 143
8.7 胶囊图 144
8.8 水位图 146
8.9 轮播表 147
8.10 排名轮播表 149
第9章 编程语言可视化 171
9.1 使用pyecharts实现数据可视化 171
9.1.1 使用pyecarhts绘制饼图 174
9.1.2 使用pyecarhts 绘制柱形图 180
9.1.3 使用pyecarhts 绘制折线图 182
9.1.4 使用pyecarhts绘制散点图 186
9.2 使用Matplotlib实现数据可视化 199
9.2.1 使用Matplotlib绘制气泡图 202
9.2.2 使用Matplotlib绘制拟合散点图 204
9.2.3 使用Matplotlib绘制直方图 207
9.2.4 使用Matplotlib绘制面积图 208
数据可视化基础与应用 作者简介
许桂秋,北京中科特瑞科技有限公司运营总监,主要研究方向为大数据、人工智能,已出版《大数据导论》《Python编程基础与应用》《NoSQL数据库原理与应用》《数据挖掘与机器学习》等图书。
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