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| 編輯推薦： |
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本书以“理论-实践操作”相结合的方式深入的讲解了大数据分析的基本知识和实现的基本技术，在内容设计上既有上课时老师的讲述部分，包括详细的理论与典型的案例；又有大量的实训环节，双管齐下，极大的激发了学生在课堂上的学习积极性与主动创造性，让学生在课堂上跟上老师的思维，从而学到更多有用的知识和技能。
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| 內容簡介： |
本书主要介绍大数据可视化的基本概念和相应的技术应用。全书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。
本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析的相关技术,并且对于书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以使读者达到熟练应用的目的。
本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。
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| 關於作者： |
1、工作及教育背景
黄源，男，计算机专业研究生，研究方向为计算机软件与理论，2003年至今在重庆航天职业技术学院计算机系担任专职教师，副教授，主要教授计算机网络、计算机软件等专业的专业课程。
3、著作
（1）XML基础与案例教程 机械工业出版社 2018年2月出版（主编）
（2）HTML CSS3网页设计 机械工业出版社 2018年4月出版（主编）
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| 目錄：
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第1章 大数据可视化概述
1.1 大数据可视化基础
1.1.1 什么是大数据可视化
1.1.2 数据可视化的类型
1.1.3 数据可视化的标准
1.1.4 数据可视化与其他学科的关系
1.1.5 数据可视化面临的挑战
1.2 数据可视化的目标与作用
1.2.1 数据可视化的目标
1.2.2 数据可视化的作用
1.3 数据可视化技术的特征与应用
1.3.1 数据可视化技术的特征
1.3.2 数据可视化技术的应用
1.4 本章小结
1.5 实训
习题1
第2章 大数据可视化原理
2.1 光与视觉特性
2.1.1 光
2.1.2 人眼的构造和视觉特性
2.2 色彩
2.2.1 色彩的概念和分类
2.2.2 色彩给人的视觉感受
2.3 视觉通道
2.3.1 视觉通道概述
2.3.2 视觉通道的类型
2.3.3 视觉通道与视觉原理
2.4 数据可视化流程
2.4.1 数据可视化流程简介
2.4.2 数据可视化流程的实施步骤
2.5 数据可视化设计原则与技巧
2.5.1 数据可视化设计原则概述
2.5.2 数据可视化设计原则的实施
2.5.3 数据可视化设计技巧
2.6 本章小结
2.7 实训
习题2
第3章 大数据可视化方法
3.1 可视化图介绍
3.1.1 统计图表介绍
3.1.2 数据功能图表介绍
3.1.3 可视化图表的选择与使用技巧
3.2 文本可视化
3.2.1 文本可视化概述
3.2.2 词云概述及实现方法
3.3 网络可视化
3.3.1 网络可视化概述
3.3.2 使用Python 3制作社交网络图
3.4 空间信息可视化
3.4.1 空间信息可视化概述
3.4.2 空间信息可视化建模
3.4.3 空间信息可视化的应用
3.5 本章小结
3.6 实训
习题3
第4章 数据可视化工具
4.1 Excel
4.1.1 Excel简介
4.1.2 Excel的应用
4.2 ECharts
4.2.1 ECharts简介
4.2.2 ECharts的应用
4.3 Tableau
4.3.1 Tableau简介
4.3.2 Tableau的应用
4.4 魔镜
4.4.1 魔镜简介
4.4.2 魔镜的应用
4.5 D3.j s
4.5.1 D3.j s简介
4.5.2 D3.j s的应用
4.6 可视化开发语言
4.7 本章小结
4.8 实训
习题4
第5章 Excel数据可视化
5.1 Excel函数与图表
5.1.1 Excel函数
5.1.2 Excel图表
5.2 Excel数据源
5.2.1 从外部导入数据
5.2.2 随机产生数据
5.3 Excel可视化应用
5.3.1 直方图
5.3.2 折线图
5.3.3 饼图
5.3.4 XY散点图
5.3.5 箱形图
5.4 本章小结
5.5 实训
习题5
第6章 Tableau数据可视化
6.1 Tableau和Tableau界面
6.1.1 Tableau介绍
6.1.2 Tableau界面介绍
6.2 利用Tableau实现可视化
6.2.1 数据的导入及展示
6.2.2 筛选器
6.2.3 保存工作表
6.3 Tableau数据分析
6.3.1 “分析”窗格介绍
6.3.2 Tableau数据分析的实现
6.4 本章小结
6.5 实训
习题6
第7章 ECharts与pyecharts数据可视化
7.1 ECharts的下载与使用
7.1.1 ECharts的下载
7.1.2 ECharts使用基础
7.1.3 ECharts使用实例
7.2 ECharts可视化应用
7.3 pyecharts可视化应用
7.4 本章小结
7.5 实训
习题7
第8章 Python数据可视化
8.1 Python可视化库
8.1.1 Python可视化库简介
8.1.2 Python可视化库的安装与使用
8.2 NumPy库
8.3 基于matplotlib的数据可视化
8.3.1 matplotlib.p yplot库简介
8.3.2 matplotlib可视化
8.4 基于Pandas的数据可视化
8.4.1 Pandas绘图介绍
8.4.2 Pandas绘图实例
8.5 基于Seaborn的数据可视化
8.5.1 Seaborn绘图介绍
8.5.2 Seaborn绘图实例
8.6 基于Bokeh的数据可视化
8.6.1 Bokeh绘图介绍
8.6.2 Bokeh绘图实例
8.7 基于pyqtgraph的数据可视化
8.7.1 pyqtgraph绘图介绍
8.7.2 pyqtgraph绘图实例
8.7.3 pyqtgraph内置绘图库
8.8 本章小结
8.9 实训
习题8
第9章 大数据可视化行业分析
9.1 旅游业大数据可视化分析
9.1.1 旅游业大数据介绍
9.1.2 旅游业大数据可视化分析实例
9.1.3 旅游业大数据可视化实例
9.2 电商业大数据可视化分析
9.2.1 电商业大数据介绍
9.2.2 电商业大数据可视化分析实例
9.3 教育业大数据可视化分析
9.3.1 教育业大数据介绍
9.3.2 教育业大数据可视化分析实例
9.4 本章小结
9.5 实训
习题9
第10章 大数据可视化综合实训
10.1 Python纵向柱状图实训
10.2 Python水平柱状图实训
10.3 Python多数据并列柱状图实训
10.4 Python折线图实训
10.5 Python散点图实训
10.6 本章小结
习题10
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| 內容試閱：
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大数据是现代社会高科技发展的产物，相对于传统的数据分析，大数据是海量数据的集合，它以采集、整理、存储、挖掘、共享、分
析、应用、清洗、可视化为核心，正广泛地应用在军事、金融、环境保护、通信等各个行业中。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，也是科学、设计和艺术3个学科的交叉领域，
对于大数据专业的学生来讲，数据可视化是极其重要的一门课程。
本书以理论与实践操作相结合的方式深入讲解大数据分析的基本知识和实现的基本技术，在内容设计上既有上课时老师的讲述部分，
包括详细的理论与典型的案例，又有大量的实训环节，双管齐下，极大地激发了学生在课堂上的学习积极性与主动创造性，让学生在
课堂上跟上老师的思维，从而学到更多有用的知识和技能。
本书内容共10章，分别为大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau
数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。
本书的特色如下：
（1） 采用“理实一体化”教学方式，既有课堂上老师的讲述，又有学生独立思考、上机操作的内容。
（2） 对大数据的可视化实现采用了多种方式，既有开源工具的可视化实现，又有大数据下的可视化编程语言实现。
（3） 编写本书的作者都具有多年的教学经验，全书重难点突出，能够激发学生的学习热情。
（4） 重点内容及重点案例配有微课，学生可在课后反复观看。
注： 本书提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题答案、程序源码、教学进度表等配套资源，
扫描封底的课件二维码可以下载。本书还提供300分钟的视频讲解，扫描书中相应章节的二维码，可以在线观看、学习。
本书可作为大数据、云计算、软件技术、信息管理、计算机网络等专业的教材，也可作为大数据爱好者的自学参考书。
本书建议学时为72学时，具体分布如下表所示。
章节建 议 学 时
大数据可视化概述4
大数据可视化原理6
大数据可视化方法6
数据可视化工具4
Excel数据可视化8
续表
章节建 议 学 时
Tableau数据可视化8
ECharts与pyecharts数据可视化8
Python数据可视化18
大数据可视化行业分析4
大数据可视化综合实训6
本书由黄源、蒋文豪、徐受蓉担任主编，贾雯静、王宇晓和王力担任副主编。其中，黄源编写了第1章、第3章、第6~8章和第10章；
蒋文豪编写了第5章； 徐受蓉编写了第4章； 王宇晓和黄源共同编写了第2章； 贾雯静和王力共同编写了第9章。徐受蓉教授对书中
内容进行了审阅。本书由黄源负责统稿工作。
本书是校企合作的成果，在编写过程中得到了中国电信金融行业信息化应用重庆基地总经理助理杨琛的大力支持
，在此表示感谢。
编者在编写本书的过程中参阅了大量的相关资料，在此
对相关作者表示感谢，并对清华大学出版社的魏江江分社长和王冰飞老师的辛勤工作表示感谢。
由于编者水平有限，书中难免会出现疏漏之处，衷心希望广大读者批评指正。
编者
2020年1月于重庆
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