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。

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

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)