数据可视化

余凌 胡昌龙 严庆 田萌

目录

  • 1 数据可视化概述
    • 1.1 思政导读
    • 1.2 数据可视化基础
    • 1.3 数据可视化作用
    • 1.4 数据可视化的目标
    • 1.5 数据可视化的特征与应用
    • 1.6 本章课件
    • 1.7 分享阅读-AaronKoblin人性的艺术表达
  • 2 数据可视化原理
    • 2.1 思政导读
    • 2.2 视觉
    • 2.3 色彩
    • 2.4 视觉编码原则
    • 2.5 数据可视化流程
    • 2.6 本章课件
    • 2.7 分享阅读-
  • 3 数据可视化图表
    • 3.1 思政导读
    • 3.2 理解图表
    • 3.3 图表元素的增强控制
    • 3.4 图表类型选择
    • 3.5 图表制作技巧
    • 3.6 本章课件
    • 3.7 数据可视化图表基础及图表设计+第二次作业要求
    • 3.8 分享阅读-
  • 4 数据可视化设计
    • 4.1 思政导读
    • 4.2 设计原则与技巧
    • 4.3 可视化设计步骤
    • 4.4 可视化框架
    • 4.5 本章课件
    • 4.6 分享阅读-
  • 5 时变数据可视化
    • 5.1 思政导读
    • 5.2 时间属性的可视化
    • 5.3 地理空间数据可视化
    • 5.4 文本与文档可视化
    • 5.5 本章课件
    • 5.6 分享阅读-
  • 6 数据挖掘与数据处理
    • 6.1 思政导读
    • 6.2 数据
    • 6.3 数据集
    • 6.4 数据获取与预处理
    • 6.5 数据存储
    • 6.6 数据组织与管理
    • 6.7 数据挖掘与分析
    • 6.8 本章课件
    • 6.9 分享阅读-
  • 7 数据可视化工具
    • 7.1 Echarts
    • 7.2 Python集成开发环境Jupyter
    • 7.3 本章课件
  • 8 数据可视化评测实例
    • 8.1 案例1
    • 8.2 案例2
    • 8.3 本章课件
  • 9 数据可视化趋势及挑战
    • 9.1 思政导读
    • 9.2 数据可视化资源
    • 9.3 数据可视化研究
    • 9.4 未来趋势
    • 9.5 研究挑战
    • 9.6 本章课件
  • 10 数据可视化案例
    • 10.1 经典数据可视化案例
    • 10.2 用Excel实现数据可视化—快速实现业务报表可视化
    • 10.3 “好服务”零售品牌文献研究现状分析
    • 10.4 数据分析师招聘可视化分析
    • 10.5 长江中游城市群创新网络演变可视化
    • 10.6 分享阅读-2020级优秀作品展示
    • 10.7 分享阅读-2021级学生优秀作品
  • 11 电子商务数据可视化实例
    • 11.1 电商数据的采集与预处理
    • 11.2 商品数据分析
    • 11.3 市场数据与竞争数据分析
    • 11.4 流量与转化数据分析
    • 11.5 电商采购与销售数据分析
    • 11.6 库存数据分析
    • 11.7 客户画像分析
  • 12 推荐课外阅读
    • 12.1 《深度学习——智能时代的核心驱动力量
    • 12.2 《AIGC:智能创作时代》
    • 12.3 《天才与算法》
    • 12.4 《5000天后的世界》
    • 12.5 《AI未来进行式》
    • 12.6 《数据型思维》
    • 12.7 《做成大事的艺术》
    • 12.8 《新媒体的语言》
    • 12.9 《开放式创新》
    • 12.10 《别相信直觉》
    • 12.11 《为什么伟大不能被计划》
    • 12.12 《智识分子》
    • 12.13 《算法的陷阱》
    • 12.14 《崛起的超级智能》
    • 12.15 《人工不智能:计算机如何误解世界》
    • 12.16 《销售脑科学》
思政导读

工业和信息化部发布《“十四五”大数据产业发展规划》(以下简称《规划》),当前,数据已成为重要的生产要素,大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业,是激活数据要素潜能的关键支撑,是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。面对世界百年未有之大变局和新一轮科技革命和产业变革深入发展的机遇期,世界各国纷纷出台大数据战略,开启大数据产业创新发展新赛道,聚力数据要素多重价值挖掘,抢占大数据产业发展制高点。

其中挖掘数据中的信息价值并形象化地呈现是当下关注的重点。为贯彻落实国家大数据发展战略,促进大数据产业快速健康发展,推动大数据技术从基础研究到应用转化,湖北省印发了关于大数据产业“十四五”发展规划的通知,明确要求构建软硬一体的大数据产品体系,加快超融合一体机、智能终端、存储设备、服务器等大数据硬件产品产业化进程,全面升级大数据平台、数据分析工具等大数据基础软件水平,提高可视化、图像分析等大数据应用软件能力。通过上述政策介绍可知,掌握数据分析与可视化的能力非常重要,那么数据的分析结果究竟该如何展现呢,本章将带你认识一些常用的图表类型。

(摘自”工业和信息化部印发《“十四五”大数据产业发展规划》https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-11/30/content_5655089.htm“、”省经信厅关于印发湖北省大数据产业“十四五”发展规划的通知https://jxt.hubei.gov.cn/fbjd/zc/gfxwj/202203/t20220316_4044335.shtml“)