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计算机教材

数据可视化

作者：杨华

出版社：机械工业出版社出版时间：2024-06-01

开本： 16开 页数： 242

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

数据可视化版权信息

ISBN：9787111745464
条形码：9787111745464 ; 978-7-111-74546-4
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

数据可视化本书特色

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。

数据可视化内容简介

本书以讲授数据可视化基础知识和工具应用为目标，在阐述可视化基本理论的基础上，采用大案例教学的方法，以某一超市数据为例，贯穿全书（7~11 章），讲解和演示如何使用Tableau 和Python 两种工具完成各类可视化图形及可视化大屏的制作，讲述数据故事，挖掘数据背后的信息。全书共11 章，主要内容包括数据可视化概述、数据可视化的理论基础、数据的理解与分析、数据可视化的任务和过程、Tableau 基础、Python 基础、有关比例的可视化、有关时间趋势的可视化、有关关系的可视化、有关空间关系的可视化以及可视化大屏。本书可作为高等院校信息管理、大数据管理与应用以及经济管理相关专业的教材，也可作为企业管理人员、数据分析人员、可视化设计人员，以及从事数据可视化、视觉艺术开发和应用等人员的参考书。本书配有电子课件、教学大纲和习题答案，欢迎选用本书作教材的老师登录www.cmpedu.com 注册后下载，或发jinacmp@163.com 索取。

数据可视化目录

目　　录CONTENTS
前　言
第 1 章　数据可视化概述 1
11　数据可视化的内涵、分类和作用 1
111　数据可视化的内涵 1
112　数据可视化的分类 2
113　数据可视化的作用 3
12　数据可视化的发展历史 4
13　数据可视化与其他学科领域的关系 11
14　可视化分析与编程工具 13
141　Python 13
142　Tableau 13
143　其他可视化分析与编程工具 14
144　可视化工具对比 16
15　数据可视化的应用和面临的挑战 16
151　数据可视化的应用 16
152　数据可视化面临的挑战 18
16　习题 19
第 2 章　数据可视化的理论基础 20
21　视觉感知 20
211　视觉感知和视觉认知 20
212　视觉感知处理 20
213　视觉感知的相对性 21
22　格式塔理论 21
23　颜色理论 24
231　颜色与视觉 24
232　颜色空间 25
233　颜色视觉障碍 27
24　视觉通道 27
241　视觉通道的概念 27
242　视觉通道的类型 28
243　视觉通道的特性 28
244　视觉通道的表现力 32
25　习题 34
第 3 章　数据的理解与分析 35
31　数据基础 35
311　数据属性 35
312　属性类型 35
32　数据特征 37
321　基本统计描述 37
322　数据对象间的关系 39
323　数据不确定性 42
33　数据预处理 43
331　数据质量 43
332　标准系统架构 44
333　数据清理 44
334　数据整合 45
34　数据存储 47
341　文件存储 47
342　数据库 48
343　数据仓库 49
35　数据分析 50
351　数据分析的五大思维方式 50
352　探索式数据分析 52
353　数据挖掘 53
36　习题 54
第 4 章　数据可视化的任务和过程 55
41　数据可视化的目的 55
411　寻找模式 55
412　发现相互关系 55
413　异常数据分析 57
414　让数据讲故事 57
42　数据可视化的基本任务 57
43　数据可视化的一般过程 62
44　数据可视化设计的基本原则 66
441　恰当的视图选择与可视化故事构建 66
442　美学原则 66
443　合理的信息密度筛选 67
444　恰当的可视化交互 69
445　自然的可视化隐喻 69
45　数据可视化设计组件 70
451　坐标系 70
452　标尺 72
453　背景信息 73
454　整合可视化组件 73
46　习题 73
第 5 章　Tableau基础 75
51　Tableau下载与安装 75
52　初级可视化分析 77
53　分层、分组、集 80
54　参数 84
55　函数及快速表计算 86
56　仪表板和故事线 92
57　习题 96
第 6 章　Python基础 97
61　Python基本语法 97
611　用变量存储信息 97
612　基本函数介绍 98
613　导入模块和包 99
62　NumPy数值计算基础 99
621　创建数组 100
622　数组的属性和操作 101
623　数组的索引和切片 102
624　数组的运算 104
625　NumPy库的函数 105
63　pandas统计分析基础 107
631　序列 107
632　数据框 108
64　Matplotlib数据可视化基础 113
641　创建画布和子图 113
642　添加画布属性 115
643　绘图保存与显示 116
644　文本注解 116
645　颜色使用 117
65　pyecharts可视化 122
651　pyecharts的使用方法 122
652　全局配置项和系列配置项 124
66　习题 126
第 7 章　有关比例的可视化 127
71　在比例中寻求什么 127
72　整体中的各个部分 127
721　饼图 127
722　环形图 130
723　矩形树图 133
724　旭日图 136
725　桑基图 139
73　带时间属性的比例 142
731　堆叠面积图 142
732　玫瑰图 146
74　习题 150
第 8 章　有关时间趋势的可视化 151
81　在时间中寻求什么 151
82　离散型数据 152
821　散点图 152
822　柱形图 155
823　并列柱形图 161
824　堆叠柱形图 163
83　延续型数据 174
831　折线图 174
832　平滑和拟合 175
833　甘特图 178
84　习题 184
第 9 章　有关关系的可视化 185
91　在关系中寻求什么 185
92　关联性 185
921　散点图 185
922　散点图矩阵 186
923　气泡图 189
93　分布 193
931　盒须图 193
932　直方图 196
94　对照和比较 200
941　雷达图 200
942　热力图 203
943　平行坐标图 207
95　习题 212
第 10 章　有关空间关系的可视化 213
101　在空间中寻求什么 213
102　色级统计地图 213
103　气泡地图 216
104　热力地图 217
105　习题 219
第 11 章　可视化大屏 220
111　Tableau仪表板和故事线 220
1111　仪表板 220
1112　故事线 230
112　Python可视化大屏 233
1121 时间轴组件 233
1122　分页组件 234
1123　组合组件 237
1124　页面组件 238
113　习题 242
参考文献 243

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