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》
图表制作技巧

关于图片的几点说明:

1)关于图的大小。一般来说,判断图片大小是否合适的基本原则是,当论文用A4纸打印出来后所有细节正好能够让人清楚地获取。并且在保证信息清楚的前提下,图片应尽可能的小一些,不要占用过多的篇幅。

2)关于图的颜色。现在期刊上彩色图片越来越受欢迎,但是需要注意绝对不能仅仅因为好看而用彩色图,所有的颜色一定要有其对应的含义。

3)关于图的细节。只要是表示平均值,请尽量加上误差棒,否则会显得很不严谨。

4)关于图的题目。首先,明确题目放置的位置。表格的题目一般放在表格上面,而图片的题目则放在图片的下面。其次,每张图片题目的前面应该标明编号,这个编号对应着图片的出现顺序,如Figure1.Figure2.。而这个Figure有时可以缩写为Fig,能否缩写常常取决于不同期刊的要求。最后,图题的表述必须简洁明了,便于其他人理解,通常需要包括以下内容:每张图中曲线或者柱状的含义;图中的研究对象是什么;从图中可以得到什么结论;图中的一些特殊标记以及横纵坐标的单位和含义是什么。

值得注意的是,在保证图片独立性的前提下应尽可能简单地交代研究对象和研究结果,具体细节可以在正文中进行详细介绍。

当需要把对多个有联系的图放在一起进行对比时,应该有序地将其组合在一起成为一个整体。这个组合之后的整体只需要一个图题即可,里面的每张分图中的内容都需要在图题中写清楚,分图常用a,b,cA,B,C进行标号。如果正文中引用了某个组合图中的某一张图片,也需要标明所引用的分图的序号,如Fig.1b