大数据丛书数据可视化

① 数据可视化分析有哪些好书值得推荐

【导读】随着互联网的发展，数据分析已经成了非常热门的职业，大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业，不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情，不过要想做好数据分析工作也并不简单，参看一些好书，对行进数据分析会更有帮助!那么数据可视化分析有哪些好书值得推荐呢?

数据可视化

1.《数据可视化之美》

在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、规划师、谈论家、科学家、剖析师、核算学家等，展示了他们怎样在各自的学科范畴内翻开项目。他们一同展示了可视化所能完毕的功用以及怎样运用它来改动国际。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术规划，也在于其经过对细节的高雅展示，可以有用地产生对数据的查询和新的了解。

2. 《鲜活的数据：数据可视化攻略》

先后介绍了怎样获取数据，将数据格式化，用可视化东西(如R)生成图表，以及在图形修正软件(如Illustrator)中修正以使图表抵达最佳效果。本书介绍了数十种办法(如柱形图、饼图、折线图和散点图等)，以发明性的视觉办法生动叙说了有关数据的故事。翻开本书，思维之门会豁然大开，你会发现有那么多样的办法去赋予数据全新的含义!

3.《用数据讲故事》

本书经过许多事例研讨介绍数据可视化的根底常识，以及怎样运用数据发明出招引人的、信息量大的、有说服力的故事，然后抵达有用沟通的意图。具体内容包括：怎样充沛了解上下文，怎样挑选合适的图表，怎样消除凌乱，怎样调集受众的视界，怎样像规划师相同考虑，以及怎样用数据讲故事。本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。

4.《数据之美：一本书学会可视化规划》

故步自封、浅显易懂地道出了数据可视化的进程和思维。让咱们知道了怎样了解数据可视化，怎样探求数据的办法和寻觅数据间的相关，怎样挑选合适自己的数据和意图的可视化办法，有哪些咱们可以运用的可视化东西以及这些东西各有怎样的好坏。

作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据可视化分析有哪些好书值得推荐?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，一直学习，这样更有核心竞争力与竞争资本。

② 如何实现大数据可视化

1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。

③ 大数据 分类型数据可视化方法研究报告

大数据：分类型数据可视化方法研究报告
数据可视化可以将海量数据通过图形、表格等形式直观反映给大众。降低数据读取门槛，可以让企业通过形象化方式对自身产品进行营销。
一、数据可视化原理
数据化可视原理是综合运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或者动画，并允许用户对数据进行交互分析的理论方法和技术。
数据可视化可以将不可见的现象转换为可见的图形符号，并从中发现规律从而获取知识。在实际应用中，它可以针对复杂和大规模的数据，还原增强数据中的全局结构和具体细节。
二、 可视化方法
1. 数据采集：数据是可视化对象，可以通过仪器采样，调查记录、模拟计算等方式采集。在可视化解决方案中，了解数据来源采集方法和数据属性，才能有的放矢解决问题。
2. 数据处理和变换：原始数据含有噪音和误差同时数据模式和特征往往被隐藏。通过去噪、数据清洗、提取特征等变换为用户可理解模式。
3. 可视化映射(核心)：将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素如标记、位置、形状、大小和颜色等。最终让用户通过可视化洞察数据和数据背后隐含的现象和规律。
4. 用户感知：用户感知从数据可视化结果中提取信息、知识和灵感。数据可视化可用于从数据中探索新的假设，也可严重相关假设与数据是否吻合，还可帮助专家向公众展示数据中的信息。
用户感知可以在任何时期反作用于数据的采集、处理变换以及映射过程中，如下图所示：

三、具体操作
1. 将指标值图形化
一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
比如 Google Zeitgeist 在展现 top10 的搜索词时，展示的就是“搜索”形状的柱形，图形与指标的含义相吻合，同时也做了立体的视觉变化：

2. 将指标图形化
一般用在与指标含义相近的 icon 来表现，使用场景也比较多，如下：

3. 将指标关系图形化
当存在多个指标时，为了挖掘指标之间的关系并将其进行图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：
借助已有的场景来表现
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。

比如网络统计流量研究院操作系统的分布(上图)，首先分为 windows、mac 还有其他操作系统， windows 又包含 xp、2003、7等多种子系统。
宇宙星系中也有类似的关系：宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星。根据这种关系联想，图表整体借用宇宙星系的场景，将熟知的Windows比喻成太阳系，将XP、Window7等系统比喻成太阳系中的行星，将Mac和其他系统比喻成其他星系。
构建场景来表现
指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。
比如网络统计流量研究院中的学历分布：指标分别是小学、初中、高中、本科等等。

各个类目之间是一种阶梯式的关系，因此，平台就设计了一个阶梯式的图直观的反映出了数据呈阶梯式递进的趋势。
再比如：支付宝年初出的个人年度账单中，在描述付款最多的三项时设计了一个类似颁奖台的样式也很出彩：(然而并没有觉得我在哪个类目买买买付款最多有什么骄傲的)

下方图示为供参考的线性化过程，实际可视化思考中，将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同，需根据具体情况处理。

4. 将时间和空间可视化
时间
通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。
空间
当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。
Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体(同时也结合了时间)，来呈现热门事件：

5. 将数据进行概念转换
先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说给我来杯水而不是给我来500ml 的水。要注意来(一)杯水，是具象的，并不是用量化的数据来形容。在这里，500ml就是一个具体的数据，但是它难以被感知，所以用(一)杯的概念来转换。
同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换。这是为了加深用户对数据的感知，常用方法有对比和比喻。感知就是一个将数据由抽象转化为具象的过程。
对比
比如下图就是一个介绍中国烟民数量的图表。如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000(个十百千万十万百万千万亿…)好吧数据量级很大，不论是数零还是数逗号都很容易数错，而且具体这个数字有多大仍然很难感知。让我们目光向右移动，来看右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，太恐怖了。这样一对比，对数据的感知就加深了。

比喻
下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量大小的图表，大概就是说它每小时处理的电子邮件有近1.2TB，相当于644245094 张打印的纸。
上面这个翻译很无聊是不是，但这并不是问题的重点，这个数它到底有多大呢?文案中用了一个比喻的手法：大意就是将这些邮件打印出来首尾相连可以绕地球4圈。嗯，比香飘飘奶瓶还多3圈。到这里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎邮箱每天处理的数据量有多大了吧，而且还没有被打印出来，为地球节省了很多纸(假装环保)。

6.让图表“动”起来
数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。
实现动态化通常以下两种方式： 交互和动画。
交互
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等。下面是网络统计流量研究院的时间分布图，该分布图采用左图右表的联动形式，左图中鼠标浮动则显示对应数据，点击则可以切换选择：

动画
动画包括入场动画、交互过程的动画和播放动画等等。
入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。
播放动画：通俗的来说就是提供播放功能，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是 Gapminder 在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

④ 大数据可视化是什么

问题一：大数据可视化分析工具有哪些？ 大数据可视化分析工具，既然是大数据，那必须得有处理海量数据的能力和图形展现和交互的能力。能快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。
这方面的工具一般是企业级的应用，像国外的Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM都有支持数据分析和分析结果展示的产品，个中优劣你可以分别去了解下。国内阵营的话，有侧重于可视化展示的也有侧重于数据分析的，两者兼有的以商业智能产品比如FineBI为代表。

问题二：大数据可视化和大数据开发哪个好 大数据开发的学习内容中包含可视化，掌握了大数据的开发技术，也可以从事可视化的相老纯关工作。
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据技术人员的就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
工作岗位：ETL研发、Hadoop开发、可视化（前端展现）工具开发、信息架构开发、数据仓库研究、OLAP开发、数据预测明含袜（数据挖掘）分析、企业数据管理、数据安全研究、数据科学研究等。

问题三：大数据分析和大数据可视化哪个好 不太理解你的问题，什么叫数据分析还是数据可视化好？这两个是可以相互结合的，很多时候数据分析和数据可视化是相互，数据分析完不能再是单纯的表格呈现，而应该是可视化的形式呈现，比如数据图表。可视化不是单纯的可视化，而是建立在数据分析的基础上，不然可视化也没有意义啦。所以，类似BDP个人版这类的数据工具都是很好地结合了这两个功能，让数据能够真正为业务、工作服务，提高分析工作效率~~~

问题四：大数据可视化需要哪些类型的呈现形式 1.可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。
2. 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。
3. 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。
4. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。

问题五：什么样的大激激数据可视化效果图算是比较酷炫的？ 就是各种各样的图表类型，比如用BDP个人版的词云吧，直接附图。

问题六：大数据可视化工具 起个什么名字 是要起名字，还是了解可视化工具啊，有BDP商业数据平台等。

问题七：什么是数据可视化及信息可视化 广义的信息可视化范围很广，包含了数据可视化、科学可视化，狭义的（技术研究领域）信息可视化一般指大规模非数字型信息资源的可视化表达（我们经常看到很多所谓的信息图里面经常塞满了文字）。
科学可视化和科学本身一样历史悠久，它是指利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术的概念，比如流体运动图像、医学造影，其可视化案例一般都比较复杂。
数据可视化强调美观和数据洞察之间的平衡，为了传达与沟通信息，数据可视化实现了科学可视化的成熟领域与信息可视化的较年轻领域的统一。

问题八：大数据可视化工具哪个做出来最漂亮 zhuanlan.hu/...ferral你参考下

问题九：什么是数据可视化？ 简单来说，就是通过图形化手段将抽象数据进行具象展示，在企业管理中已多有应用，比如天津建设项目综合运监平台、辽宁电力运监中心等等。

问题十：好用的大数据可视化分析工具？ 果断大数据魔镜啊，国内首款免费的数据可视化分析工具，现在已经有10000多家用户了，渲染速度贼快！

⑤ 数据可视化的优秀入门书籍有哪些

个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的数据可视化之美 (豆瓣)，里面有一些经典案例的介绍，可作入门； 另外向怡宁翻译的鲜活的数据 (豆瓣)也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设计的就这么简单 (豆瓣)其实也是一本和信息设计有关系的书籍，行文风趣，作为入门比较合适。 另外涂子沛的大数据 (豆瓣)也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。 2013年6月时，浙大的陈为老师出了本数据可视化的教材，算是在国内第一本数据可视化教材，并系统地把数据可视化相关都做了梳理，看到有人也提到了这全彩略贵的书，数据可视化 (豆瓣)；如果嫌贵，可以买这本教材：数据可视化的基本原理与方法 (豆瓣)，都是陈为的书，内容基本一样，入门是够了。 国外的能推荐的多些， Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information (豆瓣)应该是入门必看了，公认的开山之作。不过目前还没有中译本，看完基本上可以了解数据可视化的前世今生了； 他还有一个华人学生，在美国报社工作，专门负责数据图表的设计制作，也出了一本相关的书，很棒，Dona M.Wong，她写的书现在已经有中译本了：最简单的图形与最复杂的信息 (豆瓣) 主要侧重于对数据图表的修饰、完善，讲解了一些处理数据图表的基本原则，实操性很强。 Edward R.Tufte的其他书： Visual Explanations (豆瓣)，Beautiful Evidence (豆瓣) 都可以在网上找到pdf全本。 另外除了书，还推荐一个国外老头：Hans Rosling，他是瑞典卡罗琳学院全球公共卫生教授，有关他利用数据可视化显示200多个国家200年来的人均寿命和经济发展的ted视频非常火，真是数据可视化的魅力，他的其他视频也很棒（TED | Search），本人非常幽默，由他主持的BBC纪录片[BBC：统计学的快乐]也值得一看，这些都是初步了解数据可视化的好材料。 总之，个人感觉数据可视化除了具有优秀的美术功底外，统计学知识也是重要部分，毕竟数据的展现和设计都是建立在对数据的获取、清洗、处理、挖掘的基础上的。

⑥ 大数据专业系列教材，大数据专业应该看什么书

目前，全国高校总数477所“数据科学与大数据技术”专业，累计30所“大数据管理与应用”专业，成功高校总数超过409所。
但由于大数据专业是以软硬件融合、数据科学和大数据技术为特色的新型复合型专业，许多高校在专业建设和人才培养方面面临挑战，教材选用成为许多高校的头疼问题。
在深入调研以上情况后，清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授在业内很早就开始着手策划，联合国内多所高校从事一线教育科研任务的专业教师相继担任主编，《高级大数据人才培养丛书》
在大数据教学中，本科院校实践教学注重系统性，偏重新技术的应用，且对工程实践能力要求较高。
为此，刘鹏教授带领团队花了一年的时间编写了《高级大数据人才培养丛书》( 《云计算》、《大数据》、《深度学习》、《大数据库》、《数据挖掘》、0755-0755 )
其中，《Python程序设计》多年来一直处于我国计算机图书被引量的前列，据网络对微信公众号( cnkipj ) 《大数据可视化》的评价，2010年至2014年《大数据实验手册》
《大数据应用人才培养系列教材》( 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- )
内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
清华大学出版社王编辑说：“刘鹏教授的这个教材选题很独特，考虑到未来高职高专大数据人才的就业需求，他选择了一个非常有特色的选题。
”
从业内高校的大数据教材来看，理论知识过于复杂高深，与教学实际不契合，或者实践部分过于简略，学生学完往往也会感到一头雾水。
《高级大数据人才培养丛书》和《大数据应用人才培养系列教材》大相径庭，符合教师教育实际和学生实践实验，一经推出，就受到高校的广泛关注和采用。
师生们普遍对它给予了很高弯梁的评价。 ——不仅与教学实际相符，理论部分和实践部分比例分配合理，大量实验提高了学生动手能力，大数据学习不再是“纸上谈兵”。
大数据教育特别注重实践，除了两套教材外，针对目前大数据教育实践教学中师资力量不足、实验环境薄弱、实验数据缺乏等问题，刘鹏教授带领云创大数据技术团队，与备受高中老师好评的教师教育和教材进行了配套
师资培训
三年来，云创大数据(工信部教育与考试中心授权的“工业和信息化人才培养工程训练基地”)连续举办了几十期大数据/人工智能实战培训班，培训班全部采用实习方式，大大提高了参训老师的实战能力，各期训练有求必应
全国2000多所亏枣高校的5000多名老师能够参加并接受培训，老师们普遍反馈，对未来的教育和人才培养方面有很大启发，云创举办的大数据实战培训班也在教育领域引起了强烈反响。
此外，云创大数据优秀讲师和技术人员还将定期或不定期赴合作高校开展包括教育、实验人员教育指导在内的培训服务。
2016年12月-2017年1月，多次举办高中(高职)大数据教师免费培训班
2017年1月，百所高中老师齐聚二期高中(高职)大数据教师免埋空运费培训班
2017年4月，全国千所高校大数据教师免费讲习班在南京举行
2018年5月，2018信息技术新工科产学研联盟大数据技术师资培训班举办
2018年9-10月，第二届全国高校大数据人工智能教师实战免费培训班举办三期
2019年1月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班连续举办两期
2019年3月，2019大数据人工智能师资培训班在南京举办
2019年6月，2019云计算免费培训班在南京举办
2019年7月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班(第三期)举办
云创大数据持续的大数据实战训练，一方面为高中老师提供了与专家讨论、同事交流、向实战经验丰富的讲师学习的机会，另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python语言、Scala等多个大数据实验
大数据实验室
大数据实验室建设方案基于云提供的大数据实验一体化计算机和大数据实验平台建设，采用Docker容器技术，为用户提供大数据实验服务，实现大量用户同时在线实验避免相互干扰，同时提供实验手册、课程资源、教学视频、考试系统等，方便高校师生在平台上开展大数据教学和实验。
今年5月，大数据实验平台再次迎来更新，改版用户界面，优化系统资源使用，增加实验内容，丰富实验形式，扩充题库，完善教材与实验内容的映射，增录实验操作视频集成了商业智能实践教学子系统，基础镜像速度也得到了极大优化，一键营造环境只需十几秒钟。
目前，大数据实验平台已更新为400个大数据实验。
操作简便，实战效果显著，大数据实验平台依托贵州大学、西北工业大学、山东理工大学、郑州大学、河南农业大学、成都理工大学、西南大学、重庆师范大学、重庆工商大学、陕西师范大学、宁夏大学、南京财经大学、金陵科技学院、天津农学院、郑州升达经贸管理学院
值得一提的是，郑州升达经贸管理学院作为民办三大高校，自天骄数据实验平台落地以来，在课堂教学、实验拓展、课程体系建设等诸多方面屡创新成果。
目前，大数据实验室是该校利用率最高的实验室，一直排到周日。
这所学校信息工程学院的计算机科学和软件工程两个专业分别有250名学生和学院其他专业的800多名学生在这个平台上接受了严格的训练。
使用该平台毕业的学生工资水平远远超过普通专业大学毕业生，直接带动了学生就业率和学校影响力的同步提高。
无论是教材体系、师资培训，还是大数据实验室建设，云创大数据都在教育领域稳步发展，拥有雄厚的技术优势和优质资源。
热忱欢迎广大高校、教育机构及各企事业单位与云创业开展多方面交流合作，共同探讨大数据建设相关领域，培养越来越多大数据优秀人才，为行业发展作出贡献。
要获取《高级大数据人才培养丛书》、《大数据应用人才培养系列教材》配套PPT、人工智能人才培养方案大数据、人工智能实验室建设方案大数据、云创大数据合作工作手册等资源，可通过以下方式之一获取
2 .关注“云创大数据( cStor_cn )”，在微信后台回复“PPT”，获取网盘全套资源下载链接

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