芯智编著
《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验,详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分,共11章,第1部分主要讲解Python语言的基础知识,包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等,尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能,分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础,内容翔实,突出示例讲解,既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用,也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。
姜伟生
本书是“鸢尾花数学大系:从加减乘除到机器学习”丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程,本书则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学、数据可视化。本书是“鸢尾花书”系列中的一本真正意义上的“图册”。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。本书“毫无节制”地展示数学之美,而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。本书包含8个部分共36章内容。前5个板块(共18章)专注于各种可视化手段,是可视化中的“术”;后3个数学板块(共18章)选取了18个话题来展示数学之美,是可视化中的“艺”,阅读这18章时,请关注每个可视化方案的创意思路、作图技巧、数学工具。本书读者群包括程序员、科技制图开发者、高级数据分析师、机器学习开发者、创意编程开发者、计算机图形学研究者。
王国燕、金心怡
《数据可视化》为网络与新媒体专业系列教材之一,按照数据可视化的实际流程编排,涵盖了数据获取和处理、数据呈现、数据可视化设计技巧与原则、数据可视化工具、数据可视化陷阱等内容。本书通过理论与实践并重的内容设计,基于对跨领域的数据可视化案例的分析,为读者提供了一个全面且实用的数据可视化指南,帮助读者掌握数据可视化的核心概念、技巧和工具,以便将数据转化为清晰、有力的视觉表达。 《数据可视化》既可以作为初学者的领路手册,也适合数据分析师、视觉设计师等相关人员阅读。
倪振松,胡煜华,朱家全
《大数据可视化编程和应用》从基础开始,全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架,并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术,包括Excel图表、Tableau Desktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。 《大数据可视化编程和应用》共分为8章,第1章着重介绍大数据的发展历程,以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义;第2章着重介绍如何通过Excel工具实现数据可视化的内容;第3章着重介绍Tableau可视化工具的使用、数据处理、数据可视化的应用等内容;第4章着重介绍以Highcharts、d3可视化为主要内容的Web可视化组件;第5章着重介绍以JFreeChart和ECharts为代表的Java可视化控件的安装、功能及使用案例;第6章着重介绍以Python编程为基础的数据可视化工具,包括Matplotlib框架、Bokeh框架、Pairplot框架及基于ECharts的Pyecharts框架;第7章介绍豆瓣电影数据可视化应用案例;第8章介绍餐饮消费数据可视化应用案例。另外,《大数据可视化编程和应用》还赠送PPT课件、教学视频、教学大纲等资源,方便读者学习和使用。 《大数据可视化编程和应用》适合大数据可视化初学者,也适合作为高等院校数据科学与大数据技术、大数据技术与应用、大数据分析与挖掘等专业的教材。
宋翔
《Tableau数据可视化分析从新手到高手》详细介绍了使用Tableau对数据进行可视化分析的大量功能、操作方法和技巧,以及在实际中的应用。全书各章的先后顺序以在Tableau中分析数据的工作流程进行安排,便于读者学习和理解。 全书共分10章,内容主要包括数据分析的一些重要概念和术语、Tableau Desktop的界面组成和工作区的使用方法、连接和管理数据源、编辑数据源中的数据、数据模型的概念和构建数据模型的方法、管理数据模型中的字段、创建视图的基本方法、使用标记卡控制视图的显示细节、为数据分组、钻取数据、排序和筛选数据、设置视图格式、创建不同类型的图表、创建和设置仪表板、创建和设置故事以及优化、保存和共享分析成果等内容,第10章通过一个综合案例,介绍在实际应用中使用Tableau对数据进行可视化分析的方法。另外,《Tableau数据可视化分析从新手到高手》赠送案例使用的数据源文件和制作完成的Tableau工作簿文件,以及案例的多媒体视频教程和教学课件。 《Tableau数据可视化分析从新手到高手》适合所有想要学习使用Tableau进行数据可视化分析的用户,也适合从事数据分析的专业人员,还可作为各类院校和培训班的Tableau可视化数据分析的教材。
王国平
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础,循序渐进地介绍Python可视化技术,重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇,第1篇(第1~4章)主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术,帮助准备可视化数据;第2篇(第5~7章)介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧;第3篇(第8~10章)介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧;第4篇(第11~13章)介绍3个项目案例,旨在使读者学以致用,提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频,供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富,通俗易懂,适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用,还可以作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件进行大数据可视化分析的参考书,也可以作为大中专院校相关专业的教学用书。
黄源,任东哲
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。全书共分11章,包括大数据可视化概述、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、R语言可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。 本书以“理论与实践操作”相结合的方式,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。 本书可作为各类高校大数据、云计算、人工智能、软件技术、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。
王念新、尹隽
本书分为3篇,共15章。理论篇(第1~4章)从数据可视化概述、理论、过程和工具四个方面进行了介绍; 方法篇(第5~10章)讲解了不同类型数据可视化的设计步骤、常用图表元素以及可视化样例展示; 应用篇(第11~15章)从聚类分析、预测、评价、关联性分析、状态监控等应用场景出发,结合具体的案例背景,讲解了数据可视化的实际应用。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书可以作为大数据管理与应用、信息管理与信息系统等专业的教材和教学参考书,也可以作为数据可视化研究和应用的参考手册。
董付国
本书详细讲解Python扩展库NumPy、Pandas、Matplotlib在数据分析与数据可视化领域的应用。全书共3章,第1章讲解基于NumPy的数组运算、矩阵运算、多项式计算及傅里叶变换等内容;第2章讲解基于Pandas的数据读写、生成、访问、修改、删除、分析与处理等内容;第3章讲解基于Matplotlib的折线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图、箱线图、小提琴图、风矢量图、等高线图、树状图、三维图形等各种图形绘制技术以及绘图区域切分、轴域属性设置、坐标轴属性设置、图例属性设置、动态图形绘制、交互式图形绘制等内容。 本书可以作为数据科学与大数据、计算机科学与技术、统计、信息管理、数字媒体技术、办公自动化以及相关专业研究生、本科生、专科生的教材,也可以作为相关从业人员的工具书或Python爱好者的进阶自学用书。
洪锦魁
《matplotlib数据可视化实战》借助matplotlib讲解开展数据可视化实践所需要掌握的关键知识和技能,从设置图表基础元素(坐标轴、标签、颜色、数学符号等),到根据表现内容绘制不同类型的图表(折线图、条形图、圆饼图、小提琴图等),全面讲解了 matplotlib 的使用方法。为方便读者学习, 书中对相关操作都配以案例及代码进行讲解,读者可以根据自身需求,灵活使用其中的函数和语句。 本书适合数据分析、数据可视化领域的爱好者、从业者阅读,也适合作为高校相关专业的教材。
郭宏远
Excel数据可视化根据图表的展示形式可分为基础图表、动态图表和数据大屏,本书以Excel的基础知识为起点,逐步介绍Excel数据可视化的三种形态。这是一个循序渐进的学习过程,每个对应的模块都包含通用设计理论和具体的设计方法,理论和实践相结合,使读者在举一反三中逐渐学会使用Excel实现数据可视化。
主编:吕云翔 姚泽良,副主编:谢吉力 朱英豪 仇善召 韩延刚 黄泽桓
本书分为三个部分: 基础理论、大数据可视化、大数据可视化工具及应用。 基础理论部分包括第1、2章。第1章回顾了可视化发展进程,介绍了可视化领域的一些基础概念及应用; 第2章介绍了可视化的一般流程及设计组件。 大数据可视化部分包括第3~7章,主要介绍了不同类型数据的可视化方法,分别为: 比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。 大数据可视化工具及应用部分包括第8~18章,选取了市场上主流的一些可视化工具,围绕它们的使用方法和应用案例展开。这些工具包括商业软件Excel、Power BI、FineBI、D3.js、DataV、Tableau,开源包ECharts,以及编程语言Python、R。 本书既可以作为高等院校计算机与软件相关专业的教材,也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。
吴花平、陈继、朱谱熠、刘金卓、李圆蕊、张雷、吴祖松、张帆、徐加波、罗章涛
《数据可视化》对 Tableau、连接数据源、数据可视化分析的基础操作和高级操作做了详细介绍, 旨在帮助不具备编程或脚本语言技能的初学者轻松地跨多个数据表分析复杂的业务问题。此外,本书以上市公司为例,通过 Python 与 Tableau 的深度融合对上市公司进行分析, 有利于读者提高实战能力,具备系统的数据分析思维。 本书内容全面,提供多样化数据模型,注重细节和基础,案例从易到难、由浅入深、 循序渐进。 本书可作为高等院校电子商务类专业本科生、工商管理类本科生和研究生的教学用 书,也可作为电子商务企业的岗位培训和财会类岗位自学用书。
黄源,蒋文豪,龙颖
本书的编写目的是向读者介绍大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章,分别介绍大数据概述、爬虫和大数据相关技术、Scrapy爬虫、Python与MySQL数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清洗、数据格式与编码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清洗以及综合实训。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相关技术,并对书中重要的、核心的知识点加大练习的比例,以达到熟练应用的目的。 本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业课教材,也可作为大数据爱好者的参考书。
杜萌,程明智
全书分4篇,共有11章。第1篇为数据可视化基础,主要阐述数据可视化的基础理论和概念,包括可视化的简史、数据可视化的分类和工作流程、数据的视觉编码和交互设计。第2篇为虚拟现实基础,主要介绍虚拟现实技术的基本概念和开发工具,包括虚拟现实应用与Web端虚拟现实的开发技术。第3篇为沉浸式数据可视化与可视分析,主要介绍沉浸式数据可视化的基础概念、多感知技术以及交互技术。 第4篇通过两个具体的应用案例,帮助读者学习并了解沉浸式可视化与可视分析作品的设计方法和开发过程。 本书可以作为虚拟现实、大数据或数字媒体相关专业的专科生、本科生和研究生的选修课程教材,也可以作为其他专业初学者的领路指南,还可以作为沉浸式可视化研究与应用的使用参考。本书讲授虚拟现实沉浸式环境下的数据可视化及可视分析的思维和实现方法,具有一定的创新性和社会效益,希望能为从事大数据可视化、虚拟现实相关工作的研究者提供帮助。
雷元
《数据可视化原理与实战:基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法,分为两篇:“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、国际商业沟通标准等;工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则(MACIE准则)与综合案例。MACIE准则包括“意义”“准确”“清晰”“洞察”和“效率”,并围绕每个准则讲述如何用Power BI落地具体操作;案例部分依据MACIE准则对3个具体案例进行评估,并在准则的指导下对其进行综合优化。 《数据可视化原理与实战:基于Power BI》适合 Power BI 从业者、可视化分析的从业者阅读。希望读者通过学习本书内容,切实提高可视化分析的技能。
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