本书共12章，内容涉及软件与软件工程、软件过程、可行性研究与项目开发计划、结构化分析、结构化设计、面向对象方法与统一建模语言、面向对象分析、软件体系结构与设计模式、面向对象设计、软件实现、软件测试与维护、软件工程管理。
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内容简介
本书分基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用3部分，内容包括：数据可视化概述，数据可视化基础，时间数据可视化，比例数据可视化，关系数据可视化，文本数据可视化，复杂数据可视化等。
章节目录
- 第1 部分基础理论
- 第1 章数据可视化概述
- 1.1 什么是数据可视化
- 1.2 数据可视化的发展历史
- 1.3 数据可视化的分类
- 1.3.1 科学可视化
- 1.3.2 信息可视化
- 1.3.3 可视化分析学
- 1.4 数据可视化的作用
- 1.4.1 记录信息
- 1.4.2 分析推理
- 1.4.3 信息传播与协同
- 1.5 数据可视化的发展方向
- 习 题
- 第2 章数据可视化基础
- 2.1 数据可视化流程
- 2.2 可视化工具和设计原则
- 2.2.1 可视化数据组织与管理工具
- 2.2.2 可视化设计原则
- 习 题
- 第2 部分大数据可视化方法
- 第3 章时间数据可视化
- 3.1 时间数据在大数据中的应用
- 3.2 连续型时间数据可视化
- 3.2.1 阶梯图
- 3.2.2 折线图
- 3.2.3 拟合曲线
- 3.3 离散型时间数据可视化
- 3.3.1 散点图
- 3.3.2 柱形图
- 3.3.3 堆叠柱形图
- 习 题
- 第4 章比例数据可视化
- 4.1 比例数据在大数据中的应用
- 4.2 部分与整体
- 4.2.1 饼图
- 4.2.2 环形图
- 4.2.3 比例中的堆叠
- 4.2.4 矩形树图
- 4.3 时空比例数据
- 习 题
- 第5 章关系数据可视化
- 5.1 关系数据在大数据中的应用
- 5.2 数据的关联性
- 5.2.1 散点图
- 5.2.2 散点图矩阵
- 5.2.3 气泡图
- 5.3 数据的分布性
- 5.3.1 茎叶图
- 5.3.2 直方图
- 5.3.3 密度图
- 习 题
- 第6 章文本数据可视化
- 6.1 文本数据在大数据中的应用
- 6.1.1 文本数据在大数据中的应用及提取
- 6.1.2 使用网络爬虫提取文本数据
- 6.2 文本内容可视化
- 6.2.1 关键词可视化
- 6.2.2 时序文本可视化
- 6.2.3 文本分布可视化
- 6.3 文本关系可视化
- 习 题
- 第7 章复杂数据可视化
- 7.1 高维多元数据在大数据中的应用与可视化方法
- 7.1.1 空间映射法
- 7.1.2 图标法
- 7.2 非结构化数据可视化
- 7.2.1 基于并行的复杂数据高分辨率可视化
- 7.2.2 分而治之的复杂数据分析与可视化
- 习 题
- 第3 部分大数据可视化工具及应用
- 第8 章Tableau 数据可视化方法
- 8.1 Tableau 介绍
- 8.1.1 软件特点
- 8.1.2 软件下载与安装
- 8.2 Tableau Desktop 的使用
- 8.2.1 软件特点简介
- 8.2.2 连接到数据
- 8.2.3 使用Tableau 软件拖放字段可视化
- 8.2.4 使用筛选器和颜色添加细化视图
- 8.2.5 通过地理方式浏览数据
- 8.2.6 在Tableau Desktop 实现下钻
- 8.2.7 创建仪表板
- 8.2.8 创建故事
- 8.3 Tableau Server 的使用
- 8.3.1 软件简介
- 8.3.2 软件安装
- 8.3.3 软件特点与使用
- 8.4 Tableau Reader 的使用
- 8.4.1 软件简介
- 8.4.2 在Tableau Desktop 简单导出仪表板
- 8.4.3 打开仪表板文件
- 习 题
- 第9 章DataV 数据可视化方法
- 9.1 DataV 简介
- 9.2 可视化应用管理
- 9.2.1 模板的使用
- 9.2.2 应用的创建与发布
- 9.3 数据源管理
- 9.3.1 添加IP 地址白名单
- 9.3.2 添加数据源
- 9.4 组件管理
- 9.4.1 组件概览
- 9.4.2 配置组件数据
- 9.4.3 配置组件交互
- 9.4.4 组件包的使用与管理
- 9.5 案例演示
- 习 题
- 第10 章ECharts 数据可视化方法
- 10.1 ECharts
- 10.1.1 ECharts 简介
- 10.1.2 ECharts 特点
- 10.2 ECharts 中的基本概念
- 10.2.1 ECharts 实例
- 10.2.2 系列
- 10.2.3 组件
- 10.2.4 用option 描述图表
- 10.2.5 组件的定位
- 10.2.6 坐标系
- 10.3 可视化类型
- 10.3.1 可视化支持类型概览
- 10.3.2 可视化类型与series 组件
- 10.3.3 可视化类型设置示例
- 10.4 ECharts 数据交互与API 使用
- 10.4.1 数据交互
- 10.4.2 使用API
- 10.5 主题与扩展管理
- 10.5.1 主题与编辑工具
- 10.5.2 扩展管理
- 10.6 实践与案例
- 10.6.1 配置ECharts 的使用环境
- 10.6.2 案例
- 习 题
- 第11 章FineBI 数据可视化方法
- 11.1 FineBI 介绍
- 11.1.1 产品定位
- 11.1.2 与传统BI 软件相比存在的优势
- 11.1.3 软件安装与启动
- 11.2 数据准备与加工
- 11.2.1 数据源
- 11.2.2 数据准备
- 11.2.3 关联设置
- 11.3 可视化分析
- 11.3.1 表格组件
- 11.3.2 图表组件
- 11.3.3 过滤组件
- 11.4 设计仪表板
- 11.5 案例分析
- 习 题
- 第12 章R 数据可视化方法
- 12.1 R 的特点
- 12.2 R 的功能特征
- 12.3 R 数据处理
- 12.3.1 R 的安装
- 12.3.2 R 数据处理流程
- 习 题
- 第13 章Python 数据可视化方法
- 13.1 从MATLAB 到Python
- 13.2 NumPy
- 13.3 pandas
- 13.4 Matplotlib
- 13.5 案例：新生数据分析与可视化
- 13.5.1 使用pandas 对数据进行预处理
- 13.5.2 使用Matplotlib 绘图
- 13.5.3 使用pandas 绘图
- 习 题
- 第14 章Excel 数据可视化方法
- 14.1 Excel 介绍
- 14.1.1 散点图
- 14.1.2 柱形图
- 14.1.3 雷达图
- 14.1.4 堆叠柱形图
- 14.2 案例：数据面板制作
- 习 题
- 参考文献
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大数据可视化技术是2021年由人民邮电出版社出版,作者吕云翔。
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