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数据可视化技术与应用

  • ISBN:  978-7-200-19572-9
  • 作者:  高丽
  • 定价:  ￥46.00
  • 版次:   第1版第1次
  • 适用专业:  计算机系列
  • 教材级别:  精品教材
  • 出版单位:   北京出版社
  • 出版/修订日期:  2025年7月

教材简介

本书聚焦大数据可视化领域，紧扣高等职业教育培养技术应用能力的核心目标，贴合大数据应用开发（Python）“1 + X” 职业技能等级要求，是面向高等职业院校大数据技术及相关专业的实用教材。全书以工程项目为核心、任务驱动为教学方法，依照 “任务描述 — 任务目标 — 任务分析 — 任务实施” 的思路组织内容，系统介绍大数据可视化的基本概念、工作原理、方法及各类工具的实操应用，涵盖 Excel、Tableau 等可视化工具，以及 Matplotlib、pyecharts 等 Python 可视化库的具体使用，还设置人口现状数据可视化实战项目，实现知识与实际应用的深度结合。

本书兼具知识性、实践性与思政性，落实立德树人根本任务，将创新发展、科教兴国等时代精神有机融入教学各环节，实现价值塑造、能力培养、知识传授的深度融合。同时结构层次分明、图文并茂，每个项目明确知识、能力、素养三维目标，操作步骤辅以图解说明，配套思考与实践练习、“小贴士” 板块及项目实战板块，助力学生轻松入门，快速掌握数据可视化技术的应用技巧，锻炼动手开发与知识整合能力，提升职业素养与专业应用能力，帮助读者从海量数据中挖掘价值，掌握数据可视化在不同领域的实际应用方法，契合高职教育以实践体系为主的教学需求。


项目一 认识数据可视化

学习任务一 数据可视化的概念

学习任务二 常用的数据可视化图形

学习任务三 数据可视化工具和库

项目二 数据可视化的工作原理

学习任务一 数据视觉设计原理

学习任务二 数据可视化流程的实施步骤

学习任务三 数据可视化技术的设计原则与实践

项目三 数据可视化的方法

学习任务一 数据可视化图表的选择与使用

学习任务二 文本数据的词云可视化

学习任务三 空间信息可视化的应用

学习任务四 网络可视化

项目四 Excel 数据可视化

学习任务一 Excel 数据源的获取

学习任务二 Excel 数据输入与管理

学习任务三 Excel 创建图表的方法

学习任务四 Excel 绘制折线图

学习任务五 Excel 绘制饼图

学习任务六 Excel 绘制散点图

项目五 Tableau 数据可视化

学习任务一 下载安装 Tableau 软件

学习任务二 了解 Tableau 工作界面

学习任务三 数据源的连接及管理

学习任务四 简单视图的可视化

学习任务五 复杂视图的可视化

项目六 Matplotlib 数据可视化

学习任务一 安装 Python 集成开发环境 Jupyter Notebook

学习任务二 使用 Matplotlib 绘制单数据系列柱状图

学习任务三 使用 Matplotlib 绘制多数据系列柱状图

学习任务四 使用 Matplotlib 绘制散点图和气泡图

学习任务五 使用 Matplotlib 绘制饼图和圆环图

学习任务六 使用 Matplotlib 绘制堆积面积图

项目七 pyecharts 交互式图形绘制

学习任务一 使用 pyecharts 绘制专业人数对比折线图

学习任务二 使用 pyecharts 绘制电力工业用电量对比分析柱状图

学习任务三 使用 pyecharts 绘制地区生产总值饼图和玫瑰图

学习任务四 使用 pyecharts 绘制全国居民主要食品消费量漏斗图

学习任务五 使用 pyecharts 绘制教材销售量对比组合图

学习任务六 使用 pyecharts 绘制期末成绩分析层叠多图

项目八 我国人口现状数据可视化实战

  • 数据可视化技术与应用 2025-04-21

  • 1. 数据可视化的概念

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  • 2.常用的数据可视化图形

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  • 3.简单柱状图的特性与应用领域

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  • 4.饼图使用原则

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  • 5.数据可视化工具和库

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  • 6.D3.js与ECharts对比

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  • 7.‌数据可视化技术与应用概述

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  • 8.常见的几种视觉元素

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  • 9.数据可视化流程的实施步骤

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  • 10.数据清洗的基本流程

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  • 11.数据可视化技术的设计原则

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  • 12.数据可视化技术解析

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  • 13.数据可视化图表的选择与使用

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  • 14.图表选择技巧

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  • 15.文本数据的词云可视化

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  • 16.工具选择建议

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  • 17.文本预处理

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  • 18.词云图制作要点

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  • 19.空间信息可视化的应用

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  • 20.多媒体地学信息可视化

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  • 21.网络可视化

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  • 22.高清彩图 3-4-1

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  • 23.高清彩图 3-4-4

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  • 24.交互功能

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  • 25.词云图技术与应用解析

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  • 26.Excel数据源的获取

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  • 27.导入选项

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  • 28.Excel数据输入与管理

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  • 29.“院系数据”自动换行示意图

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  • 30.Excel创建图表的方法

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  • 31.Excel绘制折线图

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  • 32.Excel绘制饼图

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  • 33.Excel绘制散点图

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  • 34.Excel函数与图表完全指南

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  • 35.下载安装Tableau软件

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  • 36.Tableau界面选项说明

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  • 37.了解Tableau工作界面

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  • 38.Tableau工作区功能详解

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  • 39.数据源的连接及管理

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  • 40.简单视图的可视化

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  • 41.Tableau工作表简介

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  • 42.复杂视图的可视化

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  • 43.Tableau箱型图解析

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  • 44.Tableau数据可视化指南

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  • 45.安装Python集成开发环境 Jupyter Notebook

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  • 46.Anaconda与Python库安装指南

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  • 47.Jupyter界面指南

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  • 48.使用Matplotlib绘制单数据系列柱形图

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  • 49.导入matplotlib.pyplot

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  • 50.画布参数说明

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  • 51.图表元素参数说明

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  • 52.plt.savefig参数详解

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  • 53.使用Matplotlib绘制多数据系列柱形图

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  • 54.pandas数据读取与索引设置

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  • 55.Matplotlib图例与文本设置

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  • 56.使用Matplotlib绘制散点图

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  • 57.使用Matplotlib绘制气泡图

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  • 58.CSV与Matplotlib标记符号

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  • 59.使用Matplotlib绘制饼图

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  • 60.使用Matplotlib绘制圆环图

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  • 61.plt.pie()函数的常用参数说明

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  • 62.数据处理与可视化

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  • 63.饼图使用指南

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  • 64. 使用Matplotlib绘制堆积面积图

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  • 65.plt.stackplot()函数的常用参数说明

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  • 66.数据处理方法

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  • 67.堆积面积图参数说明

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  • 68.Seaborn数据可视化完全指南

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  • 69.pyecharts 绘制人数对比折线图

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  • 70.折线图参数

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  • 71.pyecharts绘制用电量对比分析柱状图

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  • 72.绘制柱状图的代码片段解析

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  • 73.pyecharts绘制地区生产总值饼图和玫瑰图

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  • 74.绘制饼图的代码解析

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  • 75.饼图参数

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  • 76.玫瑰图解析

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  • 77.pyecharts绘制全国居民主要食品消费量漏斗图

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  • 78.pyecharts绘制销售量对比组合图

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  • 79.绘制组合图代码解析

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  • 80.时间轴轮播图代码解析

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  • 81. pyecharts绘制成绩分析层叠图

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  • 82.组合图中柱状图代码解析

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  • 83.Pyecharts可视化技术详解

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