數據視覺化

前言
第1章 資料視覺化概述
1.1 資料視覺化的內涵、分類與作用
1.1.1 資料視覺化的內涵
1.1.2 資料視覺化的分類
1.1.3 資料視覺化的作用
1.2 資料視覺化的發展史
1.3 資料視覺化與其他學科領域的關係
1.4 可視化分析與程式設計工具
1.4.1 Python
1.4.2 Tableau
1.4.3 其他視覺化分析與程式設計工具
1.4.4 視覺化工具對比
1.5 資料視覺化的應用與麵臨的挑戰
1.5.1 資料視覺化的應用
1.5.2 資料視覺化面臨的挑戰
1.6 習題
第2章 資料視覺化的理論基礎
2.1 視覺感知
2.1.1 視覺感知與視覺認知
2.1.2 視覺感知處理
2.1.3 視覺感知的相對性
2.2 格式塔理論
2.3 顏色理論
2.3.1 顏色與視覺
2.3.2 色彩空間
2.3.3 顏色視覺障礙
2.4 視覺通道
2.4.1 視覺通道的概念
2.4.2 視覺通道的類型
2.4.3 視覺通道的特性
2.4.4 視覺通道的表現力
2.5 習題
第3章 數據的理解與分析
3.1 數據基礎
3.1.1 資料屬性
3.1.2 屬性類型
3.2 資料特徵
3.2.1 基本統計描述
3.2.2 資料對象間的關係
3.2.3 數據不確定性
3.3 資料預處理
3.3.1 數據質量
3.3.2 標準系統架構
3.3.3 資料清理
3.3.4 數據整合
3.4 資料存儲
3.4.1 文件存儲
3.4.2 數據庫
3.4.3 資料倉儲
3.5 數據分析
3.5.1 數據分析的五大思維方式
3.5.2 探索式資料分析
3.5.3 資料探勘
3.6 習題
第4章 資料視覺化的任務與過程
4.1 資料視覺化的目的
4.1.1 尋找模式
4.1.2 發現相互關係
4.1.3 異常數據分析
4.1.4 讓數據說故事
4.2 資料視覺化的基本任務
4.3 資料視覺化的一般過程
4.4 資料視覺化設計的基本原則
4.4.1 恰當的視野選擇與視覺化故事構建
4.4.2 美學原則
4.4.3 合理的資訊密度篩選
4.4.4 恰當的可視化交互
4.4.5 自然的視覺化隱喻
4.5 資料視覺化設計組件
4.5.1 坐標系
4.5.2 標尺
4.5.3 背景資訊
4.5.4 整合可視化組件
4.6 習題
第5章 Tableau基礎
5.1 Tableau下載與安裝
5.2 初級可視化分析
5.3 分層、分組、集
5.4 參數
5.5 函數及快速表計算
5.6 儀表板和故事線
5.7 習題
第6章 Python基礎
6.1 Python基本語法
6.1.1 用變量儲存訊息
6.1.2 基本函數介紹
6.1.3 導入模組和套件
6.2 NumPy數值計算基礎
6.2.1 建立數組
6.2.2 數組的屬性和操作
6.2.3 數組的索引和切片
6.2.4 數組的運算
6.2.5 NumPy函式庫的函數
6.3 pandas統計分析基礎
6.3.1 序列
6.3.2 資料框
6.4 Matplotlib資料視覺化基礎
6.4.1 建立畫布和子圖
6.4.2 新增畫布屬性
6.4.3 繪圖保存與顯示
6.4.4 文本註解
6.4.5 顏色使用
6.5 pyecharts可視化
6.5.1 pyecharts的使用方法
6.5.2 全域設定項和系列配置項
6.6 習題
第7章 有關比例的可視化
7.1 在比例中尋求什麼
7.2 整體中的各個部分
7.2.1 餅圖
7.2.2 環形圖
7.2.3 矩形樹圖
7.2.4 旭日圖
7.2.5 桑基圖
7.3 帶時間屬性的比例
7.3.1 堆疊面積圖
7.3.2 玫瑰圖
7.4 習題
第8章 有關時間趨勢的可視化
8.1 在時間中尋求什麼
8.2 離散型數據
8.2.1 散佈圖
8.2.2 長條圖
8.2.3 並列長條圖
8.2.4 堆疊長條圖
8.3 延續型數據
8.3.1 折線圖
8.3.2 平滑和擬合
8.3.3 甘特圖
8.4 習題
第9章 有關關係的可視化
9.1 在關係中尋求什麼
9.2 關聯性
9.2.1 散點圖
9.2.2 散點圖矩陣
9.2.3 氣泡圖
9.3 分佈
9.3.1 盒須圖
9.3.2 直方圖
9.4 對照和比較
9.4.1 雷達圖
9.4.2 熱力圖
9.4.3 平行座標圖
9.5 習題
第10章 有關空間關係的視覺化
10.1 在空間中尋求什麼
10.2 色級統計地圖
10.3 氣泡地圖
10.4 熱力地圖
10.5 習題
第11章 可視化大螢幕
11.1 Tableau儀表板與故事線
11.1.1 儀表板
11.1.2 故事線
11.2 Python可視化大螢幕
11.2.1 時間軸組件
11.2.2 分頁組件
11.2.3 組合組件
11.2.4 頁面元件
11.3 習題
參考文獻