第1部分 基礎(chǔ)理論 第1章　數(shù)據(jù)可視化概述　2 1.1　什么是數(shù)據(jù)可視化　2 1.2　數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展歷史　3 1.3　數(shù)據(jù)可視化的分類　6 1.3.1　科學(xué)可視化　6 1.3.2　信息可視化　7 1.3.3　可視化分析學(xué)　7 1.4　數(shù)據(jù)可視化的作用　8 1.4.1　記錄信息　8 1.4.2　分析推理　9 1.4.3　信息傳播與協(xié)同　9 1.5　數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展方向　10 習(xí)題　11 第2章　數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)　12 2.1　數(shù)據(jù)可視化流程　12 2.2　可視化工具和設(shè)計原則　13 2.2.1　可視化數(shù)據(jù)組織與管理工具　13 2.2.2　可視化設(shè)計原則　15 習(xí)題　16 第2部分　大數(shù)據(jù)可視化方法 第3章　時間數(shù)據(jù)可視化　18 3.1　時間數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用　18 3.2　連續(xù)型時間數(shù)據(jù)可視化　18 3.2.1　階梯圖　19 3.2.2　折線圖　19 3.2.3　擬合曲線　20 3.3　離散型時間數(shù)據(jù)可視化　20 3.3.1　散點圖　20 3.3.2　柱形圖　21 3.3.3　堆疊柱形圖　21 習(xí)題　22 第4章　比例數(shù)據(jù)可視化　23 4.1　比例數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用　23 4.2　部分與整體　23 4.2.1　餅圖　23 4.2.2　環(huán)形圖　24 4.2.3　比例中的堆疊　24 4.2.4　矩形樹圖　25 4.3　時空比例數(shù)據(jù)　26 習(xí)題　26 第5章　關(guān)系數(shù)據(jù)可視化　27 5.1　關(guān)系數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用　27 5.2　數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性　27 5.2.1　散點圖　27 5.2.2　散點圖矩陣　28 5.2.3　氣泡圖　29 5.3　數(shù)據(jù)的分布性　29 5.3.1　莖葉圖　29 5.3.2　直方圖　30 5.3.3　密度圖　30 習(xí)題　31 第6章　文本數(shù)據(jù)可視化　32 6.1　文本數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用　32 6.1.1　文本數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用及提取　32 6.1.2　使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲提取文本數(shù)據(jù)　33 6.2　文本內(nèi)容可視化　34 6.2.1　關(guān)鍵詞可視化　34 6.2.2　時序文本可視化　36 6.2.3　文本分布可視化　37 6.3　文本關(guān)系可視化　37 習(xí)題　39 第7章　復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化　40 7.1　高維多元數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用與可視化方法　41 7.1.1　空間映射法　41 7.1.2　圖標(biāo)法　44 7.2　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可視化　45 7.2.1　基于并行的復(fù)雜數(shù)據(jù)高分辨率可視化　45 7.2.2　分而治之的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析與可視化　46 習(xí)題　47 第3部分　大數(shù)據(jù)可視化工具及應(yīng)用 第8章　Tableau數(shù)據(jù)可視化方法　49 8.1　Tableau介紹　49 8.1.1　軟件特點　49 8.1.2　軟件下載與安裝　52 8.2　Tableau Desktop的使用　52 8.2.1　軟件特點簡介　53 8.2.2　連接到數(shù)據(jù)　54 8.2.3　使用Tableau軟件拖放字段可視化　54 8.2.4　使用篩選器和顏色添加細(xì)化視圖　57 8.2.5　通過地理方式瀏覽數(shù)據(jù)　59 8.2.6　在Tableau Desktop實現(xiàn)下鉆　60 8.2.7　創(chuàng)建儀表板　62 8.2.8　創(chuàng)建故事　65 8.3　Tableau Server的使用　67 8.3.1　軟件簡介　67 8.3.2　軟件安裝　67 8.3.3　軟件特點與使用　68 8.4　Tableau Reader的使用　76 8.4.1　軟件簡介　76 8.4.2　在Tableau Desktop簡單導(dǎo)出儀表板　76 8.4.3　打開儀表板文件　77 習(xí)題　80 第9章　DataV數(shù)據(jù)可視化方法　81 9.1　DataV簡介　81 9.2　可視化應(yīng)用管理　84 9.2.1　模板的使用　84 9.2.2　應(yīng)用的創(chuàng)建與發(fā)布　85 9.3　數(shù)據(jù)源管理　89 9.3.1　添加IP地址白名單　89 9.3.2　添加數(shù)據(jù)源　90 9.4　組件管理　94 9.4.1　組件概覽　94 9.4.2　配置組件數(shù)據(jù)　94 9.4.3　配置組件交互　97 9.4.4　組件包的使用與管理　102 9.5　案例演示　104 習(xí)題　108 第10章　ECharts數(shù)據(jù)可視化方法　109 10.1　ECharts　109 10.1.1　ECharts簡介　109 10.1.2　ECharts特點　109 10.2　ECharts中的基本概念　111 10.2.1　ECharts 實例　111 10.2.2　系列　112 10.2.3　組件　113 10.2.4　用option描述圖表　114 10.2.5　組件的定位　114 10.2.6　坐標(biāo)系　115 10.3　可視化類型　116 10.3.1　可視化支持類型概覽　116 10.3.2　可視化類型與series組件　117 10.3.3　可視化類型設(shè)置示例　117 10.4　ECharts數(shù)據(jù)交互與API使用　119 10.4.1　數(shù)據(jù)交互　119 10.4.2　使用API　122 10.5　主題與擴展管理　123 10.5.1　主題與編輯工具　123 10.5.2　擴展管理　125 10.6　實踐與案例　129 10.6.1　配置ECharts的使用環(huán)境　129 10.6.2　案例　131 習(xí)題　133 第11章　FineBI數(shù)據(jù)可視化方法　134 11.1　FineBI介紹　134 11.1.1　產(chǎn)品定位　134 11.1.2　與傳統(tǒng)BI軟件相比存在的優(yōu)勢　135 11.1.3　軟件安裝與啟動　135 11.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與加工　139 11.2.1　數(shù)據(jù)源　139 11.2.2　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　139 11.2.3　關(guān)聯(lián)設(shè)置　146 11.3　可視化分析　149 11.3.1　表格組件　149 11.3.2　圖表組件　152 11.3.3　過濾組件　152 11.4　設(shè)計儀表板　154 11.5　案例分析　158 習(xí)題　161 第12章　R數(shù)據(jù)可視化方法　162 12.1　R的特點　162 12.2　R的功能特征　163 12.3　R數(shù)據(jù)處理　163 12.3.1　R的安裝　164 12.3.2　R數(shù)據(jù)處理流程　169 習(xí)題　180 第13章　Python數(shù)據(jù)可視化方法　181 13.1　從MATLAB到Python　181 13.2　NumPy　182 13.3　pandas　187 13.4　Matplotlib　192 13.5　案例：新生數(shù)據(jù)分析與可視化　195 13.5.1　使用pandas對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理　195 13.5.2　使用Matplotlib繪圖　198 13.5.3　使用pandas繪圖　200 習(xí)題　201 第14章　Excel數(shù)據(jù)可視化方法　202 14.1　Excel介紹　203 14.1.1　散點圖　205 14.1.2　柱形圖　207 14.1.3　雷達圖　208 14.1.4　堆疊柱形圖　210 14.2　案例：數(shù)據(jù)面板制作　210 習(xí)題　213 參考文獻　214