數據可視化（紀念版）

《數據可視化（紀念版）》是電子工業出版社出版的圖書，作者是陳為。

《數據可視化》將基礎理論知識和套用實踐示例相結合，既有對整體發展脈絡的梳理，又有對相關理論的深度闡述，並用經典案例闡述具體的實現方法，涉及科學研究和生活中的方方面面，是本領域百科全書式的參考手冊。

基本介紹

• 中文名：數據可視化（紀念版）
• 作者：陳為
• 出版時間：2023年3月
• 出版社：電子工業出版社
• 頁數：756 頁
• ISBN：9787121450969
• 定價：269.99 元
• 開本：16 開

內容簡介

《數據可視化（紀念版）》共有15章，分為4篇。基礎篇，闡述數據可視化的基礎理論和概念，從人的感知和認知出發，介紹數據模型和可視化基礎；時空數據篇，介紹帶有空間坐標或時間信息的數據的可視化方法，此類數據通過設備在真實物理空間中採集得到或由科學計算模擬產生；非時空數據篇，描述非結構化和非幾何的抽象數據的可視化，這些數據既存在於真實物理空間，又是社會空間和網路信息空間的基本表達形式；用戶篇，介紹面向各類數據的可視化在實際套用中共同需要的方法、技術和工具，例如互動和可視化評測方法，以及在具體領域的可視化和套用系統。

圖書目錄

基 礎 篇

第1 章數據可視化簡介 2

1．1 可視化釋義 2

1．2 可視化簡史 8

1．3 數據可視化詳解 23

1．3．1 數據科學的發展 23

1．3．2 數據可視化的意義 25

1．3．3 數據可視化分類 29

1．3．4 數據可視化與其他學科領域的關係 38

1．4 數據可視化研究挑戰 43

參考文獻 44

第2 章視覺感知與認知 47

2．1 視覺感知和認知 47

2．1．1 視覺感知和認知的定義 48

2．1．2 視覺感知處理過程 48

2．1．3 格式塔理論 49

2．1．4 相關實驗 56

2．2 顏色 57

2．2．1 顏色刺激理論 57

2．2．2 色彩空間 61

2．3 視覺編碼原則 66

2．3．1 相對判斷和視覺假象 66

2．3．2 標記和視覺通道 69

2．3．3 視覺通道的概念 71

2．3．4 視覺通道的特性 77

參考文獻 88

第3 章數據 91

3．1 總覽 91

3．2 數據基礎 96

3．2．1 數據分類 96

3．2．2 數據集 96

3．2．3 數據相似度與密度 97

3．3 數據獲取、清洗和預處理 98

3．3．1 數據獲取 98

3．3．2 數據清洗 99

3．3．3　數據精簡 102

3．3．4 其他常用的數據預處理步驟 103

3．4 數據組織與管理 104

3．4．1 數據整合與集成 106

3．4．2 資料庫與數據倉庫 108

3．5 數據分析與挖掘 111

3．5．1 探索式數據分析 113

3．5．2 在線上分析處理 113

3．5．3 數據挖掘 116

3．6 數據科學與可視化 118

3．6．1 數據工作流 118

3．6．2 可視數據挖掘 122

3．7 數據科學的挑戰 130

參考文獻 131

第4 章數據可視化基礎 136

4．1 數據可視化基本框架 136

4．1．1 數據可視化流程 136

4．1．2 數據可視化設計 140

4．2 可視化中的數據 143

4．2．1 數據認知 143

4．2．2 數據類型 143

4．3 可視化的基本圖表 145

4．3．1 原始數據繪圖 145

4．3．2 簡單統計值標繪 150

4．3．3 多視圖協調關聯 151

4．4 可視化設計原則 153

4．4．1 數據到可視化的直觀映射 153

4．4．2 視圖選擇與互動設計 155

4．4．3 信息密度――數據的篩選 156

4．4．4 美學因素 157

4．4．5 動畫與過渡 159

4．4．6 可視化隱喻 163

4．4．7 顏色與透明度 164

4．5 可視化理論發展 164

4．5．1 圖形符號學 165

4．5．2 關係數據的圖形表示 166

4．5．3 圖形語法 167

4．5．4 基於數據類型的研究 168

4．5．5 基於數據狀態模型的研究 169

4．5．6 多維關係資料庫可視化分析系統 170

參考文獻 171

時空數據篇

第5 章空間標量場可視化 174

5．1 一維標量場可視化 174

5．2 二維標量場可視化 176

5．2．1 顏色映射 177

5．2．2 等值線 178

5．2．3 高度圖 179

5．3 三維標量場數據可視化 179

5．3．1 空間數據表達 182

5．3．2 空間數據特徵計算 187

5．3．3 間接體繪製 192

5．3．4 規則三維標量場的直接體可視化 197

5．3．5 不規則體數據的體可視化 221

參考文獻 233

第6 章大規模多變數空間數據場可視化 243

6．1 大規模空間標量場數據的實時可視化 244

6．1．1 大規模空間標量場數據的單機繪製 244

6．1．2 大規模空間標量場數據的並行繪製 245

6．1．3 時變空間標量場數據加速繪製方法 247

6．2 時變異構空間數據場的特徵追蹤與可視化 248

6．2．1 時變空間標量場數據的特徵提取 248

6．2．2 異構數據的特徵融合 249

6．2．3 時變空間標量場數據的特徵追蹤 250

6．3 空間向量場數據可視化 253

6．3．1 圖示法 255

6．3．2 幾何法 257

6．3．3 紋理法 262

6．3．4 拓撲法 265

6．4 空間張量場數據可視化 267

6．4．1 張量場的數學描述 268

6．4．2 基於幾何的方法 271

6．4．3 基於紋理的方法 275

6．4．4 基於拓撲的方法 278

6．4．5 高階張量場可視化 281

6．5 多變數空間數據場可視化 282

6．5．1 多變數空間數據場的特徵表達與關聯分析 283

6．5．2 多變數空間數據場的可視化與互動 287

參考文獻 290

第7 章時變數據可視化 305

7．1 時間屬性的可視化 307

7．1．1 線性和周期時間可視化 308

7．1．2 日曆時間可視化 312

7．1．3 分支和多角度時間可視化 314

7．1．4 時間屬性的動態可視化 319

7．2 多變數時變型數據可視化 320

7．2．1 基於線表示的可視化 321

7．2．2 基於圖結構的可視化 325

7．2．3 時間序列數據的可視化互動 326

7．3 流數據可視化 327

7．3．1 流數據可視化模型 327

7．3．2 流數據處理技術 328

7．3．3 流數據可視化案例 331

7．3．4 並行流計算框架 337

參考文獻 339

非時空數據篇

第8 章層次和網路數據可視化 344

8．1 層次數據 344

8．1．1 層次數據的可視化 348

8．1．2 節點- 連結法 349

8．1．3 空間填充法 357

8．1．4 其他方法 365

8．2 網路數據 367

8．2．1 網路和圖 367

8．2．2 網路數據可視化 368

8．2．3 網路數據的地圖隱喻可視化 382

8．2．4 超圖及其可視化 385

8．2．5 動態網路數據可視化 387

8．2．6 圖可視化的視覺效果 390

8．2．7 圖可視化中的互動 398

8．2．8 網路數據可視化的挑戰 400

參考文獻 401

第9 章文本和文檔可視化 409

9．1 文本可視化釋義 409

9．1．1 文本信息的層級 409

9．1．2 文本可視化的研究內容與任務 410

9．1．3 文本可視化流程 411

9．2 文本信息分析基礎 412

9．2．1 分詞技術和詞幹提取 412

9．2．2 數據模型 413

9．3 文本內容可視化 417

9．3．1 基於關鍵字的文本內容可視化 417

9．3．2 時序性的文本內容可視化 421

9．3．3 文本特徵的分布模式可視化 424

9．3．4 文檔信息檢索可視化 428

9．3．5 軟體可視化 430

9．4 文本關係可視化 432

9．4．1 文檔相似性可視化 432

9．4．2 文本內容關聯可視化 435

9．4．3 文檔集合關係可視化 437

9．5 檔案情感分析可視化 439

9．5．1 顧客評價可視化 440

9．5．2 情感變化可視化 441

9．5．3 情感差異可視化 443

9．6 總結 444

參考文獻 444

第10 章跨媒體數據可視化 448

10．1 圖像 448

10．1．1 圖像格線 448

10．1．2 基於時空採樣的圖像集可視化 449

10．1．3 基於相似性的圖像集可視化 450

10．1．4 基於海塞圖的社交圖像可視化 451

10．1．5 基於故事線的社交圖像可視化 452

10．2 視頻 453

10．2．1 視頻摘要 453

10．2．2 視頻抽象 456

10．3 聲音與音樂 459

10．3．1 聲樂波形可視化 461

10．3．2 聲樂結構的可視化 462

10．4 超媒體 465

10．4．1 社交媒體可視化 468

10．4．2 社交網路可視化 476

10．5 數字生活可視化 487

參考文獻 490

第11 章複雜高維多元數據的可視化 493

11．1 高維多元數據 494

11．1．1 空間映射法 495

11．1．2 圖示法 511

11．1．3 基於像素圖的方法 514

11．1．4 基於動畫的方法 517

11．2 非結構化與異構數據的可視化 518

11．2．1 非結構化數據 518

11．2．2 異構數據 520

11．3 大尺度數據的可視化 523

11．3．1 基於並行的大尺度數據高解析度可視化 523

11．3．2 大尺度數據的分而治之可視化與分析 527

11．4 數據不確定性的可視化 531

11．4．1 不確定性的基本定義 532

11．4．2 不確定性的來源 532

11．4．3 不確定性的可視化方法 533

參考文獻 550

用 戶 篇

第12 章可視化中的互動 558

12．1 互動準則 559

12．1．1 互動延時 559

12．1．2 互動成本 561

12．1．3 互動場景變化 562

12．2 互動分類 563

12．2．1 按低階互動操作分類 563

12．2．2 按互動操作符與空間分類 564

12．2．3 按互動任務分類 564

12．3 互動技術 565

12．3．1 選擇 565

12．3．2 導航 567

12．3．3 重配 569

12．3．4 編碼 571

12．3．5 抽象/ 具象 573

12．3．6 過濾 574

12．3．7 關聯 579

12．3．8 概覽+ 細節 581

12．3．9 焦點+ 上下文 584

12．4 互動與硬體設備 593

12．4．1 互動環境 594

12．4．2 互動設備 596

參考文獻 599

第13 章可視化效果評測與用戶實驗 607

13．1 評測流程 608

13．2 評測方法 609

13．2．1 用戶實驗（User Studies） 609

13．2．2 專家評估（Expert Review/Heuristic Evaluation） 609

13．2．3 案例研究（Case Studies and Use Cases） 610

13．2．4 指標評估（Metrics） 612

13．2．5 眾包（Crowdsourcing） 612

13．2．6 標註（Labeling） 613

13．3 用戶實驗 613

13．3．1 確定實驗目標 613

13．3．2 準備實驗 615

13．3．3 進行實驗 619

13．3．4 分析結果並討論 619

13．3．5 評測案例分析 620

13．4 總結 632

參考文獻 632

第14 章面向領域的數據可視化 635

14．1 高性能科學計算 635

14．1．1 高性能科學可視化的挑戰 637

14．1．2 重要信息的提取和顯示 640

14．1．3 原位可視化 642

14．1．4 未來挑戰 645

14．2 生命科學 645

14．2．1 臨床醫學影像 645

14．2．2 其他影像 651

14．2．3 電生理信號 655

14．2．4 OMICS 組學 658

14．2．5 深度學習 662

14．3 其他科學與藝術 663

14．3．1 氣候學與氣象中的可視化 663

14．3．2 面向藝術的表意性可視化 667

14．4 網路與系統安全的可視化 671

14．4．1 基於可視變換的蟲洞攻擊可視化671

14．4．2 可信計算的可視化 672

14．4．3 安全日誌數據的可視化 673

14．4．4 智慧型電網數據的可視化 673

14．5 商業智慧型可視化 674

14．5．1 商業智慧型 675

14．5．2 商業智慧型中的數據可視化 676

14．5．3 雲端商業智慧型 680

14．5．4 未來趨勢 681

14．6 金融數據可視化 681

14．6．1 金融數據來源 682

14．6．2 金融數據分析的自動化方法 683

14．6．3 金融數據可視化方法 683

14．6．4 金融數據可視分析 686

參考文獻 690

第15 章可視化研究與開發資源 698

15．1 可視化軟體 698

15．1．1 醫學可視化軟體 698

15．1．2 科學可視化軟體 700

15．1．3 信息可視化軟體 704

15．1．4 可視分析軟體 709

15．2 可視化開發工具 709

15．2．1 應用程式開發工具 709

15．2．2 Web 套用開發工具712

15．3 數據分析和數據挖掘軟體與開發工具 714

15．4 可視化數據集資源 716

15．5 可視化信息資源 718

15．6 海外可視化研究機構 719