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音像Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts王国平
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部 大数据可视化基础章 大数据可视化概述1.1 大数据时代的技术挑战1.2 数据可视化的技术难点1.3 可视化工具的特第2章 搭建大数据开发环境2.1 集群的安装及网络配置2.1.1 Hadoop集群概述2.1.2 集群软件及其版本2.1.3 集群网络环境配置2.2 集群案例数据集简介2.2.1 数据字段说明2.2.2 数据导入说明2.. 运行环境说明. 连接Hive的图形界工..1 DBeaver..2 Oracle SL Developer.. DbVisualizer..4 Sirrel SL Client第3章 大数据可视化工具3.1 Tableau3.1.1 Tableau简介3.1.2 Tableau连接Hive3.1.3 Tableau连接Spark3.2 Zeppelin3.2.1 Zeppelin简介3.2.2 Zeppelin连接Hive3.. Zeppelin连接Spark3.3 Python在数据可视化中的应用3.3.1 Python简介3.3.2 Python连接Hive3.3.3 Python可视化案例第4章 Python可视化编程基础4.1 Python环境安装4.1.1 Anaconda4.1.2 PyCharm4.2 Python代码开发工具4.2.1 Spyder4.2.2 Jupyter Notebook4.. Jupyter Lab4.3 Python连接数据源4.3.1 连接单个文件数据4.3.2 连接关系型数据库4.3.3 连接Hadoop集群第5章 Python数据可视化库5.1 Matplotlib5.1.1 Matplotlib库简介5.1.2 Matplotlib可视化案例5.2 Pyecharts5.2.1 Pyecharts库简介5.2.2 Pyecharts可视化案例5.3 Seaborn5.3.1 Seaborn库简介5.3.2 Seaborn可视化案例5.4 ggplot5.4.1 ggplot库简介5.4.2 ggplot可视化案例5.5 Bokeh5.5.1 Bokeh库简介5.5.2 Bokeh可视化案例5.6 Pygal5.6.1 Pygal库简介5.6.2 Pygal可视化案例5.7 Plotly5.7.1 Plotly库简介5.7.2 Plotly可视化案例5.8 可视化库5.8.1 Altair5.8.2 PytGraph5.8.3 NetworkX第二部分 Matplotlib数据可视化第6章 Matplotlib图形参数设置6.1 Matplotlib主要参数配置6.1.1 线条的设置6.1.2 坐标轴的设置6.1.3 图例的设置6.2 绘图参数文件及主要函数6.2.1 修改绘图参数文件6.2.2 绘图主要函数简介6.3 Matplotlib参数配置案例第7章 Matplotlib基础绘图7.1 直方图的绘制7.1.1 直方图及其参数说明7.1.2 实例:每日利润额的数值分布7.2 折线图的绘制7.2.1 折线图及其参数说明7.2.2 实例:每周商品销售业绩分析7.3 条形图的绘制7.3.1 条形图及其参数说明7.3.2 实例:不同省份利润额的比较7.4 饼图的绘制7.4.1 饼图及其参数说明7.4.2 实例:不同类型商品销售额比较7.5 散点图的绘制7.5.1 散点图及其参数说明7.5.2 实例:销售额与利润额的关系7.6 箱形图的绘制7.6.1 箱形图及其参数说明7.6.2 实例:销售经理业绩比较分析第8章 Matplotlib不错绘图8.1 树形图的绘制8.1.1 树形图及其应用场景8.1.2 实例:不同省份销售额的比较分析8.2 误差条形图的绘制8.2.1 误差条形图及其应用场景8.2.2 实例:门店业绩考核达标情况分析8.3 火柴杆图的绘制8.3.1 火柴杆图及其应用场景8.3.2 实例:不同省份送货准时分析8.4 甘特图的绘制8.4.1 甘特图及其应用场景8.4.2 实例:企业信息化项目进度管理8.5 自相关图8.5.1 自相关图及其应用场景8.5.2 实例:价格的自相关分析8.6 图形整合8.6.1 图形整合及其应用场景8.6.2 实例:区域销售额与利润额分析第三部分 Pyecharts数据可视化第9章 Pyecharts图形参数配置9.1 全局配置项9.1.1 基本元素配置项9.1.2 坐标轴配置项9.1.3 原生图形配置项9.2 系列配置项9.2.1 样式类配置项9.2.2 标记类配置项9.. 类配置项9.3 运行环境9.3.1 生成HTML9.3.2 生成图片9.3.3 Jupyter Notebook9.3.4 Jupyter Lab0章 Pyecharts基础绘图10.1 折线图的绘制10.1.1 折线图及其参数配置10.1.2 实例:各门店销售业绩比较分析……
王国平,主要从事大数据分析与研究工作,研究领域为数据可视化和数据挖掘技术,致力于可视化数据挖掘技术在国内各行业的应用与推广,现已出版《Tableau数据可视化从入门到精通》和《IBM SPSS Modeler数据与文本挖掘实战》两本专著。
"本书以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础进行讲解,首先介绍如何构建Hadoop集群,并导入数据案例集;然后介绍如何运用Matplotlib和Pyecharts可视化工具实现数据可视化,还介绍了如何在Web上展示自己的可视化数据图表。 全书以案例为主线,既包括软件应用与操作的方法和技巧,又融入了数据可视化的基础知识。为了使读者快速提高数据分析的整体能力,本书的绘图案例基本上都选自编者的工作实践,很好接近实际工作需求。 通过阅读本书,读者能够从0到1,掌握专业的数据可视化技能,从而提升职场竞争力。"
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