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本书介绍了可视化领域的基础概念及应用，可视化的一般流程、设计组件，以及不同类型数据的可视化方法。
内容简介
本书分为三个部分：基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用。
基础理论部分包括第1、2章，回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用，以及可视化的一般流程及设计组件。
大数据可视化方法部分包括第3到7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，包括：时间数据、比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。
大数据可视化工具及应用部分包括第8到14章，选取了市场上一些主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。
本书既可以作为高等院校计算机类、大数据相关专业的教材，也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。
章节目录
版权信息
面向新工科高等院校大数据专业系列教材编委会成员名单
前言
第一部分 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 大数据可视化的分类
1.4 大数据可视化的作用
1.5 大数据可视化的发展方向
习题
第2章 数据可视化基础
2.1 可视化流程
2.2 可视化设计工具和原则
习题
第二部分 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
3.3 离散型时间数据可视化
3.4 可视化图表的选择
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
4.3 时空比例数据可视化
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 数据关联性的可视化
5.3 数据分布性的可视化
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及提取
6.2 文本内容可视化
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
7.2 非结构化数据可视化
习题
第三部分 大数据可视化工具及应用
第8章 Excel数据可视化方法
8.1 Excel界面介绍
8.2 基础图像绘制
8.3 案例：旭日图制作
8.4 案例：瀑布图制作
第9章 Python表格处理分析
9.1 Python办公背景介绍
9.2 前期准备与基本操作
9.3 进阶内容
9.4 案例：亚马逊电子产品销售情况分析
第10章 R数据可视化方法
10.1 R语言概述
10.2 R语言数据处理流程
10.3 案例：mtcars和AirPassengers数据集分析
第11章 FineBI
11.1 FineBI介绍
11.2 数据准备与加工
11.3 可视化分析
11.4 案例：零售行业数据分析
第12章 ECharts数据可视化方法
12.1 ECharts介绍
12.2 ECharts基础概念
12.3 可视化类型
12.4 ECharts数据交互与API使用
12.5 主题与扩展管理
12.6 案例：人口增长数据模拟与分析
第13章 DataV
13.1 DataV介绍
13.2 可视化应用管理
13.3 数据源管理
13.4 组件管理
13.5 案例：店铺销售数据可视化
第14章 Tableau
14.1 Tableau介绍
14.2 案例：超市销售数据可视化分析
参考文献
大数据可视化技术与应用是2022年由机械工业出版社出版,作者谢吉力 编著。
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