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産品特色

內容簡介

本書是麵對當前大數據應用、可視分析研究和應用的新形勢，專門為數據科學與大數據技術、智能科學與技術、計算機、數據處理等專業本科生開設數據可視化課程而編寫的一本教材。該書將教學之嚴謹和科研之創新有機地結閤，全麵詮釋瞭大數據可視化的內涵與外延，詳細介紹瞭大數據可視化概述、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、大數據可視化係統――魔鏡以及大數據可視化的行業案例等內容。為瞭便於學習，每章都附有習題。

作者簡介

中國傳媒大學南廣學院專職教授，高級工程師，曾率隊支援2008年汶川地震的綿竹市廣電的災後重建工作，援建工作時間長達1個多月。智能科學與技術和電子信息工程專業負責人，傳媒科技研究所常務副所長。主持或參與省部級科研項目6項，國傢廣電總局部級社科項目3項，江蘇省高校自然科學研究麵上項目3項、校級科研項目10多項項目，成果得到采納應用，有力推動瞭行業發展。取得軟件著作權1項，國傢發明專利1項（閤作），編寫規劃教材、專著7本。中國廣播電影電視社會組織聯閤會技術工作委員會委員，江蘇省廣播電影電視協會監測專業委員會會員、某市政府智庫專傢。指導學生多次獲得江蘇省大學生實踐創新項目立項，獲得江蘇省計算機設計大賽特等奬、***三等奬。作為産業導師已培養研究生十多名。作為**完成人曾獲得江蘇省廣播電影電視局科技創新奬等，主持研發的某型數字電視機頂盒産品獲省級高新技術奬。多年專注神經網絡、模式識彆、人工智能、數字通信、廣播電視寬帶網絡、智慧媒體等相關研究。

目錄

第1章 大數據可視化概述 1
1．1 大數據可視化的概念 1
1．1．1 科學可視化 4
1．1．2 信息可視化 5
1．1．3 數據可視化 5
1．2 數據可視化的作用與意義 5
1．2．1 數據可視化的作用 5
1．2．2 數據可視化的意義 6
1．3 數據可視化的應用領域 9
1．3．1 在“工業4．0”中的應用 9
1．3．2 在智能交通中的應用 11
1．3．3 在新一代人工智能領域的應用 16
1．3．4 在其他領域的應用 16
1．4 與相關學科的關係 19
1．4．1 與計算機圖形學的關係 20
1．4．2 與計算機視覺的關係 20
1．4．3 與計算仿真的關係 20
1．4．4 與人機交互的關係 21
1．4．5 與數據庫的關係 21
1．4．6 與數據分析和數據挖掘的關係 21
習題 22
參考文獻 23
第2章 可視化的類型與模型 24
2．1 可視化的類型 24
2．1．1 科學可視化 24
2．1．2 信息可視化 30
2．2 可視化的模型 39
2．2．1 順序模型 39
2．2．2 分析模型 40
2．2．3 循環模型 41
習題 43
參考文獻 43
第3章 數據可視化基礎 45
3．1 光與視覺特性 45
3．1．1 光的特性 45
3．1．2 三基色原理 46
3．1．3 黑白視覺特性 47
3．1．4 彩色視覺特性 52
3．2 可視化的基本特徵 55
3．3 可視化流程 56
3．3．1 可視化的基本步驟 56
3．3．2 可視化的一般流程 57
3．4 可視化設計組件 60
3．4．1 可視化設計模型 60
3．4．2 可視化設計原則 60
3．4．3 可視化的數據 61
3．4．4 可視化的原材料 62
3．4．5 可視化的基本圖錶 62
3．5 可視化中的美學因素 64
3．6 可視化框架設計整體思路 65
3．6．1 可視化框架的構成 66
3．6．2 數據圖形映射的流程 66
習題 67
參考文獻 68
第4章 數據可視化的常用方法 70
4．1 視覺編碼 70
4．1．1 視覺感知 71
4．1．2 視覺通道 72
4．1．3 數據分類 73
4．1．4 常用的復雜數據處理方法 74
4．2 統計圖錶可視化方法 74
4．2．1 柱狀圖 75
4．2．2 條形圖 77
4．2．3 摺綫圖 78
4．2．4 餅圖 79
4．2．5 散點圖 79
4．2．6 氣泡圖 79
4．2．7 雷達圖 80
4．3 圖可視化方法 80
4．3．1 圖的類型 80
4．3．2 圖論可視化 81
4．3．3 思維導圖 81
4．4 可視化分析方法的常用算法 83
4．4．1 可視化分析方法 84
4．4．2 可視分析研究的特點 85
4．4．3 可視分析的應用實例 86
4．4．4 主成分分析 88
4．4．5 聚類分析 90
4．4．6 因子分析 91
4．4．7 層次分析法 91
4．5 可視化方法的選擇 92
4．5．1 百度地圖開發 93
4．5．2 城市人流走勢 93
4．5．3 商圈人流對比 94
4．5．4 D3．js和Echarts選擇上的建議 94
4．5．5 優秀的數據可視化作品欣賞 94
習題 95
參考文獻 95
第5章 大數據可視化的關鍵技術 97
5．1 大數據架構 97
5．1．1 係統協調者 100
5．1．2 數據提供者 100
5．1．3 大數據應用提供者 100
5．1．4 大數據框架提供者 102
5．1．5 數據消費者 103
5．1．6 安全和隱私 103
5．1．7 管理 103
5．2 大數據核心技術 104
5．2．1 數據收集 104
5．2．2 數據預處理 104
5．2．3 數據存儲 105
5．2．4 數據處理 107
5．2．5 數據分析 108
5．2．6 數據治理 110
5．3 可視化關鍵技術 110
5．4 大數據可視化渲染 112
5．4．1 圖像相關概念 112
5．4．2 渲染技術概述 114
5．4．3 基於CPU的渲染 115
5．4．4 基於GPU的渲染 116
5．4．5 集群渲染技術 118
5．4．6 雲渲染 122
習題 123
參考文獻 124
第6章 可視化交互 125
6．1 可視化交互方法分類 125
6．1．1 平移+縮放技術 126
6．1．2 動態過濾技術 127
6．1．3 概覽+細節技術 128
6．1．4 焦點+上下文技術 129
6．1．5 多視圖關聯協調技術 130
6．2 可視化交互空間 131
6．2．1 可視化交互空間查詢 131
6．2．2 可視化交互空間分析 132
6．2．3 交互空間分類 133
6．3 可視化交互模型 134
6．3．1 交互式信息可視化的用戶界麵模型 135
6．3．2 支持信息多麵體可視分析界麵模型（IMFA） 138
6．3．3 交互式可視化的關聯規則挖掘模型 138
6．3．4 基於Web的交互式數據可視化模型 140
6．3．5 基於交互技術的知識可視化模型 142
6．4 交互硬件與軟件 145
6．4．1 交互硬件 145
6．4．2 交互軟件 147
6．4．3 交互係統 148
習題 151
參考文獻 152
第7章 大數據可視化工具 153
7．1 Excel 153
7．1．1 Power Map簡介 153
7．1．2 Power Map的使用 153
7．1．3 數據可視化示例 155
7．2 Processing 155
7．2．1 Processing開發環境簡介 156
7．2．2 Processing繪製功能 156
7．2．3 Processing應用程序的結構 158
7．2．4 數據可視化舉例 159
7．3 NodeXL 161
7．3．1 NodeXL簡介 161
7．3．2 係統界麵 162
7．3．3 數據獲取與編輯 163
7．3．4 數據可視化 163
7．3．5 圖形分析與數據過濾 164
7．4 ECharts 165
7．4．1 ECharts架構及特點 165
7．4．2 基本組成 166
7．4．3 引入ECharts 167
7．4．4 圖錶繪製 167
7．5 Tableau 174
7．5．1 Tableau簡介 175
7．5．2 Tableau的使用 175
7．5．3 Tableau數據可視化實例 178
習題 181
參考文獻 182
第8章 大數據可視化係統――魔鏡 183
8．1 魔鏡簡介 183
8．2 係統架構與技術流程 184
8．3 數據處理與分析 185
8．4 數據可視化 188
習題 193
參考文獻 193

第9章 大數據可視化的行業案例 194
9．1 電商行業銷售數據分析 194
9．1．1 背景分析 194
9．1．2 需求分析 194
9．1．3 大數據分析過程 194
9．1．4 分析結論 202
9．2 廣告投放效果分析 202
9．2．1 背景分析 202
9．2．2 需求分析 203
9．2．3 大數據分析過程 203
9．2．4 分析結論 208
9．3 金融行業貸款數據分析 209
9．3．1 背景分析 209
9．3．2 需求分析 209
9．3．3 大數據分析過程 209
9．4 能源行業油井數據分析 223
9．4．1 背景分析 223
9．4．2 需求分析 223
9．4．3 大數據分析過程 224
習題 236
參考文獻
附錄A

前言/序言

《大數據可視化》的特色。本書與國內外同類書比較，最大的特點是突齣大數據可視化這一藝術與科技融閤的特點，教材融閤數字信號處理，人的視覺特性，可視分析學、大數據可視化渲染等基本理論，展示瞭大數據技術概貌，構建瞭大數據可視化的知識邏輯，同時強調實踐，具有鮮明的理論與實踐並重的特色。本書強調大數據可視化的基礎性原理同時，融入真實案例分析，教材具有實用性，讀者通過舉一反三，真正學會大數據可視化的工具，運用大數據思維，解決工作中實際問題。把握大數可視化應用的趨勢，教材強調多視圖整閤，強調所有數據視圖交互聯動，除瞭原有的餅狀圖、柱形圖、熱圖、地理信息圖等數據展現方式，還可以通過圖像的顔色、亮度、大小、形狀、運動趨勢等多種方式在一係列圖形中對數據進行分析，通過交互挖掘數據之間的關聯，利用數據推動決策。

《大數據可視化》的教學建議。本書共9章，內容包括大數據可視化概述、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、大數據可視化係統——魔鏡以及大數據可視化的行業案例內容。本書可作為大學本科計算機或相關專業的三、四年級學生的數據可視化課程的教材，建議課程總學時是48個（理論32個+實踐16個）。具體分配方案是：第1章至第6章每章4個學時；第7章至第9章每章2個學時，加上16個學時實踐環節。學期末的2個學時安排期末的大作業答辯。授課可采用多媒體投影教學方式，輔助以大量的案例分析、視頻材料和互動演示。本書的附屬資料（電子課件、作業、數據、在綫資源、視頻和圖像）將實時更新。

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還行，不錯。。。。。。。。。

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先下載瞭PPT，後來買瞭一本書，還不錯，有些不清楚的東西看看掃盲用，沒有太深的。

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雲計算大數據，未來已經到來

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寬泛不深入，瞭解夠用瞭

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原來買瞭第二版，現在看到新版本趕緊買來看一下

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深度學習講的很好，很基礎，參考書

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