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第1章 大数据与大数据时代1

1.1 什么是大数据3

1.1.1 数据与信息3

1.1.2 天文学——信息爆炸的起源3

1.1.3 大数据的定义5

1.1.4 用3V描述大数据特征6

1.1.5 大数据的结构类型8

1.2 思维变革之一：样本＝总体9

1.2.1 小数据时代的随机采样10

1.2.2 大数据与乔布斯的癌症治疗13

1.2.3 全数据模式：样本＝总体14

1.3 思维变革之二：接受数据的混杂性14

1.3.1 允许不精确15

1.3.2 大数据的简单算法与小数据的复杂算法16

1.3.3 纷繁的数据越多越好17

1.3.4 5％的数字数据与95％的非结构化数据18

1.4 思维变革之三：数据的相关关系19

1.4.1 关联物，预测的关键19

1.4.2 “是什么”，而不是“为什么”20

1.4.3 通过因果关系了解世界20

1.4.4 通过相关关系了解世界21

第2章 数据可视化之美28

2.1 数据与可视化30

2.1.1 数据是什么30

2.1.2 数据的可变性31

2.1.3 数据的不确定性33

2.1.4 数据所依存的背景信息33

2.1.5 挑战图像的多变性35

2.1.6 打造最好的可视化效果35

2.2 数据与图形36

2.2.1 地图传递信息36

2.2.2 数据与走势37

2.2.3 视觉信息的科学解释39

2.2.4 图片和分享的力量39

2.2.5 公共数据集40

2.3 实时可视化41

2.4 数据可视化的运用42

2.5 数据可视化的挑战44

第3章 数据可视化工具52

3.1 传统的数据分析图表55

3.2 数据可视化的5个方面56

3.2.1 大型企业软件供应商应用56

3.2.2 最优性能应用58

3.2.3 流行的开源工具60

3.2.4 设计公司61

3.2.5 创业、网站服务及其他资源62

3.3 可视化工具62

3.3.1 Microsoft Excel62

3.3.2 Google Spreadsheets63

3.3.3 Tableau64

3.3.4 针对特定数据的工具64

3.4 编程工具66

3.4.1 R语言66

3.4.2 JavaScript、HTML、SVG和CSS67

3.4.3 Processing67

3.4.4 Flash和ActionScript68

3.4.5 Python68

3.4.6 PHP68

3.5 插图工具68

3.6 数据统计68

第4章 Excel数据可视化方法75

4.1 Excel的函数与图表77

4.1.1 Excel函数78

4.1.2 Excel图表79

4.1.3 选择图表类型83

4.2 整理数据源85

4.2.1 数据提炼86

4.2.2 数据清理88

4.2.3 抽样产生随机数据89

4.3 数理统计中的常见统计量91

4.3.1 比平均值更稳定的中位数和众数91

4.3.2 概率统计中的正态分布和偏态分布92

4.3.3 应用在财务预算中的分析工具93

4.4 改变数据形式引起的图表变化96

4.4.1 用负数突出数据的增长情况96

4.4.2 重排关键字顺序使图表更合适96

第5章 Excel数据可视化应用101

5.1 直方图：对比关系105

5.1.1 以零基线为起点105

5.1.2 垂直直条的宽度要大于条间距107

5.1.3 慎用三维效果的柱形图108

5.1.4 用堆积图表示百分数109

5.2 折线图：按时间或类别显示趋势110

5.2.1 减小Y轴刻度单位增强数据波动情况110

5.2.2 突出显示折线图中的数据点112

5.2.3 通过面积图显示数据总额113

5.3 圆饼图：部分占总体的比例114

5.3.1 重视圆饼图扇区的位置排序114

5.3.2 分离圆饼图扇区强调特殊数据115

5.3.3 用半个圆饼图刻画半期内的数据116

5.3.4 让多个圆饼图对象重叠展示对比关系117

5.4 散点图：表示分布状态117

5.4.1 用平滑线连接散点图增强图形效果118

5.4.2 将直角坐标改为象限坐标凸显分布效果118

5.5 侧重点不同的特殊图表120

5.5.1 用子弹图显示数据的优劣120

5.5.2 用温度计展示工作进度121

5.5.3 用漏斗图进行业务流程的差异分析122

第6章 数据引导可视化设计127

6.1 可视化对认知的帮助131

6.1.1 科学可视化131

6.1.2 七个数据类型132

6.1.3 七个基本任务134

6.2 新的数据研究方法135

6.3 信息图形和展示137

6.4 走进数据艺术的世界139

6.5 掌握可视化设计组件141

6.5.1 视觉隐喻141

6.5.2 坐标系146

6.5.3 标尺148

6.5.4 背景信息149

6.5.5 整合可视化组件149

第7章 数据可视化的过程156

7.1 分析数据，指导视觉探索158

7.1.1 你拥有什么数据159

7.1.2 关于数据，你想了解什么160

7.1.3 应该使用哪种可视化方式161

7.1.4 你看到了什么，有意义吗161

7.2 分类数据的可视化161

7.2.1 整体中的部分161

7.2.2 子分类162

7.2.3 看清数据的结构和模式163

7.3 时序数据的可视化164

7.3.1 周期164

7.3.2 循环166

7.4 空间数据的可视化167

7.5 让可视化设计更清晰169

7.5.1 建立视觉层次169

7.5.2 增强图表的可读性170

7.5.3 允许数据点之间进行比较171

7.5.4 描述背景信息173

第8章 数据可视化组织187

8.1 可视化组织的快速发展190

8.1.1 什么是数据驱动190

8.1.2 新的互联网环境191

8.1.3 更好的数据工具192

8.1.4 更透明的组织193

8.1.5 竞争新态势：有样学样193

8.1.6 元数据和源数据194

8.2 典型的可视化组织——Netflix195

8.2.1 创办Netflix195

8.2.2 Netflix自我颠覆196

8.2.3 大数据整合战略的构成197

8.2.4 Netflix文化灌输197

8.3 创业公司的数据可视化199

8.3.1 Wedgies的创业200

8.3.2 用户体验至高无上200

8.3.3 应用开源工具202

8.4 可视化组织的四层架构203

8.5 建立可视化组织205

8.5.1 数据提示205

8.5.2 设计提示207

8.5.3 技术提示208

8.5.4 管理提示209

第9章 Tableau数据可视化入门215

9.1 Tableau概述218

9.1.1 Tableau的数据可视化技术218

9.1.2 Tableau的主要特性219

9.2 Tableau的产品体系220

9.2.1 Tableau Desktop220

9.2.2 Tableau Server221

9.2.3 Tableau Online221

9.2.4 Tableau Mobile221

9.2.5 Tableau Public222

9.2.6 Tableau Reader222

9.3 下载与安装222

9.4 Tableau的工作区224

9.4.1 工作表工作区225

9.4.2 仪表板工作区227

9.4.3 故事工作区228

9.5 菜单栏和工具栏229

9.5.1 菜单栏229

9.5.2 工具栏230

9.6 Tableau的文件管理230

第10章 Tableau数据可视化设计240

10.1 认识Tableau数据242

10.1.1 数据角色243

10.1.2 字段类型245

10.2 创建视图245

10.2.1 行列功能区245

10.2.2 标记卡247

10.2.3 筛选器251

10.2.4 页面251

10.2.5 智能显示252

10.2.6 度量名称和度量值252

10.3 创建仪表板254

10.4 保存工作成果255

第11章 课程设计与实验总结263

11.1 课程设计263

11.2 课程实验总结265

11.2.1 实验的基本内容265

11.2.2 实验的基本评价266

11.2.3 课程学习能力测评267

11.2.4 大数据可视化实验总结268

11.2.5 实验总结评价（教师）268

主要参考文献269