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『簡體書』数据可视化原理及应用（第2版·ECharts版）

書城自編碼： 4089215
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 樊银亭 夏敏捷 宋宝卫
國際書號(ISBN)： 9787302678755
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2025-02-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 65.9

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編輯推薦：
（1）夯实理论，注重实践。
本书深入浅出地阐述数据可视化的基础理论，为读者构建了坚实的知识基础。同时，紧跟技术前沿，通过ECharts和Python的可视化应用案例，展示了数据可视化在实际项目中的强大功能，帮助读者实现从理论到实践的跨越。
（2）案例丰富，强化操作。
本书在应用篇中安排大量的实践案例，最后一章以ECharts在微信公众号舆情系统中的可视化应用为例，详细讲解数据可视化技术在具体项目中的应用过程，旨在帮助读者掌握项目的实施流程和技术细节，从而提升其实际操作能力。
（3）图文并茂，易于理解。
本书以通俗易懂的语言和丰富的图表，将复杂的数据可视化理论讲解得生动有趣，旨在激发读者的学习兴趣和积极性，便于读者理解和掌握知识点。
內容簡介：
本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、统计、大数据处理及相关专业开设的“数据可视化”课程而编写的。全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介绍相应的可视化方法； 应用篇着重介绍可视化工具ECharts的综合应用，同时介绍流行语言Python在可视化方面的应用，最后一章用实例讲解一个ECharts在微信公众号舆情系统中可视化应用的实例。

本书可作为高等学校计算机、统计、大数据处理及相关专业高年级本科生和研究生的教学用书，也适用于ECharts学习者、可视化设计人员和数据分析人员，对于从事数据可视化、数据分析、视觉艺术开发和应用人员也有较大的参考价值。
目錄：
原理篇
第1章数据可视化简介
1.1数据可视化发展历程
1.2数据可视化的目标和作用
1.2.1数据可视化的目标
1.2.2数据可视化的作用
1.3数据可视化的优势
1.4数据可视化与人机交互技术
1.4.1人机交互的发展历史
1.4.2人机交互的研究内容
1.4.3人机交互的前景
第2章数据可视化基础
2.1数据对象与属性类型
2.1.1数据对象
2.1.2属性
2.1.3属性类型
2.2数据的基本统计描述
2.2.1中心趋势度量
2.2.2数据分布度量
2.3数据的相似性和相异性度量
2.3.1数据矩阵与相异性矩阵
2.3.2标称属性的度量
2.3.3二元属性的度量
2.3.4数值属性的度量
2.3.5序数属性的度量
2.3.6文档的余弦相似性
2.4视觉感知
2.4.1视敏度和色彩感知
2.4.2视觉模式识别
2.5视觉通道
2.5.1视觉通道简介
2.5.2视觉通道的类型
2.5.3视觉通道的表现力
2.6可视化的组件
2.6.1坐标系
2.6.2标尺
2.6.3背景信息
2.6.4整合可视化组件
第3章数据可视化过程
3.1数据可视化流程
3.2数据处理和数据变换
3.2.1数据清理
3.2.2数据集成
3.2.3数据变换与数据离散化
3.2.4数据配准
3.3可视化映射
3.3.1图形标记和视觉通道
3.3.2可视化编码的选择
3.3.3源于统计图表的可视化
第4章数据可视化方法
4.1二维标量场数据可视化方法
4.1.1颜色映射法
4.1.2等值线法
4.1.3高度映射法
4.1.4标记法
4.2三维标量场数据可视化方法
4.2.1直接体绘制
4.2.2等值面绘制
4.3向量场可视化方法
4.3.1向量简化为标量
4.3.2箭头表示方法
4.3.3流线、迹线、脉线、时线
4.4时间序列数据可视化方法
4.4.1星状图
4.4.2日历视图
4.4.3邮票图表法
4.5地理空间数据可视化方法
4.5.1地图投影
4.5.2墨卡托投影
4.5.3摩尔威德投影
4.5.4地理空间可视化方法
4.5.5统计地图
4.6文本与文档可视化方法
4.6.1文本可视化的基本流程
4.6.2文本可视化典型案例——词云
4.7层次数据可视化方法
应用篇
第5章ECharts可视化基础
5.1ECharts简介和使用
5.1.1ECharts简介
5.1.2下载引用ECharts
5.1.3ECharts 需要的预备知识
5.1.4HTML
5.2JavaScript编程基础
5.2.1在HTML中使用JavaScript语言
5.2.2JavaScript的数据类型
5.2.3JavaScript运算符和表达式
5.2.4JavaScript控制语句和函数
5.2.5JavaScript函数
5.2.6JavaScript类的定义和实例化
5.2.7调试JavaScript程序的方法
5.2.8ES6简介
5.3SVG基础知识
5.3.1图片存储方式
5.3.2SVG的概念
5.3.3SVG的优势
5.3.4向网页添加SVG XML
5.4DOM
5.4.1DOM结点树
5.4.2访问修改HTML元素
5.4.3添加删除HTML元素结点
5.4.4DOM的优点和缺点
5.5Canvas
5.5.1Canvas元素的定义语法
5.5.2使用JavaScript获取网页中的Canvas对象
5.5.3绘制图形
5.5.4描边和填充
5.5.5绘制图像
5.5.6图形的操作
5.6CSS语法基础
5.6.1CSS基本语句
5.6.2在HTML文档中应用CSS样式
5.6.3CSS选择器
第6章ECharts绘制图表入门
6.1ECharts图表入门
6.1.1ECharts基础架构
6.1.2制作第一个ECharts图表
6.1.3ECharts基础概念解释
6.2ECharts配置项和组件
6.2.1ECharts常见配置项
6.2.2ECharts样式设置
6.2.3ECharts直角坐标系下的网格及坐标轴
6.2.4ECharts交互组件
6.2.5ECharts标记点和标记线
6.3ECharts数据集
6.3.1数据集的使用
6.3.2数据集的行或列映射为系列
第7章ECharts常用图表绘制
7.1ECharts 绘制柱状图和条形图
7.1.1ECharts绘制堆叠柱状图
7.1.2ECharts绘制条形图
7.2ECharts 绘制饼图
7.2.1ECharts 绘制标准饼图
7.2.2ECharts绘制南丁格尔图
7.2.3ECharts 绘制环形图
7.3ECharts 绘制散点图和折线图
7.3.1ECharts绘制散点图
7.3.2ECharts绘制折线图
7.4ECharts绘制热力图
7.5ECharts绘制漏斗图
7.6ECharts绘制雷达图
7.7ECharts绘制树状图和矩阵树状图
7.7.1ECharts绘制树状图
7.7.2ECharts绘制矩阵树状图
7.8ECharts绘制仪表盘
7.9ECharts绘制关系图
7.10ECharts绘制盒须图和K线图
7.10.1ECharts绘制盒须图
7.10.2ECharts绘制K线图
7.11ECharts绘制词云图
第8章ECharts高级应用
8.1ECharts的图表混搭及多图表联动
8.1.1ECharts的图表混搭
8.1.2ECharts的多图表联动
8.2动态切换主题及自定义ECharts主题
8.2.1ECharts中动态切换主题
8.2.2自定义ECharts主题
8.3ECharts 中的事件和行为
8.3.1ECharts 中鼠标事件的处理
8.3.2ECharts组件交互的行为事件
8.4ECharts异步加载数据和动态更新
8.4.1实现异步加载数据
8.4.2实现数据的动态更新
第9章Python科学计算和可视化应用
9.1Python基础知识
9.2NumPy库的使用
9.2.1NumPy数组
9.2.2NumPy数组的算术运算
9.3Matplotlib绘图可视化
9.3.1Matplotlib.pyplot模块——快速绘图
9.3.2绘制条形图、饼图、散点图等
9.3.3绘制图像
9.3.4图像轮廓和直方图
9.3.5交互式标注
9.4seaborn绘图可视化
9.4.1seaborn安装和内置数据集
9.4.2seaborn背景与边框
9.4.3seaborn绘制散点图
9.4.4seaborn绘制折线图
9.4.5seaborn绘制直方图
9.4.6seaborn绘制条形图

9.4.7seaborn绘制线性回归模型
9.4.8seaborn绘制箱线图
9.5Pyecharts绘图可视化
9.5.1安装Pyecharts
9.5.2体验图表
9.5.3常用图表
9.6Python可视化应用——天气分析和展示
9.6.1爬取数据
9.6.2Pandas处理分析数据
9.6.3数据可视化展示
9.7Python可视化应用——学生成绩分布柱状图展示
9.7.1程序设计的思路
9.7.2程序设计的步骤
第10章可视化在微信公众号舆情系统中的应用
10.1系统背景意义
10.2系统功能模块
10.3功能需求
10.3.1系统首页
10.3.2文章热度
10.3.3高频词云
10.3.4文章正负面
10.3.5话题发现
10.3.6信息采集
10.4系统实现
10.4.1登录界面
10.4.2欢迎界面
10.4.3文章热度
10.4.4高频词云
10.4.5文章正负面
10.4.6话题发现
10.4.7信息采集
参考文献
內容試閱：
数据可视化（Data Visualization）起源于18世纪。William Playfair在出版的图书The Commercial and Political Atlas中第一次使用了柱状图和折线图。当时
的柱状图和折线图是用来
表示国家的进出口量，如今柱状图和折线图依然在使用。19世纪初，他出版了Statistical Breviary一书，里面第一次使用了饼图。这三种图形都是至今常用的、著名的可视化图形。19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪后，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，它作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。

数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
其目的是对数据进行可视化处理，并使其能被明确、有效地传递。比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等能有更好、更快的认识，经过可视化之后的数据能加深人类对于数据的理解和记忆。

全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、数据可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介绍相应的可视化方法； 应用篇着重介绍可视化工具ECharts的综合应用，同时介绍Python语言在可视化方面的应用，最后一章用实例讲解ECharts在微信公众号舆情系统中的可视化应用。
配套资源
为便于教与学，本书配有源代码、教学课件、教学大纲、教学日历。

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本书特色
（1） 夯实理论，注重实践。
本书深入浅出地阐述数据可视化的基础理论，为读者构建了坚实的知识基础。同时，紧跟技术前沿，通过ECharts和Python的可视化应用案例，展示了数据可视化在实际项目中的强大功能，帮助读者实现从理论到实践的跨越。
（2） 案例丰富，强化操作。
本书在应用篇中安排大量的实践案例，最后一章以ECharts在微信公众号舆情系统中的可视化应用为例，详细讲解数据可视化技术在具体项目中的应用过程，旨在帮助读者掌握项目的实施流程和技术细节，从而提升其实际操作能力。
（3） 图文并茂，易于理解。
本书以通俗易懂的语言和丰富的图表，将复杂的数据可视化理论讲解得生动有趣，旨在激发读者的学习兴趣和积极性，便于读者理解和掌握知识点。

读者对象
本书可作为高等学校计算机、统计、大数据处理及相关专业高年级本科生和研究生的教学用书，也适用于ECharts学习者、可视化设计人员和数据分析人员，对于从事数据可视化、数据分析、视觉艺术开发与应用等人员也有较大的参考价值。

本书由樊银亭和夏敏捷（中原工学院）主持编写，樊银亭编写第1章，宋宝卫（郑州轻工业大学）编写第3~9章，其余章由夏敏捷编写。

在本书的编写过程中，为确保内容的正确性，参阅了很多资料，并且得到了中原工学院
和资深Web程序员的支持，
研究生师钰博
参与了资料整理。

由于编者水平有限，书中难免有疏漏之处，敬请广大读者批评指正。

夏敏捷
2024年8月

 

 

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