描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111615149
编辑推荐
提供课程教学进度表、课程设计、实验总结。
为每章教学内容都针对性地安排了导读案例和课后实验与思考等环节。
为每章教学内容都针对性地安排了导读案例和课后实验与思考等环节。
内容简介
大数据可视化是一门理论性和实践性都很强的课程。《大数据可视化》针对计算机、信息管理、经济管理和其他相关专业学生的发展需求，系统、全面地介绍大数据可视化的基本知识和技能，详细介绍了数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事以及Tableau地图分析与发布等内容，共11章，各章均配套设计了导读案例、实验与思考等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。
《大数据可视化》为高等院校相关专业“大数据可视化”“数据媒体设计”等课程全新设计编写，是具有丰富实践特色的主教材。还可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
《大数据可视化》为高等院校相关专业“大数据可视化”“数据媒体设计”等课程全新设计编写，是具有丰富实践特色的主教材。还可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
目 录
课程教学进度表
第1章 数据可视化之美1
【导读案例】南丁格尔“极区图”1
1.1 数据与可视化3
1.1.1 数据是什么3
1.1.2 数据的可变性3
1.1.3 数据的不确定性5
1.1.4 数据的背景信息6
1.1.5 打造好的可视化效果7
1.2 数据与图形7
1.2.1 地图传递信息7
1.2.2 数据与走势8
1.2.3 视觉信息的科学解释9
1.2.4 图片和分享的力量10
1.2.5 实时可视化10
1.3 数据可视化的运用11
1.3.1 数据可视化的方法12
1.3.2 数据可视化的挑战12
1.3.3 传统的数据分析图表13
1.4 可视化分析与编程工具15
1.4.1 Microsoft Excel15
1.4.2 Google Spreadsheets16
1.4.3 Tableau16
1.4.4 针对特定数据的工具16
1.4.5 可视化编程工具17
【实验与思考】熟悉大数据可视化19
第2章 Excel数据可视化方法22
【导读案例】亚马孙丛林的变迁22
2.1 Excel的函数与图表24
2.1.1 Excel函数25
2.1.2 Excel图表26
2.1.3 选择图表类型27
2.2 整理数据源29
2.2.1 数据提炼29
2.2.2 抽样产生随机数据31
2.3 数理统计中的常见统计量33
2.3.1 比平均数更稳定的中位数和众数33
2.3.2 概率统计中的正态分布和偏态分布34
2.3.3 应用在财务预算中的分析工具36
2.4 改变数据形式引起的图表变化37
2.4.1 用负数突出数据的增长情况37
2.4.2 重排关键字顺序使图表更合适38
【实验与思考】体验Excel数据可视化方法39
第3章 Excel数据可视化应用40
【导读案例】包罗一切的数字图书馆40
3.1 直方图：对比关系44
3.1.1 以零基线为起点44
3.1.2 垂直直条的宽度要大于条间距45
3.1.3 慎用三维效果的柱形图46
3.1.4 用堆积图表示百分数47
3.2 折线图：按时间或类别显示趋势48
3.2.1 减小Y轴刻度单位增强数据波动情况48
3.2.2 突出显示折线图中的数据点49
3.2.3 通过面积图显示数据总额50
3.3 圆饼图：部分占总体的比例51
3.3.1 重视圆饼图扇区的位置排序51
3.3.2 分离圆饼图扇区强调特殊数据52
3.3.3 用半个圆饼图刻画半期内的数据53
3.3.4 让多个圆饼图对象重叠展示对比关系54
3.4 散点图：表示分布状态54
3.4.1 用平滑线联系散点图增强图形效果55
3.4.2 将直角坐标改为象限坐标凸显分布效果55
3.5 侧重点不同的特殊图表56
3.5.1 用子弹图显示数据的优劣56
3.5.2 用温度计展示工作进度58
3.5.3 用漏斗图进行业务流程的差异分析59
【实验与思考】熟悉Excel数据图表的分析作用60
第4章 数据引导可视化设计62
【导读案例】拿破仑东征莫斯科及撤退62
4.1 可视化对认知的帮助65
4.1.1 科学可视化65
4.1.2 七个数据类型65
4.1.3 七个基本任务67
4.2 新的数据研究方法67
4.3 信息图形和展示69
4.4 走进数据艺术的世界70
4.5 掌握可视化设计组件71
4.5.1 视觉隐喻72
4.5.2 坐标系75
4.5.3 标尺76
4.5.4 背景信息77
4.5.5 整合可视化组件78
【实验与思考】大数据可视化的领军企业Tableau78
第5章 数据可视化过程82
【导读案例】关于泰坦尼克号的“镶嵌图”82
5.1 分析数据，指导视觉探索84
5.1.1 你拥有什么数据85
5.1.2 关于数据，你想了解什么85
5.1.3 应该使用哪种可视化方式86
5.1.4 你看到了什么，有意义吗86
5.2 分类数据的可视化86
5.2.1 整体中的部分87
5.2.2 子分类87
5.2.3 看清数据的结构和模式88
5.3 时序数据的可视化88
5.3.1 周期89
5.3.2 循环90
5.4 空间数据的可视化91
5.5 让可视化设计更清晰92
5.5.1 建立视觉层次92
5.5.2 增强图表的可读性93
5.5.3 允许数据点之间进行比较94
5.5.4 描述背景信息95
【实验与思考】绘制新的泰坦尼克事件镶嵌图96
第6章 数据可视化组织98
【导读案例】德克萨斯大学体系的透明化98
6.1 可视化组织的快速发展100
6.1.1 什么是数据驱动100
6.1.2 新的互联网环境101
6.1.3 更好的数据工具102
6.1.4 更透明的组织103
6.1.5 竞争新态势：有样学样103
6.1.6 元数据和源数据104
6.2 典型的可视化组织——Netflix104
6.2.1 创办Netflix104
6.2.2 Netflix自我颠覆105
6.2.3 大数据整合战略的构成106
6.2.4 Netflix文化灌输106
6.3 创业公司的数据可视化108
6.3.1 Wedgies的创业108
6.3.2 用户体验至高无上109
6.3.3 应用开源工具109
6.4 可视化组织的四层架构110
6.5 建立可视化组织112
6.5.1 数据提示113
6.5.2 设计提示114
6.5.3 技术提示116
6.5.4 管理提示116
【实验与思考】建立数据可视化组织117
第7章 Tableau应用初步119
【导读案例】数据分析的五大思维方式119
7.1 Tableau概述122
7.1.1 Tableau可视化技术122
7.1.2 Tableau主要特性123
7.2 Tableau产品线124
7.3 下载、安装与注册125
7.4 Tableau工作区127
7.4.1 工作表工作区128
7.4.2 仪表板工作区129
7.4.3 故事工作区130
7.4.4 菜单栏和工具栏130
7.5 Tableau数据132
7.5.1 数据角色133
7.5.2 字段类型134
7.5.3 文件类型135
7.6 创建视图135
7.6.1 行列功能区136
7.
第1章 数据可视化之美1
【导读案例】南丁格尔“极区图”1
1.1 数据与可视化3
1.1.1 数据是什么3
1.1.2 数据的可变性3
1.1.3 数据的不确定性5
1.1.4 数据的背景信息6
1.1.5 打造好的可视化效果7
1.2 数据与图形7
1.2.1 地图传递信息7
1.2.2 数据与走势8
1.2.3 视觉信息的科学解释9
1.2.4 图片和分享的力量10
1.2.5 实时可视化10
1.3 数据可视化的运用11
1.3.1 数据可视化的方法12
1.3.2 数据可视化的挑战12
1.3.3 传统的数据分析图表13
1.4 可视化分析与编程工具15
1.4.1 Microsoft Excel15
1.4.2 Google Spreadsheets16
1.4.3 Tableau16
1.4.4 针对特定数据的工具16
1.4.5 可视化编程工具17
【实验与思考】熟悉大数据可视化19
第2章 Excel数据可视化方法22
【导读案例】亚马孙丛林的变迁22
2.1 Excel的函数与图表24
2.1.1 Excel函数25
2.1.2 Excel图表26
2.1.3 选择图表类型27
2.2 整理数据源29
2.2.1 数据提炼29
2.2.2 抽样产生随机数据31
2.3 数理统计中的常见统计量33
2.3.1 比平均数更稳定的中位数和众数33
2.3.2 概率统计中的正态分布和偏态分布34
2.3.3 应用在财务预算中的分析工具36
2.4 改变数据形式引起的图表变化37
2.4.1 用负数突出数据的增长情况37
2.4.2 重排关键字顺序使图表更合适38
【实验与思考】体验Excel数据可视化方法39
第3章 Excel数据可视化应用40
【导读案例】包罗一切的数字图书馆40
3.1 直方图：对比关系44
3.1.1 以零基线为起点44
3.1.2 垂直直条的宽度要大于条间距45
3.1.3 慎用三维效果的柱形图46
3.1.4 用堆积图表示百分数47
3.2 折线图：按时间或类别显示趋势48
3.2.1 减小Y轴刻度单位增强数据波动情况48
3.2.2 突出显示折线图中的数据点49
3.2.3 通过面积图显示数据总额50
3.3 圆饼图：部分占总体的比例51
3.3.1 重视圆饼图扇区的位置排序51
3.3.2 分离圆饼图扇区强调特殊数据52
3.3.3 用半个圆饼图刻画半期内的数据53
3.3.4 让多个圆饼图对象重叠展示对比关系54
3.4 散点图：表示分布状态54
3.4.1 用平滑线联系散点图增强图形效果55
3.4.2 将直角坐标改为象限坐标凸显分布效果55
3.5 侧重点不同的特殊图表56
3.5.1 用子弹图显示数据的优劣56
3.5.2 用温度计展示工作进度58
3.5.3 用漏斗图进行业务流程的差异分析59
【实验与思考】熟悉Excel数据图表的分析作用60
第4章 数据引导可视化设计62
【导读案例】拿破仑东征莫斯科及撤退62
4.1 可视化对认知的帮助65
4.1.1 科学可视化65
4.1.2 七个数据类型65
4.1.3 七个基本任务67
4.2 新的数据研究方法67
4.3 信息图形和展示69
4.4 走进数据艺术的世界70
4.5 掌握可视化设计组件71
4.5.1 视觉隐喻72
4.5.2 坐标系75
4.5.3 标尺76
4.5.4 背景信息77
4.5.5 整合可视化组件78
【实验与思考】大数据可视化的领军企业Tableau78
第5章 数据可视化过程82
【导读案例】关于泰坦尼克号的“镶嵌图”82
5.1 分析数据，指导视觉探索84
5.1.1 你拥有什么数据85
5.1.2 关于数据，你想了解什么85
5.1.3 应该使用哪种可视化方式86
5.1.4 你看到了什么，有意义吗86
5.2 分类数据的可视化86
5.2.1 整体中的部分87
5.2.2 子分类87
5.2.3 看清数据的结构和模式88
5.3 时序数据的可视化88
5.3.1 周期89
5.3.2 循环90
5.4 空间数据的可视化91
5.5 让可视化设计更清晰92
5.5.1 建立视觉层次92
5.5.2 增强图表的可读性93
5.5.3 允许数据点之间进行比较94
5.5.4 描述背景信息95
【实验与思考】绘制新的泰坦尼克事件镶嵌图96
第6章 数据可视化组织98
【导读案例】德克萨斯大学体系的透明化98
6.1 可视化组织的快速发展100
6.1.1 什么是数据驱动100
6.1.2 新的互联网环境101
6.1.3 更好的数据工具102
6.1.4 更透明的组织103
6.1.5 竞争新态势：有样学样103
6.1.6 元数据和源数据104
6.2 典型的可视化组织——Netflix104
6.2.1 创办Netflix104
6.2.2 Netflix自我颠覆105
6.2.3 大数据整合战略的构成106
6.2.4 Netflix文化灌输106
6.3 创业公司的数据可视化108
6.3.1 Wedgies的创业108
6.3.2 用户体验至高无上109
6.3.3 应用开源工具109
6.4 可视化组织的四层架构110
6.5 建立可视化组织112
6.5.1 数据提示113
6.5.2 设计提示114
6.5.3 技术提示116
6.5.4 管理提示116
【实验与思考】建立数据可视化组织117
第7章 Tableau应用初步119
【导读案例】数据分析的五大思维方式119
7.1 Tableau概述122
7.1.1 Tableau可视化技术122
7.1.2 Tableau主要特性123
7.2 Tableau产品线124
7.3 下载、安装与注册125
7.4 Tableau工作区127
7.4.1 工作表工作区128
7.4.2 仪表板工作区129
7.4.3 故事工作区130
7.4.4 菜单栏和工具栏130
7.5 Tableau数据132
7.5.1 数据角色133
7.5.2 字段类型134
7.5.3 文件类型135
7.6 创建视图135
7.6.1 行列功能区136
7.
前 言
大数据（Big Data）的力量，正在积极地影响着我们社会生活的方方面面，冲击着各行各业，同时也正在不断地改变我们的学习和日常生活。如今，通过简单、易用的移动应用和基于云端的数据服务，人们能够追踪自己的行为以及饮食习惯，还能提升个人的健康状况。因此，有必要真正理解大数据这个极其重要的议题。
然而，仅有数据是不够的。对于身处大数据时代的企业而言，成功的关键还在于找出大数据所隐含的真知灼见。“以前，人们总说信息就是力量，但如今，对数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。”
大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联，换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化涉及科学、设计与艺术，它的艺术性实际上是使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化位于科学、设计和艺术等学科的交叉领域，准确地说应该是位于3个不同维度的人类活动的交叉领域，蕴藏着无限可能性。
对于在校大学生来说，大数据可视化的理念、技术与应用是一门理论性和实践性都很强的“必修”课程。在长期的教学实践中，我们体会到，坚持“因材施教”的重要原则，把实践环节与理论教学相融合，抓实践教学促进理论知识的学习，是有效地改善教学效果和提高教学水平的重要方法之一。本书的主要特色是：理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据可视化理念、技术与应用的学习和实践活动，把大数据可视化的相关概念、基础知识和技术技巧融入实践当中，使学生保持浓厚的学习热情，加深对大数据可视化技术的兴趣，认识、理解和掌握大数据可视化技术。
本书为高等院校相关专业，尤其是计算机、信息管理、经济管理类专业开设“大数据”相关课程而全新设计编写，是具有丰富实践特色的主教材。还可供有一定实践经验的IT应用人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
本书系统、全面地介绍了大数据可视化的基本知识和应用技能，详细介绍了数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事、Tableau地图分析与发布以及课程设计与实验总结等内容，共11章，具有较强的系统性、可读性和实用性。
结合课堂教学方法改革的要求，全书设计了课程教学过程，为每章教学内容都针对性地安排了导读案例和课后实验与思考等环节，要求和指导学生在课前、课后阅读课文及网络搜索浏览的基础上，深入理解课程知识内涵。
本书提供了《教学进度表》，实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度，按照校历考虑本学期节假日安排，实际确定本课程的教学进度。
本课程的教学评测可以从以下几个方面入手。
（1）每章的导读案例（11次）。
（2）每章的实验与思考（11次）。
（3）课程设计与实验总结（附录）。
（4）结合平时考勤。
（5）任课老师认为必要的其他考核方法。
与本书配套的教学PPT课件等文档可从机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu. com）下载，欢迎教师向作者索取为本书教学配套的相关资料并交流。
本书是浙江安防职业技术学院2018年度教材建设项目“数据技术与应用专业系列教材”的建设成果之一。本书的编写得到了浙江安防职业技术学院、浙江商业职业技术学院、新疆大学科学技术学院、浙江大学城市学院等多所院校的支持，张泳、张丽娜、张健、吴林华参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！
然而，仅有数据是不够的。对于身处大数据时代的企业而言，成功的关键还在于找出大数据所隐含的真知灼见。“以前，人们总说信息就是力量，但如今，对数据进行分析、利用和挖掘才是力量之所在。”
大数据可视化这种新的视觉表达形式是应信息社会蓬勃发展而出现的——因为我们不仅要呈现世界，更重要的是通过呈现来处理更庞大的数据，理解各种各样的数据集合，表现多维数据之间的关联，换句话说，就是归纳数据内在的模式、关联和结构。复杂数据可视化涉及科学、设计与艺术，它的艺术性实际上是使用独特手法展示万千世界的某个局部，从而提出问题。大数据可视化位于科学、设计和艺术等学科的交叉领域，准确地说应该是位于3个不同维度的人类活动的交叉领域，蕴藏着无限可能性。
对于在校大学生来说，大数据可视化的理念、技术与应用是一门理论性和实践性都很强的“必修”课程。在长期的教学实践中，我们体会到，坚持“因材施教”的重要原则，把实践环节与理论教学相融合，抓实践教学促进理论知识的学习，是有效地改善教学效果和提高教学水平的重要方法之一。本书的主要特色是：理论联系实际，结合一系列了解和熟悉大数据可视化理念、技术与应用的学习和实践活动，把大数据可视化的相关概念、基础知识和技术技巧融入实践当中，使学生保持浓厚的学习热情，加深对大数据可视化技术的兴趣，认识、理解和掌握大数据可视化技术。
本书为高等院校相关专业，尤其是计算机、信息管理、经济管理类专业开设“大数据”相关课程而全新设计编写，是具有丰富实践特色的主教材。还可供有一定实践经验的IT应用人员、管理人员参考和作为继续教育的教材。
本书系统、全面地介绍了大数据可视化的基本知识和应用技能，详细介绍了数据可视化之美、Excel数据可视化方法与应用、数据引导可视化设计、数据可视化过程、数据可视化组织、Tableau应用初步、Tableau数据管理、Tableau可视化分析、Tableau仪表板与故事、Tableau地图分析与发布以及课程设计与实验总结等内容，共11章，具有较强的系统性、可读性和实用性。
结合课堂教学方法改革的要求，全书设计了课程教学过程，为每章教学内容都针对性地安排了导读案例和课后实验与思考等环节，要求和指导学生在课前、课后阅读课文及网络搜索浏览的基础上，深入理解课程知识内涵。
本书提供了《教学进度表》，实际执行时，应按照教学大纲编排教学进度，按照校历考虑本学期节假日安排，实际确定本课程的教学进度。
本课程的教学评测可以从以下几个方面入手。
（1）每章的导读案例（11次）。
（2）每章的实验与思考（11次）。
（3）课程设计与实验总结（附录）。
（4）结合平时考勤。
（5）任课老师认为必要的其他考核方法。
与本书配套的教学PPT课件等文档可从机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu. com）下载，欢迎教师向作者索取为本书教学配套的相关资料并交流。
本书是浙江安防职业技术学院2018年度教材建设项目“数据技术与应用专业系列教材”的建设成果之一。本书的编写得到了浙江安防职业技术学院、浙江商业职业技术学院、新疆大学科学技术学院、浙江大学城市学院等多所院校的支持，张泳、张丽娜、张健、吴林华参与了本书的部分编写工作，在此一并表示感谢！
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