可視化的美之基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)可視化分析與應(yīng)用

定　價(jià)：￥52.00

作　者：	陳凌云
出版社：	電子科技大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787564760977	出版時(shí)間：	2019-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	217	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　大數(shù)據(jù)可視化這種新的視覺(jué)表達(dá)形式是應(yīng)信息社會(huì)蓬勃發(fā)展而出現(xiàn)的——因?yàn)槲覀儾粌H要呈現(xiàn)世界，更重要的是要通過(guò)呈現(xiàn)來(lái)處理更龐大的數(shù)據(jù)，理解各種各樣的數(shù)據(jù)集合，表現(xiàn)多維數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。換句話說(shuō)，就是歸納數(shù)據(jù)內(nèi)在的模式、關(guān)聯(lián)和結(jié)構(gòu)。復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化既涉及科學(xué)也涉及設(shè)計(jì)，它的藝術(shù)性實(shí)際上是使用獨(dú)特手法展示萬(wàn)千世界的某個(gè)局部，從而提出問(wèn)題。大數(shù)據(jù)可視化，位于科學(xué)、設(shè)計(jì)和藝術(shù)三學(xué)科的交叉領(lǐng)域（準(zhǔn)確地說(shuō)，應(yīng)該是位于三個(gè)不同維度的人類活動(dòng)的交叉領(lǐng)域），蘊(yùn)藏著無(wú)限可能性?！犊梢暬拿乐赗語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)可視化分析與應(yīng)用》針對(duì)計(jì)算機(jī)、信息管理和其他相關(guān)專業(yè)學(xué)生的發(fā)展需求，系統(tǒng)、全面地介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)及其可視化的基本知識(shí)和技能，詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)可視化之美，數(shù)據(jù)可視化方法、應(yīng)用、管理與計(jì)算、分享與發(fā)布等內(nèi)容。希望本次研究能夠?qū)ξ覈?guó)大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展起到正面的影響，也希望能夠幫助到對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的讀者。

作者簡(jiǎn)介

　　陳凌云，湖北荊門(mén)人，湖北工程學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教師。主要研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)，金融統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)挖掘及可視化等。

圖書(shū)目錄

第一章緒論
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化研究背景綜述
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化發(fā)展沿革
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化目標(biāo)與作用
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化中R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
第二章大數(shù)據(jù)可視化之美
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)與可視化
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)與圖形
第三節(jié) 實(shí)時(shí)可視化
第四節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化的運(yùn)用
第五節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)
第三章大數(shù)據(jù)可視化工具
第一節(jié) 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析圖表
第二節(jié) 數(shù)據(jù)可視化的5個(gè)方面
第三節(jié) 可視化工具
第四節(jié) 編程工具
第五節(jié) 插圖工具與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
第六節(jié) Excel數(shù)據(jù)可視化方法
第四章基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)挖掘起步分析
第一節(jié) R的數(shù)據(jù)對(duì)象與類型
第二節(jié) R的向量、矩陣和數(shù)組分析
第三節(jié) R數(shù)據(jù)對(duì)象的相互轉(zhuǎn)換
第五章基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)可視化分析
第一節(jié) 繪圖基礎(chǔ)
第二節(jié) 變量分布特征的可視化分析
第三節(jié) GIS數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)可視化
第四節(jié) 文本詞頻數(shù)據(jù)的可視化
第六章基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)聚類算法和判別分析
第一節(jié) 多種聚類分析的異同
第二節(jié) R實(shí)現(xiàn)KNN聚類分析
第三節(jié) 使用R實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚類
第四節(jié) 使用R實(shí)現(xiàn)快速聚類
第五節(jié) 多種判別分析模型綜述
第七章基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)挖掘與可視化應(yīng)用實(shí)例
第一節(jié) 基于R語(yǔ)言的大學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)分析
第二節(jié) 運(yùn)用R繪制地理信息圖形
第三節(jié) 基于R語(yǔ)言多元回歸分析的教育統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究
第四節(jié) 在社交媒體中的大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用
第五節(jié) 基于R語(yǔ)言和Tableau的氣象數(shù)據(jù)可視化分析
第六節(jié) 基于R語(yǔ)言的機(jī)器人教育微博可視化研究
第八章大數(shù)據(jù)可視化的后見(jiàn)、先見(jiàn)和洞見(jiàn)
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化現(xiàn)實(shí)發(fā)展與適應(yīng)大數(shù)據(jù)
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)可視化的新維度展望
參考文獻(xiàn)
結(jié)語(yǔ)