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第1章 大数据可视化概述1

1.1大数据可视化的概念1

1.1.1科学可视化4

1.1.2信息可视化5

1.1.3数据可视化5

1.2数据可视化的作用与意义5

1.2.1数据可视化的作用5

1.2.2数据可视化的意义6

1.3数据可视化的应用领域9

1.3.1在“工业4.0”中的应用9

1.3.2在智能交通中的应用11

1.3.3在新一代人工智能领域的应用16

1.3.4在其他领域的应用16

1.4与相关学科的关系19

1.4.1与计算机图形学的关系20

1.4.2与计算机视觉的关系20

1.4.3与计算仿真的关系20

1.4.4与人机交互的关系21

1.4.5与数据库的关系21

1.4.6与数据分析和数据挖掘的关系21

习题22

参考文献23

第2章 可视化的类型与模型24

2.1可视化的类型24

2.1.1科学可视化24

2.1.2信息可视化30

2.2可视化的模型39

2.2.1顺序模型39

2.2.2分析模型40

2.2.3循环模型41

习题42

参考文献43

第3章 数据可视化基础45

3.1光与视觉特性45

3.1.1光的特性45

3.1.2三基色原理46

3.1.3黑白视觉特性47

3.1.4彩色视觉特性52

3.2可视化的基本特征55

3.3可视化流程56

3.3.1可视化的基本步骤56

3.3.2可视化的一般流程57

3.4可视化设计组件60

3.4.1可视化设计模型60

3.4.2可视化设计原则60

3.4.3可视化的数据61

3.4.4可视化的原材料62

3.4.5可视化的基本图表62

3.5可视化中的美学因素64

3.6可视化框架设计整体思路65

3.6.1可视化框架的构成66

3.6.2数据图形映射的流程66

习题67

参考文献68

第4章 数据可视化的常用方法70

4.1视觉编码70

4.1.1视觉感知71

4.1.2视觉通道72

4.1.3数据分类73

4.1.4常用的复杂数据处理方法74

4.2统计图表可视化方法74

4.2.1柱状图75

4.2.2条形图77

4.2.3折线图78

4.2.4饼图79

4.2.5散点图79

4.2.6气泡图79

4.2.7雷达图80

4.3图可视化方法80

4.3.1图的类型80

4.3.2图论可视化81

4.3.3思维导图81

4.4可视化分析方法的常用算法83

4.4.1可视化分析方法84

4.4.2可视分析研究的特点85

4.4.3可视分析的应用实例86

4.4.4主成分分析88

4.4.5聚类分析90

4.4.6因子分析91

4.4.7层次分析法91

4.5可视化方法的选择92

4.5.1百度地图开发93

4.5.2城市人流走势93

4.5.3商圈人流对比94

4.5.4 D3 js和Echarts选择上的建议94

4.5.5优秀作品欣赏94

习题95

参考文献95

第5章 大数据可视化的关键技术97

5.1大数据架构97

5.1.1系统协调者100

5.1.2数据提供者100

5.1.3大数据应用提供者100

5.1.4大数据框架提供者102

5.1.5数据消费者103

5.1.6安全和隐私103

5.1.7管理103

5.2大数据核心技术104

5.2.1数据收集104

5.2.2数据预处理104

5.2.3数据存储105

5.2.4数据处理107

5.2.5数据分析108

5.2.6数据治理110

5.3可视化关键技术110

5.4大数据可视化渲染112

5.4.1图像相关概念112

5.4.2渲染技术概述114

5.4.3基于CPU的渲染115

5.4.4基于GPU的渲染116

5.4.5集群渲染技术118

5.4.6云渲染122

习题123

参考文献124

第6章 可视化交互125

6.1可视化交互方法分类125

6.1.1平移和缩放技术126

6.1.2动态过滤技术127

6.1.3概览和细节技术128

6.1.4焦点和上下文技术129

6.1.5多视图关联协调技术130

6.2可视化交互空间131

6.2.1可视化交互空间查询131

6.2.2可视化交互空间分析132

6.2.3交互空间分类133

6.3可视化交互模型134

6.3.1交互式信息可视化的用户界面模型135

6.3.2支持信息多面体可视分析界面模型（IMFA）138

6.3.3交互式可视化的关联规则挖掘模型138

6.3.4基于Web的交互式数据可视化模型140

6.3.5基于交互技术的知识可视化模型142

6.4交互硬件与软件145

6.4.1交互硬件145

6.4.2交互软件147

6.4.3交互系统148

习题151

参考文献152

第7章 大数据可视化工具153

7.1 Excel153

7.1.1 Power Map简介153

7.1.2 Power Map的使用153

7.1.3数据可视化示例155

7.2 Processing155

7.2.1 Processing开发环境简介156

7.2.2 Processing绘制功能156

7.2.3 Processing应用程序的结构158

7.2.4数据可视化示例159

7.3 NodeXL161

7.3.1 NodeXL简介162

7.3.2系统界面162

7.3.3数据获取与编辑163

7.3.4数据可视化164

7.3.5图形分析与数据过滤166

7.4 ECharts166

7.4.1 ECharts架构及特点166

7.4.2基本组成167

7.4.3引入ECharts169

7.4.4图表绘制169

7.5 Tableau176

7.5.1 Tableau简介176

7.5.2 Tableau的使用177

7.5.3 Tableau数据可视化示例182

习题187

参考文献188

第8章 大数据可视化系统——魔镜189

8.1魔镜简介189

8.2系统架构与技术流程190

8.3数据处理与分析191

8.4数据可视化194

习题199

参考文献199

第9章 大数据可视化的行业案例200

9.1电商行业销售数据分析200

9.1.1背景分析200

9.1.2需求分析200

9.1.3大数据分析过程200

9.1.4分析结论212

9.2广告投放效果分析212

9.2.1背景分析212

9.2.2需求分析212

9.2.3大数据分析过程212

9.2.4分析结论220

9.3金融行业贷款数据分析220

9.3.1背景分析220

9.3.2需求分析220

9.3.3大数据分析过程221

9.4能源行业油井数据分析232

9.4.1背景分析232

9.4.2需求分析233

9.4.3大数据分析过程233

习题245

参考文献245

附录A大数据和人工智能实验环境246