本书系统介绍了数据可视化与可视分析的内涵与外延，内容涵盖数据特征分析与可视化任务定义、可视化模型、典型视图设计与交互设计、典型可视化设计案例等。

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计算机/数据可视化

大数据时代，可视化技术为大数据分析提供了更加直观的呈现和分析手段，有助于研究人员发现大数据中蕴含的规律和信息，因此可视化技术得到了广泛关注，应用领域不断扩大。本书结合作者多年的教学经验，针对可视化初学者的学习需求编写而成，旨在帮助读者掌握可视化与可视分析的完整流程、典型设计和实现方法。

本书特色：
帮助读者掌握大数据可视化的基本原理和典型设计方法，根据数据可视分析的完整流程来安排章节内容，并通过丰富的应用案例让读者理解大数据可视化的原理。
采用故事线的形式，将数据采集与处理、可视化任务设计、视图和交互设计、可视分析系统构建以及具体案例贯穿起来，从简单到复杂，覆盖可视化与可视分析的完整流程。
数据特征和案例丰富，书中的案例类型多样，涵盖了高维、文本、网络、时空等典型数据特征。
融合可视化领域的前沿学术成果，不仅讲授可视化的核心、基础知识，还将可视化领域顶级会议与期刊的学术成果和作者团队的研究成果融入书中，帮助读者扩展视野，进一步增强对可视化领域的认识。

第1章 概述
1.1 可视化的概念
1.1.1 什么是可视化
1.1.2 可视化的历史
1.1.3 可视化的意义
1.2 数据
1.2.1 数据的概念
1.2.2 数据的类型与特征
1.2.3 数据预处理
1.3 可视化的典型应用领域
1.3.1 可视化在社交网络中的应用
1.3.2 可视化在商业智能中的应用
1.3.3 可视化在交通轨迹中的应用
1.3.4 可视化在教育行业中的应用
1.3.5 可视化在其他领域的应用
1.4 可视化相关的学科方向
1.4.1 图形学与人机交互
1.4.2 计算机视觉与虚拟现实
1.4.3 数据分析与数据挖掘
第2章 数据可视化基础
2.1 视觉感知与认知
2.1.1 感知与认知
2.1.2 格式塔理论
2.1.3 颜色
2.1.4 视觉通道
2.1.5 视觉编码原则
2.2 可视化流程与模型
2.2.1 可视化的基本流程
2.2.2 可视化的模型
2.3 可视化设计
2.3.1 可视化设计原则
2.3.2 可视化的任务定义
2.3.3 视图选择与交互设计
2.3.4 可视化中的美学因素
2.3.5 可视化中的隐喻
第3章 表格数据可视化
3.1 表格数据的特点
3.2 单键值表格数据的可视化
3.3 多键值表格数据的可视化
3.4 表格数据可视化的布局
3.5 表格数据可视化应用实例
第4章 时空数据可视化
4.1 空间数据可视化
4.2 点、线、面数据的可视化
4.3 地理空间数据的可视化
4.4 时间属性的可视化
4.5 时间序列数据可视化
4.6 流数据可视化
4.7 时空数据可视化应用实例
第5章 层次和网络数据可视化
5.1 层次数据可视化
5.2 网络数据可视化
5.3 图的交互与简化
5.4 层次与数据可视化应用实例
第6章 文本数据可视化
6.1 文本可视化的基本概念
6.1.1 文本可视化的研究内容
6.1.2 文本可视化的流程
6.2 单文本内容可视化
6.2.1 基于关键词的文本内容可视化
6.2.2 情感分析可视化
6.3 程序代码可视化
6.4 文本集可视化
6.5 文本数据可视化应用实例
第7章 可视化交互
7.1 交互的基本概念
7.2 交互准则
7.3 典型的交互技术
7.3.1 平移缩放技术
7.3.2 动态过滤技术
7.3.3 概览-细节技术
7.3.4 焦点-上下文技术
7.3.5 多视图关联协调技术
7.4 可视化交互应用案例
第8章 可视化评估
8.1 评估原则与流程
8.2 典型的评估方法
8.2.1 用户评估
8.2.2 专家评估
8.2.3 案例评估
8.3 评估实例分析
第9章 大数据可视化行业案例分析
9.1 用户预购大数据分析
9.1.1 背景分析
9.1.2 需求分析
9.1.3 大数据可视化分析过程
9.1.4 分析结论
9.2 高校学生大数据分析
9.2.1 背景分析
9.2.2 需求分析
9.2.3 大数据可视化分析过程
9.2.4 分析结论
9.3 打车数据分析
9.3.1 背景分析
9.3.2 需求分析
9.3.3 大数据可视化分析过程
9.3.4 分析结论

附录 大数据可视化常用工具