第1章 大數(shù)據(jù)可視化概述 1
1．1 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化 5
1．2 數(shù)據(jù)可視化的作用與意義 5
1．2．1 數(shù)據(jù)可視化的作用 5
1．2．2 數(shù)據(jù)可視化的意義 6
1．3 數(shù)據(jù)可視化的應用領域 9
1．3．1 在“工業(yè)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 與相關學科的關系 19
1．4．1 與計算機圖形學的關系 20
1．4．2 與計算機視覺的關系 20
1．4．3 與計算仿真的關系 20
1．4．4 與人機交互的關系 21
1．4．5 與數(shù)據(jù)庫的關系 21
1．4．6 與數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的關系 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(huán)模型 41
習題 43
參考文獻 43
第3章 數(shù)據(jù)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 可視化的基本特征 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(shù)據(jù) 61
3．4．4 可視化的原材料 62
3．4．5 可視化的基本圖表 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(shù)據(jù)圖形映射的流程 66
習題 67
參考文獻 68
第4章 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分類 73
4．1．4 常用的復雜數(shù)據(jù)處理方法 74
4．2 統(tǒng)計圖表可視化方法 74
4．2．1 柱狀圖 75
4．2．2 條形圖 77
4．2．3 折線圖 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(fā) 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(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化作品欣賞 94
習題 95
參考文獻 95
第5章 大數(shù)據(jù)可視化的關鍵技術 97
5．1 大數(shù)據(jù)架構 97
5．1．1 系統(tǒng)協(xié)調(diào)者 100
5．1．2 數(shù)據(jù)提供者 100
5．1．3 大數(shù)據(jù)應用提供者 100
5．1．4 大數(shù)據(jù)框架提供者 102
5．1．5 數(shù)據(jù)消費者 103
5．1．6 安全和隱私 103
5．1．7 管理 103
5．2 大數(shù)據(jù)核心技術 104
5．2．1 數(shù)據(jù)收集 104
5．2．2 數(shù)據(jù)預處理 104
5．2．3 數(shù)據(jù)存儲 105
5．2．4 數(shù)據(jù)處理 107
5．2．5 數(shù)據(jù)分析 108
5．2．6 數(shù)據(jù)治理 110
5．3 可視化關鍵技術 110
5．4 大數(shù)據(jù)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 基于CPU的渲染 115
5．4．4 基于GPU的渲染 116
5．4．5 集群渲染技術 118
5．4．6 云渲染 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(tài)過濾技術 127
6．1．3 概覽+細節(jié)技術 128
6．1．4 焦點+上下文技術 129
6．1．5 多視圖關聯(lián)協(xié)調(diào)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面模型 135
6．3．2 支持信息多面體可視分析界面模型（IMFA） 138
6．3．3 交互式可視化的關聯(lián)規(guī)則挖掘模型 138
6．3．4 基于Web的交互式數(shù)據(jù)可視化模型 140
6．3．5 基于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 交互系統(tǒng) 148
習題 151
參考文獻 152
第7章 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化示例 155
7．2 Processing 155
7．2．1 Processing開發(fā)環(huán)境簡介 156
7．2．2 Processing繪制功能 156
7．2．3 Processing應用程序的結構 158
7．2．4 數(shù)據(jù)可視化舉例 159
7．3 NodeXL 161
7．3．1 NodeXL簡介 161
7．3．2 系統(tǒng)界面 162
7．3．3 數(shù)據(jù)獲取與編輯 163
7．3．4 數(shù)據(jù)可視化 163
7．3．5 圖形分析與數(shù)據(jù)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 圖表繪制 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(shù)據(jù)可視化實例 178
習題 181
參考文獻 182
第8章 大數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)――魔鏡 183
8．1 魔鏡簡介 183
8．2 系統(tǒng)架構與技術流程 184
8．3 數(shù)據(jù)處理與分析 185
8．4 數(shù)據(jù)可視化 188
習題 193
參考文獻 193


第9章 大數(shù)據(jù)可視化的行業(yè)案例 194
9．1 電商行業(yè)銷售數(shù)據(jù)分析 194
9．1．1 背景分析 194
9．1．2 需求分析 194
9．1．3 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析過程 203
9．2．4 分析結論 208
9．3 金融行業(yè)貸款數(shù)據(jù)分析 209
9．3．1 背景分析 209
9．3．2 需求分析 209
9．3．3 大數(shù)據(jù)分析過程 209
9．4 能源行業(yè)油井數(shù)據(jù)分析 223
9．4．1 背景分析 223
9．4．2 需求分析 223
9．4．3 大數(shù)據(jù)分析過程 224
習題 236
參考文獻
附錄A
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