前言

进入21世纪以来，计算机技术获得了长足的进展，随着数据规模不断呈指数级的增长，数据的内容和类型也比以前丰富得多，这些都极大地改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。数据可视化依附计算机科学与技术拥有了新的生命力，并进入了一个新的黄金时代。

数据可视化是关于数据视觉表现形式的技术，也是位于科学、设计和艺术三学科的交叉领域，对于大数据专业的学生来讲，数据可视化是极其重要的一门课程。

本书以“理论与实践操作”相结合的方式深入地讲解了大数据分析的基本知识和实现的基本技术，在内容设计上既有上课时教师的讲述部分，包括详细的理论与典型的案例，又有大量的实训环节，双管齐下，极大地激发了学生在课堂上的学习积极性与主动创造性，让学生在课堂上跟上教师的思维，从而学到更多有用的知识和技能。

本书共分11章，包括大数据可视化概述、大数据可视化原理、大数据可视化方法、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts与pyecharts数据可视化、Python数据可视化、R语言可视化、大数据可视化行业分析以及大数据可视化综合实训。

本书特色如下： 

（1） 采用“理实一体化”教学方式，课堂上既有教师的讲述又有学生独立思考、上机操作的内容。

（2） 紧跟时代潮流，注重技术变化，书中包含了最新的大数据分析知识及一些开源库的使用。

（3） 本书作者均具有多年的教学经验，全书重难点突出，能够激发学生的学习热情。

（4）  配套资源丰富。
为便于教学，本书提供教学大纲、教学课件、程序源码、习题答案、教学进度表等，重点内容及重点案例还配有300分钟的微课视频，学生可在课后反复观看。


资源下载提示

素材（源码）等资源： 扫描目录上方的二维码下载。

微课视频： 扫描封底的文泉云盘防盗码，再扫描书中相应章节的视频讲解二维码，可以在线学习。






本书建议学时为54学时，具体分布如表1所示。


表1学时安排



课 程 内 容建 议 学 时

第1章 大数据可视化概述
4
第2章 大数据可视化原理
4
第3章 大数据可视化方法
6
第4章 数据可视化工具
4
第5章 Excel数据可视化
4
第6章 Tableau数据可视化
6
第7章 ECharts与pyecharts数据可视化
8
第8章 Python数据可视化
10
第9章 R数据可视化
4
第10章 大数据可视化行业分析
2
第11章 大数据可视化综合实训
2


本书可作为各类高校大数据、云计算、人工智能、软件技术、计算机网络等专业的教材，可也作为大数据爱好者的自学参考书。

本书由黄源担任主编，任东哲担任副主编。全书由黄源策划并负责统稿工作。

本书是校企合作的结果，在编写过程中得到了中国电信金融产业研究院杨琛的大力支持。

在本书的编写过程中，参阅了大量的相关文献，在此对文献的作者表示感谢，并对清华大学出版社的魏江江分社长和王冰飞老师的辛勤工作表示感谢。

由于编者水平有限，书中难免出现疏漏之处，衷心希望广大读者批评指正。



编者2023年8月
于重庆