大數據可視化 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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周蘇，王文著

圖書標籤:

大數據
可視化
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圖錶
商業智能
Python
Tableau
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數據挖掘
信息圖錶

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302443490

版次：1

商品編碼：12028582

包裝：平裝

叢書名：大數據係列叢書

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：268

字數：426000

正文語種：中文

具體描述

編輯推薦

　　“大數據係列叢書”由多本既獨立又有豐富內在聯係的大數據時代思維、技術與應用的教材組成。《大數據可視化》是其中的一本。

　　我們已經進入大數據時代，人們用大數據來描述和定義信息爆炸時代産生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。企業內部的經營信息，互聯網世界中的商品物流信息，人與人的交互信息、位置信息等，數量將遠遠**現有企業的IT架構和基礎設施的承載能力，實時性要求也將大大**現有的計算能力。除瞭數據的數量，對於身處大數據時代的企業而言，成功的關鍵還在於找齣大數據所隱含的真知灼見。以前，人們總說信息就是力量，如今，對數據進行分析、利用和挖掘纔是力量所在。

　　大數據可視化這種新的視覺錶達形式是隨著信息社會的蓬勃發展而齣現的——因為我們不僅要呈現世界，更重要的是通過呈現來處理更龐大的數據，理解各種各樣的數據集閤，錶現多維數據之間的關聯。換句話說，就是歸納數據內在的模式、關聯和結構。復雜數據可視化既涉及科學，也有關設計，它的藝術性在於使用獨特手法展示萬韆世界的某個局部，從而提齣問題。大數據可視化，位於科學、設計和藝術三個學科的交叉領域（準確地說，應該是位於三個不同維度的人類活動的交叉領域），蘊藏著無限可能性。

　　本書係統、全麵地介紹瞭大數據可視化的基本知識和應用技能，詳細介紹瞭大數據與大數據時代、數據可視化之美、數據可視化工具、Excel數據可視化方法、Excel數據可視化應用、數據引導可視化設計、數據可視化的過程、數據可視化組織、Tableau數據可視化入門、Tableau數據可視化設計以及課程設計與實驗總結等內容，具有較強的係統性、可讀性和實用性，適閤作為高等院校信息管理、經濟管理等專業教學的教材，也適閤對大數據技術感興趣的讀者閱讀。

內容簡介

　　這是一個大數據爆發的時代。麵對信息的激流、多元化數據的湧現，大數據已經為個人生活、企業經營，甚至國傢與社會的發展帶來瞭機遇和挑戰，大數據已經成為信息産業中*具潛力的藍海。

　　大數據可視化這種新的視覺錶達形式是應信息社會蓬勃發展而齣現的——因為我們不僅要呈現世界，更重要的是通過呈現來處理更龐大的數據、理解各種各樣的數據集閤、錶現多維數據之間的關聯。換句話說，就是歸納數據內在的模式、關聯和結構。復雜數據可視化既涉及科學也有關設計，它的藝術性實際上是使用獨特手法展示萬韆世界的某個局部，從而提齣問題。大數據可視化，位於科學、設計和藝術三學科的交叉領域（準確地說，應該是位於三個不同維度的人類活動的交叉領域），蘊藏著無限的可能性。

　　大數據可視化是一門理論性和實踐性都很強的課程。本書根據計算機、信息管理、經濟管理和其他相關專業學生的發展需求，係統、全麵地介紹瞭關於大數據技術及其可視化的基本知識和技能，詳細介紹瞭大數據與大數據時代、數據可視化之美、數據可視化工具、Excel數據可視化方法、Excel數據可視化應用、數據引導可視化設計、數據可視化的過程、數據可視化組織、Tableau數據可視化入門、Tableau數據可視化設計以及課程設計與實驗總結等內容，共11章，各章還配套設計瞭導讀案例、延伸閱讀、實驗與思考等部分，具有較強的係統性、可讀性和實用性。

　　本書是為高等院校相關專業“大數據可視化”、“數據媒體設計”等課程全新設計編寫的，具有豐富實踐特色的主教材，也可供有一定實踐經驗的軟件開發人員、管理人員作為參考和繼續教育的教材。

內頁插圖

《洞悉數字洪流：非凡的數據敘事之旅》在這個信息爆炸的時代，海量的數據如同奔騰不息的江河，蘊藏著無盡的洞察與機遇。然而，冰冷的數字本身往往是抽象而難以理解的，它們需要被賦予生命，纔能真正觸動人心，引發思考。本書並非一本關於“大數據可視化”的技術手冊，也非一份枯燥的算法集閤。相反，它是一次深入探索如何將龐雜的數據轉化為引人入勝、意義深遠的故事的旅程。我們將一同揭示那些隱藏在數字錶麵之下的模式、趨勢和關聯，並學習如何以最直觀、最動人的方式將它們呈現齣來，從而賦予數據以智慧，讓洞察得以傳播。第一篇：數據的靈魂——超越數字本身在開始任何形式的數據呈現之前，理解數據的本質至關重要。數據並非孤立的個體，它們是現實世界的某種映射，承載著人類活動、自然規律、社會變遷的蛛絲馬跡。本書的首部分將引導讀者超越單純的數字遊戲，去感受數據背後的“魂”。第一章：數據的“前世今生”：追溯其來源與意義我們首先需要審視數據的起點。數據是如何産生的？是由傳感器捕捉的？是用戶行為記錄的？還是科研實驗的成果？瞭解數據的生成過程，有助於我們評估其可靠性、潛在偏差以及應用場景。例如，分析用戶點擊流數據的可視化，與分析氣候變化傳感器數據的可視化，其背後的數據“故事”和需要強調的關鍵點截然不同。我們將探討不同類型數據的屬性，以及這些屬性如何影響我們對其的解讀。同時，我們也將強調對數據進行清洗、整理和預處理的重要性，如同為即將描繪的畫作準備乾淨的畫布。這不僅僅是技術上的操作，更是對數據“真實性”的尊重。第二章：數據中的“言外之意”：挖掘隱藏的洞察數字的錶麵價值在於其客觀性，但其真正的力量在於其隱含的意義。數據中常常潛藏著我們不曾察覺的模式、異常點、相關性，它們是業務決策、科學發現、社會洞察的寶貴綫索。本章將引導讀者學習如何“傾聽”數據的聲音。我們將探討一些經典的洞察挖掘方法，比如識彆異常值（outliers）——那些可能預示著欺詐、錯誤或重大事件的數據點；發現趨勢（trends）——揭示事物隨時間或空間的變化規律；以及理解相關性（correlations）——發現變量之間的相互影響，但我們會強調區分相關性和因果性（causality）的微妙界限。通過案例分析，我們將展示如何從看似雜亂無章的數據中提煉齣有價值的信息，為後續的敘事打下堅實的基礎。第三章：“誰在乎？”——確定你的敘事目標與受眾任何成功的溝通都離不開明確的目標和清晰的受眾定位。在數據敘事中，這尤為關鍵。我們不是為瞭展示數據而展示數據，而是為瞭解決問題、傳達信息、影響決策。本章將深入探討如何定義你的敘事目標：你是想說服聽眾改變某個觀點？還是想解釋一個復雜的現象？抑或是想激發某個行動？同時，我們將分析不同受眾的需求和理解能力。一位技術專傢可能對數據細節感興趣，而一位高層管理者則更關注業務影響和戰略意義。瞭解你的受眾，將決定你選擇何種數據、何種呈現方式，以及何種語言。我們將提供一套實用的框架，幫助讀者在著手設計之前，先明確“我要說什麼？”以及“我要對誰說？” 第二篇：故事的畫筆——精妙的呈現藝術有瞭對數據的深刻理解和明確的敘事目標，接下來的挑戰是如何將這些抽象的概念轉化為直觀、易懂、富有吸引力的視覺語言。本篇將聚焦於“如何說”——如何選擇恰當的工具和方法，將數據轉化為引人入勝的故事。第四章：視覺語言的基石——選擇恰當的圖錶類型不同的數據關係和敘事目的，需要不同的視覺錶達方式。本章將係統性地介紹各種經典且高效的圖錶類型。我們不會簡單羅列圖錶名稱，而是深入分析每種圖錶的適用場景、優缺點以及其背後所能傳達的信息。比較類圖錶：條形圖（Bar Charts）用於比較離散的數值；堆疊條形圖（Stacked Bar Charts）展示整體構成及各部分貢獻；摺綫圖（Line Charts）追蹤趨勢變化，揭示隨時間推移的動態。分布類圖錶：直方圖（Histograms）展示數值數據的頻率分布；散點圖（Scatter Plots）揭示兩個變量之間的關係和聚集情況；箱綫圖（Box Plots）直觀展示數據的中位數、四分位數及異常值。構成類圖錶：餅圖（Pie Charts）和環形圖（Donut Charts）適閤展示占比，但需謹慎使用；樹狀圖（Treemaps）和旭日圖（Sunburst Charts）則能有效展示層級結構和比例。關係類圖錶：散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix）一次性展示多個變量間的兩兩關係；網絡圖（Network Graphs）描繪實體間的連接關係。我們將強調“圖錶選擇的邏輯”，避免“炫技式”或不恰當的圖錶使用，確保每一筆“畫筆”都服務於故事的流暢錶達。第五章：色彩、形狀與空間的魔力——設計元素的精妙運用圖錶不僅僅是數據點的堆砌，更是精心設計的視覺作品。色彩、形狀、大小、位置等視覺元素，都蘊含著強大的信息傳遞能力。本章將探討如何利用這些元素來增強數據的可讀性和故事的吸引力。色彩的語言：如何選擇有意義的色彩方案？如何利用對比色突齣重點？如何避免色彩的濫用和信息乾擾？我們將深入探討色彩的情感聯想、文化含義以及在數據呈現中的最佳實踐，例如使用漸變色錶示數值大小，或使用分類色區分不同類彆。形狀與符號的指示：簡單的幾何形狀或具有代錶性的圖標，可以快速傳達信息。例如，用嚮上箭頭錶示增長，用嚮下箭頭錶示下降。我們將討論如何利用形狀和符號來增強識彆度和記憶點。空間布局的智慧：圖錶的布局直接影響觀眾的閱讀順序和理解效率。留白（Whitespace）的作用，分組（Grouping）的策略，以及層級（Hierarchy）的建立，都至關重要。我們將學習如何通過閤理的空間組織，引導觀眾的視綫，突齣關鍵信息。第六章：敘事的節奏與轉摺——構建引人入勝的故事綫數據故事並非一次性的信息傾瀉，而是一段精心編排的旅程。本章將聚焦於如何構建敘事節奏，設置轉摺，從而牢牢抓住觀眾的注意力。開篇的吸引力：如何用一個簡潔而有力的數據“開場白”抓住聽眾？可以是一個令人震驚的數字，一個有趣的對比，或者一個引人思考的問題。情節的遞進：數據敘事需要邏輯的鋪墊和層層深入。我們將學習如何將復雜的數據分解為易於理解的部分，逐步揭示信息。這可能涉及到從宏觀到微觀的視角切換，或者從現象到原因的探究。轉摺與高潮：故事需要有波瀾。一個意想不到的發現，一個關鍵的轉摺點，或是對數據背後影響的深刻剖析，都能讓故事更具張力。我們將探討如何通過對比、反差或揭示隱藏關聯來製造戲劇性。結尾的力量：一個好的結尾應該能讓信息得到升華，引發思考，甚至促進行動。它可以是對未來趨勢的展望，對建議的呼籲，或是對所揭示洞察的總結。第三篇：互動與傳播——讓數據“活”起來數據敘事的目標是讓信息被理解、被記住，並能産生實際的影響。本篇將探討如何通過互動和有效的傳播策略，讓數據故事在受眾中産生更廣泛、更持久的迴響。第七章：交互的力量——讓觀眾成為探索者靜態的圖錶固然有效，但交互式的數據呈現能夠極大地增強觀眾的參與感和探索欲。本章將介紹交互式設計的原則和常見手法。工具的選擇：我們將簡要提及一些流行的交互式可視化工具或技術，但重點不在於技術細節，而在於它們如何賦能敘事。交互的模式：篩選（Filtering）和排序（Sorting）讓用戶可以聚焦特定數據；縮放（Zooming）和漫遊（Panning）允許深入細節；工具提示（Tooltips）提供即時信息；聯動（Linking）讓不同圖錶之間互相響應，揭示多維度關係。用戶體驗的設計：如何設計直觀易懂的交互方式？如何避免交互帶來的混亂？我們將強調以用戶為中心的設計理念，確保交互的流暢性和有效性。第八章：數據的“黃金法則”——清晰、簡潔與精確無論呈現方式如何精妙，數據的核心價值在於其準確性。本章將迴歸最根本的原則：清晰、簡潔與精確。避免誤導：如何確保圖錶不會産生誤導性的視覺效果？例如，不恰當的坐標軸起點，變形的圖形比例。我們將強調遵循數據倫理，以誠實和透明的方式呈現數據。信息的提煉：如何在有限的空間內傳達最多的有效信息？“少即是多”（Less is More）的原則在這裏尤為適用。我們會討論如何去除不必要的視覺元素，使信息更加聚焦。文字的輔助：標題、標簽、注釋、說明，這些文字元素是數據敘事不可或缺的補充。它們需要言簡意賅，準確有力，與視覺元素相輔相成。第九章：故事的遠航——跨平颱的傳播與影響一個引人入勝的數據故事，其生命力在於能否有效地傳播齣去，並對目標受眾産生影響。本章將探討不同傳播渠道下的數據敘事策略。報告與演示：在傳統的報告和演示文稿中，如何組織和呈現數據故事，使其既有條理又具說服力。數字媒體的挑戰與機遇：在網頁、社交媒體等平颱，如何根據不同平颱的特點，調整數據敘事的呈現形式，以期達到最佳的傳播效果。衡量敘事的影響：我們如何知道我們的數據故事是否成功？可能通過分享次數、閱讀量、評論反饋、甚至是對實際決策的影響來評估。結語：數據驅動的智慧湧流《洞悉數字洪流：非凡的數據敘事之旅》並非一本終結性的著作，而是為你打開瞭一扇通往數據世界深處的大門。我們相信，掌握數據敘事的能力，就是掌握在這個信息時代駕馭趨勢、做齣明智決策的關鍵能力。通過本書的學習，你將不僅僅是數據的觀察者，更是數據的講述者，你將能夠將冰冷的數字轉化為溫暖人心、啓迪智慧的生動故事，從而在你的專業領域、甚至在更廣闊的社會舞颱上，創造更大的價值。這趟旅程，從理解數據的靈魂開始，以精妙的呈現藝術為翅膀，以互動的傳播為動力，最終匯聚成一股強勁的、驅動改變的數據智慧之流。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《大數據可視化》時，我本來滿懷期待，想著終於能有一本係統介紹如何將海量數據轉化為直觀圖錶的書瞭。封麵設計得很吸引人，深邃的藍色背景搭配躍動的彩色數據流，似乎預示著一場視覺盛宴。然而，翻開第一頁，我卻有些迷失瞭方嚮。書中大量篇幅都在探討大數據技術本身的架構和底層原理，比如Hadoop、Spark的集群搭建、分布式存儲機製，以及各種數據預處理的算法。這無疑是技術含量極高的內容，對於想要深入理解大數據技術棧的讀者來說，或許是寶藏。但對我而言，一個主要目的是想學習如何“可視化”的讀者，這些內容顯得有些過於“硬核”瞭，讓我感覺像是走錯瞭一間教室，本應在數據分析和錶現力的殿堂，卻誤入瞭數據庫管理的密室。我期望看到的是關於不同圖錶類型的選擇、不同可視化工具（如Tableau、Power BI、D3.js等）的詳細使用教程，以及如何根據數據特點和目標受眾設計齣富有洞察力的可視化報告。書中關於數據建模、數據清洗的章節也相當詳盡，這固然重要，但總覺得和“可視化”這個核心主題有些疏離。我更希望作者能在數據準備階段之後，把重點放在如何將這些準備好的數據“講”齣來，如何用最恰當、最有效的方式呈現其內在的規律和價值。

評分☆☆☆☆☆

《大數據可視化》這本書，從內容上看，更像是一本關於“數據科學方法論”的普及讀物，而非一本純粹的“可視化工具指南”。它花瞭大量篇幅來介紹數據科學的研究流程，包括問題定義、數據探索、模型構建、結果解釋等關鍵環節。書中對統計學概念的講解也非常細緻，比如概率分布、假設檢驗、相關性分析等，這對於理解數據背後的統計規律至關重要。此外，它還探討瞭大數據分析在不同行業中的實踐，例如金融風險評估、醫療健康診斷、智能製造等，通過一些案例研究來展示數據科學的價值。這些內容無疑讓讀者對整個數據分析過程有瞭更全麵的認識。然而，作為一名希望快速掌握數據可視化技巧的讀者，我感覺這本書的“落腳點”有些偏離。我期望看到的是關於如何使用Excel、Python庫（如Pandas、Matplotlib）或專門的可視化軟件（如Tableau）來創建圖錶、製作儀錶盤的實用教程。書中雖然提到瞭圖錶的重要性，但對於具體圖錶類型的選擇、繪製技巧、色彩運用等細節，並未做深入的探討。它更像是為你描繪瞭一幅宏大的“數據藍圖”，但具體的“施工指南”卻相對簡略。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《大數據可視化》這本書，就立刻被它厚重的體量所吸引，感覺內容一定非常豐富。然而，當我沉浸其中閱讀後，發現它更像是一本關於大數據“哲學”和“工程學”的著作。書中大量探討瞭大數據時代的社會影響、倫理挑戰，以及如何構建一個穩定、高效的大數據生態係統。例如，它深入分析瞭數據驅動決策的潛力和風險，探討瞭算法偏見的問題，以及如何通過數據倫理框架來規避潛在的負麵影響。此外，對於大數據平颱的選型、架構設計，以及雲服務在其中的應用，也做瞭非常詳盡的論述，包括容錯機製、性能優化等方麵。這些內容無疑對於想在大數據領域深耕的架構師、管理者或研究者非常有價值。但是，對於像我這樣，更專注於數據“呈現”和“溝通”的讀者來說，這本書的“可視化”部分似乎隻占瞭很小的比例，而且更多地是點到為止，沒有深入展開。我渴望看到的是如何使用Python的Matplotlib、Seaborn，或者JavaScript的D3.js庫來創建引人注目的圖錶，如何進行數據故事的敘述，以及如何通過可視化的方式來洞察隱藏的業務價值。這本書更像是在為你鋪設通往大數據世界的“高速公路”，而我卻在尋找如何在高速公路上“描繪風景”的指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書在拿到手的時候，讓我對“大數據可視化”這個主題有瞭新的理解，因為它提供瞭一個非常宏觀的視角。它並沒有局限於單一的技術或工具，而是從整個大數據價值鏈齣發，探討瞭數據從産生、收集、存儲、處理到最終應用的整個生命周期。書中詳細闡述瞭各種數據挖掘和機器學習算法在理解數據中的作用，比如聚類、分類、迴歸等，並解釋瞭它們如何幫助我們發現數據中的模式和關聯。此外，對於數據可視化在商業智能、市場營銷、科學研究等不同領域的應用案例，也進行瞭不少介紹，這有助於讀者理解可視化的實際價值。然而，我個人覺得，在“可視化”這個具體的操作層麵，書中的內容顯得有些“意猶未盡”。我期待的是更具體的“怎麼做”，比如如何選擇閤適的圖錶來錶達特定的統計關係，如何在設計可視化時考慮用戶體驗，以及如何使用各種軟件工具來實現這些想法。書中雖然提到瞭“儀錶盤”和“報告”的概念，但具體的製作方法和設計原則講解得並不算深入。它更像是在告訴你“大數據是什麼”、“為什麼需要可視化”，以及“可視化能做什麼”，但對於“如何可視化”這個核心問題，似乎留給讀者更多的探索空間。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是在一個廣闊的農場裏，我本想摘取成熟的水果，結果卻被帶去看種子是如何培育的，土壤是如何改良的，以及灌溉係統是如何工作的。它花瞭相當多的篇幅來講解數據收集的渠道、數據采集的倫理問題、以及不同數據源的格式轉換。這些都是大數據世界裏非常基礎且重要的一環，確實為理解整個大數據流程奠定瞭堅實的基礎。書中還詳細介紹瞭隱私保護在數據使用中的重要性，以及數據治理的一些基本原則。對於從事數據安全、閤規性工作的朋友來說，這部分內容絕對是乾貨滿滿。但是，作為一名渴望學習數據可視化技巧的普通讀者，我感覺自己像是被繞瞭遠路。我希望書能更直接地告訴我，如何將傳感器收集到的海量時間序列數據，用一幅動態圖錶展示其波動趨勢；如何將用戶行為日誌數據，用交互式地圖可視化其地理分布和遷移模式；如何將復雜的社會網絡數據，用節點和連綫的方式清晰地呈現齣社群結構。我期待的是關於色彩搭配、圖錶交互設計、信息層級構建的指導，而不是對數據“原材料”的深度挖掘。這本書更像是一部大數據“生産綫”的百科全書，而我卻在尋找“成品展示”的說明書。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的啦一起買瞭挺多本的還沒開始看不過隨便翻翻覺得挺好希望自己能看懂?

評分☆☆☆☆☆

太髒瞭，封麵上髒死瞭。

評分☆☆☆☆☆

好吃，好吃，好吃，好吃

評分☆☆☆☆☆

非常好的書，值得再次購買。。。！

評分☆☆☆☆☆

滿減+用券活動時買的，超級超級劃算

評分☆☆☆☆☆

一次性買瞭很多書，配送很快，書也很實用