为了适应数字经济时代的新发展趋势，培养新时代大数据专业人才，编者通过总结多年的教学经验，借鉴国内外相关领域的教学优势，详细剖析大数据采集、预处理与可视化的基础理论、关键技术、相关工具和应用案例，进而编成本书。 本书是集理论与实践于一体的应用型教材。全书共7章，包括大数据概述、Python程序设计、大数据采集、大数据预处理技术、Excel数据获取与预处理、Python数据预处理、数据可视化技术。本书在编写中着重介绍基本原理，同时突出工程应用，并以清晰、容易理解的方式展现大数据采集、预处理与可视化的基础知识、基本任务、常用方法、实用场景和主要流程，力图做到基本概念准确、阐述条理清晰、主体内容精练、重点难点突出、理论联系实际。此外，本书还将反映相关领域新技术的发展情况。 本书可作为计算机、人工智能、大数据、电子商务、电气、电子、统计学、会计学等相关专业的大数据技术类课程的教材，也可供相关领域的科技人员参考使用，还可作为数据分析及应用类认证培训课程用书。

本书是一本专门论述大数据采集与处理相关技术及应用的著作，也是一线研发工程师的实战经验结晶。本书依次介绍了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与计算、大数据安全等相关内容，并结合大数据应用各行业背景，介绍了电商、煤炭、教育、医疗、电信、交通等行业的大数据采集与处理。最后，本书以某电商网站数据分析为背景，介绍一个完整的数据采集、清洗、处理的离线数据分析案例，以期给读者展示一个系统的实践操作过程。与本书所述技术相关的论著较少，所著内容新颖、系统全面、实践指导性强。

本书是一本专门论述大数据采集与处理相关技术及应用的著作，也是一线研发工程师的实战经验结晶。本书依次介绍了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与计算、大数据安全等相关内容，并结合大数据应用各行业背景，介绍了电商、煤炭、教育、医疗、电信、交通等行业的大数据采集与处理。最后，本书以某电商网站数据分析为背景，介绍一个完整的数据采集、清洗、处理的离线数据分析案例，以期给读者展示一个系统的实践操作过程。与本书所述技术相关的论著较少，所著内容新颖、系统全面、实践指导性强。

本书是面对当前大数据应用、可视分析研究和应用的新形势，专门为数据科学与大数据技术、智能科学与技术、计算机、数据处理等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。该书将教学之严谨和科研之创新有机地结合，全面诠释了大数据可视化的内涵与外延，详细介绍了大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工具、大数据可视化系统——魔镜以及大数据可视化的行业案例等内容。为了便于学习，每章都附有习题。

本书是面对当前大数据应用、可视分析研究和应用的新形势，专门为数据科学与大数据技术、智能科学与技术、计算机、数据处理等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教材。该书将教学之严谨和科研之创新有机地结合，全面诠释了大数据可视化的内涵与外延，详细介绍了大数据可视化概述、可视化的类型与模型、数据可视化基础、数据可视化的常用方法、大数据可视化的关键技术、可视化交互、大数据可视化工具、大数据可视化系统——魔镜以及大数据可视化的行业案例等内容。为了便于学习，每章都附有习题。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

《数据可视化（纪念版）》共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。 《数据可视化（纪念版）》从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

本教材以带领读者洞悉“数据之美”、“让数据说话”的理念为主线，从数据的类型和特征入手，教会读者围绕数据的构成、数据不同维度的比较、数据趋势、数据的分布、数据间的联系、数据的互联互动等角度，运用现行主流的Python可视化工具对数据进行多层次多维度立体化展示，力求帮助读者掌握绘制有效的、具有视觉吸引力、可伸缩的且易于理解的数据可视化作品的思路和方法。教材除了教会读者如何运用Python数据可视化主流工具（如Matplotlib, Seaborn, Pyecharts, Plotly等）进行各种类型图表的绘制，还设置了丰富的贴合实际的数据可视化案例，教会读者如何通过数据可视化对数据进行全方位探索和展示，进而理解数据，利用数据做决策。教材还编排了丰富的数据可视化小故事，以进一步提高读者的阅读兴趣。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，《可视化数据》都给出了非常详尽的介绍。《可视化数据》使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说，《可视化数据》后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。 《可视化数据》是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长的非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。