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大數據可視化/高級大數據人才培養叢書

  • 作者：編者:何光威|總主編:劉鵬//張燕
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121335495
  • 出版日期：2018/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    何光威主編的《大數據可視化》是針對當前大數據應用、可視化分析研究和應用的新形勢，專門為大數據專業本科生編寫的大數據可視化教材。本書全面詮釋了大數據可視化的內涵與外延，詳細介紹了大數據可視化概述、可視化的類型與模型、數據可視化基礎、數據可視化的常用方法、大數據可視化的關鍵技術、可視化交互、大數據可視化工具、大數據可視化系統及大數據可視化的行業案例等內容。為了便於學習，每章都附有習題，題型設計也充分考慮到大數據可視化課程教學的需要。
    本書適合作為大數據專業本科生和研究生教材，高職高專學校也可以選用部分內容開展教學。
作者介紹
編者:何光威|總主編:劉鵬//張燕
目錄
第1章 大數據可視化概述
  1.1 大數據可視化的概念
    1.1.1 科學可視化
    1.1.2 信息可視化
    1.1.3 數據可視化
  1.2 數據可視化的作用與意義
    1.2.1 數據可視化的作用
    1.2.2 數據可視化的意義
  1.3 數據可視化的應用領域
    1.3.1 在「工業4.0」中的應用
    1.3.2 在智能交通中的應用
    1.3.3 在新一代人工智慧領域的應用
    1.3.4 在其他領域的應用
  1.4 與相關學科的關係
    1.4.1 與電腦圖形學的關係
    1.4.2 與電腦視覺的關係
    1.4.3 與計算模擬的關係
    1.4.4 與人機交互的關係
    1.4.5 與資料庫的關係
    1.4.6 與數據分析和數據挖掘的關係
  習題
  參考文獻
第2章 可視化的類型與模型
  2.1 可視化的類型
    2.1.1 科學可視化
    2.1.2 信息可視化
  2.2 可視化的模型
    2.2.1 順序模型
    2.2.2 分析模型
    2.2.3 循環模型
  習題
  參考文獻
第3章 數據可視化基礎
  3.1 光與視覺特性
    3.1.1 光的特性
    3.1.2 三基色原理
    3.1.3 黑白視覺特性
    3.1.4 彩色視覺特性
  3.2 可視化的基本特徵
  3.3 可視化流程
    3.3.1 可視化的基本步驟
    3.3.2 可視化的一般流程
  3.4 可視化設計組件
    3.4.1 可視化設計模型
    3.4.2 可視化設計原則
    3.4.3 可視化的數據
    3.4.4 可視化的原材料
    3.4.5 可視化的基本圖表
  3.5 可視化中的美學因素
  3.6 可視化框架設計整體思路

    3.6.1 可視化框架的構成
    3.6.2 數據圖形映射的流程
  習題
  參考文獻
第4章 數據可視化的常用方法
  4.1 視覺編碼
    4.1.1 視覺感知
    4.1.2 視覺通道
    4.1.3 數據分類
    4.1.4 常用的複雜數據處理方法
  4.2 統計圖表可視化方法
    4.2.1 柱狀圖
    4.2.2 條形圖
    4.2.3 折線圖
    4.2.4 餅圖
    4.2.5 散點圖
    4.2.6 氣泡圖
    4.2.7 雷達圖
  4.3 圖可視化方法
    4.3.1 圖的類型
    4.3.2 圖論可視化
    4.3.3 思維導圖
  4.4 可視化分析方法的常用演算法
    4.4.1 可視化分析方法
    4.4.2 可視分析研究的特點
    4.4.3 可視分析的應用實例
    4.4.4 主成分分析
    4.4.5 聚類分析
    4.4.6 因子分析
    4.4.7 層次分析法
  4.5 可視化方法的選擇
    4.5.1 百度地圖開發
    4.5.2 城市人流走勢
    4.5.3 商圈人流對比
    4.5.4 D3.js和Echarts選擇上的建議
    4.5.5 優秀的數據可視化作品欣賞
  習題
  參考文獻
第5章 大數據可視化的關鍵技術
  5.1 大數據架構
    5.1.1 系統協調者
    5.1.2 數據提供者
    5.1.3 大數據應用提供者
    5.1.4 大數據框架提供者
    5.1.5 數據消費者
    5.1.6 安全和隱私
    5.1.7 管理
  5.2 大數據核心技術
    5.2.1 數據收集
    5.2.2 數據預處理

    5.2.3 數據存儲
    5.2.4 數據處理
    5.2.5 數據分析
    5.2.6 數據治理
  5.3 可視化關鍵技術
  5.4 大數據可視化渲染
    5.4.1 圖像相關概念
    5.4.2 渲染技術概述
    5.4.3 基於CPU的渲染
    5.4.4 基於GPU的渲染
    5.4.5 集群渲染技術
    5.4.6 雲渲染
  習題
  參考文獻
第6章 可視化交互
  6.1 可視化交互方法分類
    6.1.1 平移+縮放技術
    6.1.2 動態過濾技術
    6.1.3 概覽+細節技術
    6.1.4 焦點+上下文技術
    6.1.5 多視圖關聯協調技術
  6.2 可視化交互空間
    6.2.1 可視化交互空間查詢
    6.2.2 可視化交互空間分析
    6.2.3 交互空間分類
  6.3 可視化交互模型
    6.3.1 互動式信息可視化的用戶界面模型
    6.3.2 支持信息多面體可視分析界面模型（IMFA）
    6.3.3 互動式可視化的關聯規則挖掘模型
    6.3.4 基於Web的互動式數據可視化模型
    6.3.5 基於交互技術的知識可視化模型
  6.4 交互硬體與軟體
    6.4.1 交互硬體
    6.4.2 交互軟體
    6.4.3 交互系統
  習題
  參考文獻
第7章 大數據可視化工具
  7.1 Excel
    7.1.1 Power Map簡介
    7.1.2 Power Map的使用
    7.1.3 數據可視化示例
  7.2 Processing
    7.2.1 Processing開發環境簡介
    7.2.2 Processing繪製功能
    7.2.3 Processing應用程序的結構
    7.2.4 數據可視化舉例
  7.3 NodeXL
    7.3.1 NodeXL簡介
    7.3.2 系統界面

    7.3.3 數據獲取與編輯
    7.3.4 數據可視化
    7.3.5 圖形分析與數據過濾
  7.4 ECharts
    7.4.1 ECharts架構及特點
    7.4.2 基本組成
    7.4.3 引入ECharts
    7.4.4 圖表繪製
  7.5 Tableau
    7.5.1 Tableau簡介
    7.5.2 Tableau的使用
    7.5.3 Tableau數據可視化實例
  習題
  參考文獻
第8章 大數據可視化系統??魔鏡
  8.1 魔鏡簡介
  8.2 系統架構與技術流程
  8.3 數據處理與分析
  8.4 數據可視化
  習題
  參考文獻
第9章 大數據可視化的行業案例
  9.1 電商行業銷售數據分析
    9.1.1 背景分析
    9.1.2 需求分析
    9.1.3 大數據分析過程
    9.1.4 分析結論
  9.2 廣告投放效果分析
    9.2.1 背景分析
    9.2.2 需求分析
    9.2.3 大數據分析過程
    9.2.4 分析結論
  9.3 金融行業貸款數據分析
    9.3.1 背景分析
    9.3.2 需求分析
    9.3.3 大數據分析過程
  9.4 能源行業油井數據分析
    9.4.1 背景分析
    9.4.2 需求分析
    9.4.3 大數據分析過程
  習題
  參考文獻
附錄A 大數據和人工智慧實驗環境

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