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大數據可視化編程和應用/人工智慧與大數據系列

  • 作者：編者:倪振松//胡煜華//朱家全|責編:張敏
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302652595
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：173
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從基礎開始，全面介紹大數據可視化的底層原理和實現框架，並重點講解一些常用的大數據可視化關鍵技術，包括Excel圖表、Tableau Desktop可視化組件、Web的可視化控制項、Java可視化控制項及Python數據可視化工具。
    本書共分為8章，第1章著重介紹大數據的發展歷程，以及在大數據發展背景下數據可視化的概念、可視化技術的使用及可視化的現實意義；第2章著重介紹如何通過：Excel工具實現數據可視化的內容；第3章著重介紹Tableau可視化工具的使用、數據處理、數據可視化的應用等內容；第4章著重介紹以Highcharts、d3可視化為主要內容的Web可視化組件；第5章著重介紹以JFreeChart和ECharts為代表的Java可視化控制項的安裝、功能及使用案例；第6章著重介紹以Python編程為基礎的數據可視化工具，包括Matplotlib框架、Bokeh框架、Pairplot框架及基於EChals的Pyechatts框架；第7章介紹豆瓣電影數據可視化應用案例；第8章介紹餐飲消費數據可視化應用案例。另外，本書還贈送：PPT課件、教學視頻、教學大綱等資源，方便讀者學習和使用。
    本書適合大數據可視化初學者，也適合作為高等院校數據科學與大數據技術、大數據技術與應用、大數據分析與挖掘等專業的教材。
作者介紹
編者:倪振松//胡煜華//朱家全|責編:張敏
目錄
第1章  數據可視化簡介
  1.1  大數據概述
  1.2  大數據與大數據技術發展歷程
  1.3  數據可視化簡介
    1.3.1  數據可視化的概念與分類
    1.3.2  數據信息的展示方式
  1.4  數據可視化技術
    1.4.1  數據可視化技術的概念
    1.4.2  常用的可視化技術方法
  1.5  數據挖掘可視化
    1.5.1  文本挖掘
    1.5.2  Web挖掘
    1.5.3  多媒體數據挖掘
    1.5.4  時空數據挖掘
  1.6  本章習題
第2章  Excel圖表可視化
  2.1  Excel簡介
  2.2  Excel實現可視化案例
  2.3  本章習題
第3章  TableauDosktop
  3.1  Tableau簡介
    3.1.1  Tableau概述
    3.1.2  Tableau的工作界面
  3.2  Tableau功能介紹
    3.2.1  可視化分析概述
    3.2.2  Tableau的可視化分析
    3.2.3  Tableau的數據處理與計算
    3.2.4  Tableau的地圖分析
    3.2.5  Tableau的預測分析
    3.2.6  Tableau的儀錶板
    3.2.7  Tableau的分享與發布
  3.3  Tableau可視化案例
  3.4  本章習題
第4章  Web可視化組件
  4.1  Highcharcs可視化組件
    4.1.1  Highchart簡介
    4.1.2  Highchart可視化案例
  4.2  d3可視化庫
    4.2.1  d3簡介
    4.2.2  d3可視化案例
  4.3  本章習題
第5章  Java可視化控制項
  5.1  JFreeChart可視化
    5.1.1  JFreeChart簡介
    5.1.2  JFreeChart可視化案例
  5.2  ECharts可視化
    5.2.1  ECharts簡介
    5.2.2  ECharts可視化案例
  5.3  本章習題
第6章  Python編程數據可視化

  6.1  Matplotlib可視化
    6.1.1  Matplotlib簡介
    6.1.2  Matplotlib應用案例
  6.2  Bokeh可視化
    6.2.1  Bokeh簡介
    6.2.2  Bokeh應用案例
  6.3  Pairplot可視化
    6.3.1  Pairplot簡介
    6.3.2  Pairplot應用案例
  6.4  Pyecharts可視化
    6.4.1  Pyecharts簡介
    6.4.2  Pyecharts應用案例
  6.5  本章習題
第7章  豆瓣電影數據可視化實戰
  7.1  項目概述
    7.1.1  項目目標
    7.1.2  項目總體任務及技術要點
  7.2  任務一：進行網頁分析
  712.1  打開目標網頁
    7.2.2  測試網頁響應
    7.2.3  分析網頁信息
  7.3  任務二：進行數據爬取
    7.3.1  使用軟體爬取目標數據
    7.3.2  設置存放格式
    7.3.3  開始爬取數據
  7.4  任務三：進行數據處理
    7.4.1  創建資料庫和表
    7.4.2  插入數據到表中
    7.4.3  創建展示的視圖
  7.5  任務四：數據可視化
    7.5.1  繪製散點圖
    7.5.2  繪製餅圖
    7.5.3  繪製柱形圖
    7.5.4  繪製折線圖
    7.5.5  繪製詞雲圖
第8章  餐飲消費數據可視化系統實戰
  8.1  項目概述
    8.1.1  項目目標
    8.1.2  項目總體任務及技術名詞
  8.2  需求概述
    8.2.1  系統功能模塊圖
    8.2.2  系統角色用例圖
  8.3  各模塊功能描述
    8.3.1  前端功能模塊描述
    8.3.2  後端功能模塊描述
    8.3.3  管理員功能模塊描述
  8.4  數據爬取
    8.4.1  安裝Python所需要的包
    8.4.2  怎麼獲取大眾點評的Cookie
    8.4.3  爬取用戶評論數據

    8.4.4  爬取高德地圖POI數據
  8.5  資料庫處理
    8.5.1  安裝MongoDB
    8.5.2  創建資料庫
    8.5.3  創建表並導入數據
  8.6  數據展示
    8.6.1  KFC-日評分分佈圖
    8.6.2  不同城市評分分佈統計餅圖
    8.6.3  不同餐廳綜合比較雷達圖
    8.6.4  上海人氣TOP30餐館菜品推薦指數柱形圖
    8.6.5  KFC用戶評論詞雲圖
  8.7  大數據可視化前端運行和展示
    8.7.1  安裝和配置Node
    8.7.2  運行前端的VUE程序
    8.7.3  數據分析系統展示
參考文獻

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