大数据可视化技术与应用
作者: 吕云翔等 编著10.88万字44人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (162章)
倒序
正文
001 数据可视化概述002 数据可视化概述-1.1 什么是数据可视化003 数据可视化概述-1.2 数据可视化的发展历史004 数据可视化概述-1.3 大数据可视化的分类005 .3.1 科学可视化006 .3.2 信息可视化007 .3.3 可视分析学008 数据可视化概述-1.4 大数据可视化的作用009 .4.1 记录信息010 .4.2 分析推理011 .4.3 信息传播与协同012 数据可视化概述-1.5 大数据可视化的发展方向013 数据可视化概述-习题014 数据可视化基础015 数据可视化基础-2.1 可视化流程016 数据可视化基础-2.2 可视化设计工具和原则017 .2.1 可视化数据组织与管理工具018 .2.2 可视化设计原则019 数据可视化基础-习题020 时间数据可视化021 时间数据可视化-3.1 时间数据在大数据中的应用022 时间数据可视化-3.2 连续型时间数据可视化023 .2.1 阶梯图024 .2.2 折线图025 .2.3 螺旋图026 .2.4 热图027 时间数据可视化-3.3 离散型时间数据可视化028 .3.1 散点图029 .3.2 柱形图030 .3.3 堆叠柱形图031 .3.4 点线图032 时间数据可视化-3.4 可视化图表的选择033 时间数据可视化-习题034 比例数据可视化035 比例数据可视化-4.1 比例数据在大数据中的应用036 比例数据可视化-4.2 部分与整体037 .2.1 饼图038 .2.2 环形图039 .2.3 比例中的堆叠040 .2.4 矩形树图041 比例数据可视化-4.3 时空比例数据可视化042 比例数据可视化-习题043 关系数据可视化044 关系数据可视化-5.1 关系数据在大数据中的应用045 关系数据可视化-5.2 数据关联性的可视化046 .2.1 散点图047 .2.2 散点图矩阵048 .2.3 气泡图049 关系数据可视化-5.3 数据分布性的可视化050 .3.1 茎叶图051 .3.2 直方图052 .3.3 密度图053 关系数据可视化-习题054 文本数据可视化055 文本数据可视化-6.1 文本数据在大数据中的应用及提取056 .1.1 文本数据在大数据中的应用057 .1.2 使用网络爬虫提取文本数据058 文本数据可视化-6.2 文本内容可视化059 .2.1 关键词可视化060 .2.2 时序文本可视化061 .2.3 文本分布可视化062 文本数据可视化-6.3 文本关系可视化063 文本数据可视化-习题064 复杂数据可视化065 复杂数据可视化-7.1 高维多元数据在大数据中的应用066 .1.1 空间映射法067 .1.2 图标法068 复杂数据可视化-7.2 非结构化数据可视化069 .2.1 基于并行的大尺度数据高分辨率可视化070 .2.2 分而治之的大尺度数据分析与可视化071 复杂数据可视化-习题072 Excel数据可视化方法073 Excel数据可视化方法-8.1 Excel界面介绍074 Excel数据可视化方法-8.2 基础图像绘制075 .2.1 柱形图076 .2.2 折线图077 .2.3 柱状折线组合图078 Excel数据可视化方法-8.3 案例：旭日图制作079 Excel数据可视化方法-8.4 案例：瀑布图制作080 Python表格处理分析081 Python表格处理分析-9.1 Python办公背景介绍082 Python表格处理分析-9.2 前期准备与基本操作083 .2.1 基本术语概念说明084 .2.2 安装openpyxl并创建一个工作簿085 .2.3 从Excel工作簿中读取数据086 .2.4 迭代访问数据087 .2.5 修改与插入数据088 Python表格处理分析-9.3 进阶内容089 .3.1 为Excel表单添加公式090 .3.2 为表单添加条件格式091 .3.3 为Excel表单添加图表092 Python表格处理分析-9.4 案例：亚马逊电子产品销售情况分析093 .4.1 背景与前期准备094 .4.2 使用openpyxl读取数据并转为DataFrame095 .4.3 绘制数值列直方图096 .4.4 绘制相关性矩阵097 .4.5 绘制散布矩阵098 .4.6 将可视化结果插入回Excel表格中099 R数据可视化方法100 R数据可视化方法-10.1 R语言概述101 .1.1 R语言的特点102 .1.2 R语言的功能特征103 R数据可视化方法-10.2 R语言数据处理流程104 .2.1 R语言的安装105 .2.2 R语言数据处理流程106 R数据可视化方法-10.3 案例：mtcars和AirPassengers数据集分析107 .3.1 数据集108 .3.2 AirPassengers数据集109 FineBI110 FineBI-11.1 FineBI介绍111 .1.1 产品定位112 .1.2 与传统商务智能软件相较的优势113 .1.3 软件安装与启动114 FineBI-11.2 数据准备与加工115 .2.1 数据源116 .2.2 数据准备117 .2.3 关联设置118 FineBI-11.3 可视化分析119 .3.1 表格组件120 .3.2 图表组件121 .3.3 过滤组件122 .3.4 设计仪表板123 FineBI-11.4 案例：零售行业数据分析124 ECharts数据可视化方法125 ECharts数据可视化方法-12.1 ECharts介绍126 ECharts数据可视化方法-12.2 ECharts基础概念127 ECharts数据可视化方法-12.3 可视化类型128 ECharts数据可视化方法-12.4 ECharts数据交互与API使用129 ECharts数据可视化方法-12.5 主题与扩展管理130 ECharts数据可视化方法-12.6 案例：人口增长数据模拟与分析131 DataV132 DataV-13.1 DataV介绍133 .1.1 多种场景模板134 .1.2 丰富的图标库与地理绘制支持135 .1.3 支持多种数据源136 .1.4 容易实现的图形化搭建工具137 .1.5 灵活的发布方式138 DataV-13.2 可视化应用管理139 .2.1 模板的使用140 .2.2 应用的创建与发布141 DataV-13.3 数据源管理142 .3.1 添加IP地址白名单143 .3.2 添加数据源144 DataV-13.4 组件管理145 .4.1 组件概览146 .4.2 配置组件数据147 .4.3 配置组件交互148 .4.4 组件包的使用与管理149 DataV-13.5 案例：店铺销售数据可视化150 Tableau151 Tableau-14.1 Tableau介绍152 .1.1 软件特点153 .1.2 软件下载与安装154 Tableau-14.2 案例：超市销售数据可视化分析155 .2.1 Tableau Desktop的使用(1)156 .2.1 Tableau Desktop的使用(2)157 .2.1 Tableau Desktop的使用(3)158 .2.2 Tableau Server的使用(1)159 .2.2 Tableau Server的使用(2)160 .2.2 Tableau Server的使用(3)161 .2.3 Tableau Reader的使用162 参考文献
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