大数据可视化

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总序

前言

第1章 大数据可视化概述

1.1 大数据可视化的概念

1.1.1 科学可视化

1.1.2 信息可视化

1.1.3 数据可视化

1.2 数据可视化的作用与意义

1.2.1 数据可视化的作用

1.2.2 数据可视化的意义

1.3 数据可视化的应用领域

1.3.1 在“工业4.0”中的应用

1.3.2 在智能交通中的应用

1.3.3 在新一代人工智能领域的应用

1.3.4 在其他领域的应用

1.4 与相关学科的关系

1.4.1 与计算机图形学的关系

1.4.2 与计算机视觉的关系

1.4.3 与计算仿真的关系

1.4.4 与人机交互的关系

1.4.5 与数据库的关系

1.4.6 与数据分析和数据挖掘的关系

习题

参考文献

第2章 可视化的类型与模型

2.1 可视化的类型

2.1.1 科学可视化

2.1.2 信息可视化

2.2 可视化的模型

2.2.1 顺序模型

2.2.2 分析模型

2.2.3 循环模型

习题

参考文献

第3章 数据可视化基础

3.1 光与视觉特性

3.1.1 光的特性

3.1.2 三基色原理

3.1.3 黑白视觉特性

3.1.4 彩色视觉特性

3.2 可视化的基本特征

3.3 可视化流程

3.3.1 可视化的基本步骤

3.3.2 可视化的一般流程

3.4 可视化设计组件

3.4.1 可视化设计模型

3.4.2 可视化设计原则

3.4.3 可视化的数据

3.4.4 可视化的原材料

3.4.5 可视化的基本图表

3.5 可视化中的美学因素

1．聚焦

2．平衡

3．简单

3.6 可视化框架设计整体思路

3.6.1 可视化框架的构成

3.6.2 数据图形映射的流程

习题

参考文献

第4章 数据可视化的常用方法

4.1 视觉编码

4.1.1 视觉感知

4.1.2 视觉通道

4.1.3 数据分类

4.1.4 常用的复杂数据处理方法

4.2 统计图表可视化方法

4.2.1 柱状图

4.2.2 条形图

4.2.3 折线图

4.2.4 饼图

4.2.5 散点图

4.2.6 气泡图

4.2.7 雷达图

4.3 图可视化方法

4.3.1 图的类型

4.3.2 图论可视化

4.3.3 思维导图

4.4 可视化分析方法的常用算法

4.4.1 可视化分析方法

4.4.2 可视化分析研究的特点

4.4.3 可视化分析的应用实例

4.4.4 主成分分析

4.4.5 聚类分析

4.4.6 因子分析

4.4.7 层次分析法

4.5 可视化方法的选择

4.5.1 百度地图开发

4.5.2 城市人流走势

4.5.3 商圈人流对比

4.5.4 D3.js和Echarts选择上的建议

4.5.5 优秀作品欣赏

习题

参考文献

第5章 大数据可视化的关键技术

5.1 大数据架构

5.1.1 系统协调者