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醉染图书数据可视化(第2版)9787563833306
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部 数据可视化概论1 数据可视化在 DIKW体系中的作用 1.1 DIKW体系 1.2 数据可视化的作用2 数据可视化的价值 2.1 什么是数据可视化 2.2 数据可视化的历史 . 数据可视化的优势 2.4 数据可视化的应用场景第二部分 如何做好数据可视化3 什么是好的数据可视化 3.1 视觉感知 3.2 视觉通道 3.3 好的数据可视化 3.4 数据可视化的般程4 数据可视化的般程 4.1 数据收集、处理与分析 4.2 数据可视化展示 4.3 数据可视化叙事5 常用数据可视化工具 5.1 Python中的Matplotlib库 5.2 Python中的 Seaborn库 5.3 Python中的 Pyecharts库 5.4 数据可视化工具第三部分 数据可视化基础图像与叙事6 比较与排序类可视化图像 65 6.1 柱状图 6.2 环形柱状图 6.3 子弹图 6.4 哑铃图 6.5 雷达图 6.6 平行坐标图 6.7 词云图 6.8 比较与排序类可视化图像总结7 局部与整体类可视化图像 7.1 维恩图 7.2 饼图 7.3 环形图 7.4 旭日图 7.5 圆堆积图 7.6 矩形树图 7.7 漏斗图 7.8 整体与局部可视化图像总结8 分布类可视化图像 8.1 直方图 8.2 密度图 8.3 箱线图 8.4 小提琴图 8.5 嵴线图 8.6 分布类可视化图像总结9 时间趋势类可视化图像 9.1 折线图 9.2 面积图 9.3 地平线图 9.4 河流图 9.5 瀑布图 9.6 烛形图 9.7 时间趋势类可视化图像总结10 地理特征类可视化图像 10.1 分级 10.2 蜂窝热力地图 10.3 变形地图 10.4 关联 10.5 气泡地图 10.6 地理特征类可视化图像总结11 相关类可视化图像 11.1 散点图 11.2 气泡图 11.3 相关图 11.4 热力图 11.5 二维密度图 11.6 相关类可视化图像总结12 网络关系类可视化图像 12.1 网络图 12.2 弧形链接图 1. 环形链接图 12.4 和弦图 12.5 桑基图 12.6 网络关系图总结13 使用数据可视化讲述故事 13.1 主动式叙事 13.2 互动式叙事14 基础数据可视化案例 14.1 美国暴力击事件可视化分析 14.2 TMDB电影数据可视化分析 14.3 高中教学分析系统数据可视化探索 14.4 历届足球世界杯数据可视化分析 14.5 基于招聘岗位的就业形势可视化分析 14.6 B站番剧数据可视化设计第四部分 数据可视化建模15 统计学习模型 15.1 K-近邻法 15.2 逻辑斯谛回归 15.3 支持向量机 15.4 集成学习 15.5 主成分分析 15.6 K-均值聚类16 图论与网络模型 16.1 无向图与有向图 16.2 图的集聚系数 16.3 常见的网络优化问题 16.4 社交网络分析 16.5 Networkx工具包附录: Python使用基础
李伊,西南财经大学统计学院副教授,美国佐治亚州立大学统计学博士。主要研究领域包括统计学,数量经济学,数据科学,在包括《Computational Statistics and Data Analysis》,《Canadian Journal of Statistics》,《Statistica Sinica》在内的国内外主流学术期刊发表近十篇。
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