《大数据可视化》内容简介

本书是针对当前大数据应用、可视化分析研究和应用的新形势，专门为大数据专业本科生编写的大数据可视化教材。本书全面诠释了大数据可视化的内涵与外延，详细介绍了大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工具、大数据可视化系统及大数据可视化的行业案例等内容。为了便于学习，每章都附有习题，题型设计也充分考虑到大数据可视化课程教学的需要。
本书适合作为大数据专业本科生和研究生教材，高职高专学校也可以选用部分内容开展教学。
刘鹏，教授，清华大学博士毕业，现任中国信息协会大数据分会副会长、南京大数据研究院院长、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、中国大数据专家委员会委员。
曾率队夺得2002PennySort国际计算机排序比赛冠军（这是我国获得的第一个大数据比赛世界冠军），两次夺得全国高校科技比赛最高奖，三次夺得清华大学科技比赛最高奖。
主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业图书20部。获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项。2002年开创性提出“计算池”模式，被2007年开始流行的“云计算”所证实。2003年开创性提出“反垃圾邮件网格”，被2008年开始流行的“云安全”所证实。
荣获“全军十大学习成才标兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江苏省中青年科学技术带头人、清华大学“学术新秀”等称号。

作品目录

编写组
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
1.2、数据可视化的作用与意义
1.3、数据可视化的应用领域
1.4、与相关学科的关系
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
2.2、可视化的模型
习题
参考文献
第3章：数据可视化基础
3.1、光与视觉特性
3.2、可视化的基本特征
3.3、可视化流程
3.4、可视化设计组件
3.5、可视化中的美学因素
3.6、可视化框架设计整体思路
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
4.2、统计图表可视化方法
4.3、图可视化方法
4.4、可视化分析方法的常用算法
4.5、可视化方法的选择
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
5.2、大数据核心技术
5.3、可视化关键技术
5.4、大数据可视化渲染
习题
参考文献
第6章：可视化交互
6.1、可视化交互方法分类
6.2、可视化交互空间
6.3、可视化交互模型
6.4、交互硬件与软件
习题
参考文献
第7章：大数据可视化工具
7.1、Excel
7.2、Processing
7.3、NodeXL
7.4、ECharts
7.5、Tableau
习题
参考文献
第8章：大数据可视化系统——魔镜
8.1、魔镜简介
8.2、系统架构与技术流程
8.3、数据处理与分析
8.4、数据可视化
习题
参考文献
第9章：大数据可视化的行业案例
9.1、电商行业销售数据分析
9.2、广告投放效果分析
9.3、金融行业贷款数据分析
9.4、能源行业油井数据分析
习题
参考文献
附录A
大数据和人工智能实验环境
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