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| 編輯推薦： |
配套资源：微课视频、电子课件、习题解答、源代码、数据集、电子教案、课程标准
本书特色：
·本书以“项目”为引领、“任务”为驱动，每个项目都有“学习目标”“任务”和“思考和练习”模块，结构清晰、内容完整、易教易学。
·每个项目均以理论和实践相结合的方式进行讲解，对于三种可视化工具（Matplotlib、Pyecharts和Plotly），既有相关理论的阐述，又有与之对应的实践操作。
·本书为每种可视化工具的应用都配备了企业级实战项目和真实的企业场景，读者可以通过企业级实战项目的训练来巩固所学知识，积累实战经验，做到学以致用、学用相长，形成良性循环。
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| 內容簡介： |
本书聚焦大数据可视化的基本概念和基本技术应用，包含绪论和6个项目，分别为初识大数据可视化、Matplotlib应用、Matplotlib实战——影视数据可视化、Pyecharts应用、Pyecharts实战——用户行为数据可视化、Plotly应用、Plotly实战——用户画像数据可视化。
本书基于Python语言的三种可视化工具（Matplotlib、Pyecharts和Plotly），将理论和实践充分结合，通过大量的案例帮助读者快速了解数据可视化相关技术，并且为重要的知识点配备思考与练习。针对上述三种可视化工具，本书设置了三个企业级实战项目（项目2、项目4和项目6），通过实战项目的学习和训练，可提升读者在大数据技术领域的思维能力和素养，拓宽大数据视野，达到学以致用的目的。
本书可作为高等职业院校软件技术、大数据技术、工业互联网、人工智能技术应用等专业的教材，也可作为大数据分析与可视化工程技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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张扬，天津电子信息职业技术学院副教授。讲授程序设计、数据结构、网页设计与制作、企业管理实务、销售管理实务、商品采购、创新思维与创业基础、大数据平台部署等课程。参与编写多部教材。参与申报国家级教学成果奖并荣获二等奖，主持并完成了多项科研课题等。
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| 目錄：
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前言
绪论 初识大数据可视化
【学习目标】
0.1数据可视化概述
【知识与技能】
0.2数据集应用概述
【知识与技能】
【任务实施】
【任务总结】
【思考与练习】
项目1Matplotlib应用
【学习目标】
任务1.1Matplotlib入门
【知识与技能】
【任务实施】
1.1.1Matplotlib的安装
1.1.2Matplotlib plot（）函数
1.1.3Matplotlib画布设置
1.1.4Matplotlib图表标题设置
1.1.5Matplotlib坐标轴设置
1.1.6Matplotlib图例设置
1.1.7Matplotlib Annotation标注设置
1.1.8Matplotlib tick能见度设置
1.1.9Matplotlib注释设置
1.1.10Matplotlib图表与画布边缘边距设置
【任务总结】
任务1.2绘制基础图形
【知识与技能】
【任务实施】
1.2.1绘制折线图
1.2.2绘制直方图
1.2.3绘制柱状图
1.2.4绘制堆叠柱状图
1.2.5绘制堆积条形图
1.2.6绘制带标签的分组条形图
1.2.7绘制面积图
1.2.8绘制散点图
1.2.9绘制气泡图
1.2.10绘制饼图
1.2.11绘制雷达图
【任务总结】
任务1.3绘制复杂图形
【知识与技能】
【任务实施】
1.3.1绘制破碎的水平条形图
1.3.2绘制填充多边形图
1.3.3绘制带渐变的条形图
1.3.4绘制水平堆积条形图
1.3.5绘制棒棒糖图
1.3.6绘制百分位数水平条形图
【任务总结】
任务1.4绘制特殊图形
【知识与技能】
【任务实施】
1.4.1绘制发散型文本图
1.4.2绘制连续变量的直方图
1.4.3绘制类型变量的直方图
1.4.4绘制饼状条形图
1.4.5绘制空心饼图
1.4.6绘制带标记的饼图和空心饼图
1.4.7绘制季节图
1.4.8绘制3D条形图
1.4.9绘制词云图
【任务总结】
【思考与练习】
项目2Matplotlib实战——影视数据可视化
【学习目标】
任务2.1影视数据采集与预处理
【知识与技能】
【任务实施】
2.1.1豆瓣电影中纪录片排行榜数据爬取
2.1.2豆瓣电影中纪录片排行榜数据处理
【任务总结】
任务2.2电影票房及影评数据可视化
【知识与技能】
【任务实施】
2.2.1基于年度票房数据的可视化
2.2.2基于纪录片排行数据的可视化
2.2.3豆瓣电影中纪录片影评人数及评分可视化
2.2.4豆瓣电影中纪录片评分可视化
2.2.5基于Matplotlib的wordcloud 库编写高票房电影影评词云图网页应用
【任务总结】
【思考与练习】
项目3Pyecharts应用
【学习目标】
任务3.1Pyecharts入门
【知识与技能】
【任务实施】
3.1.1Pyecharts的安装
3.1.2Pyecharts快速入门
3.1.3初始化配置项和动画配置项
3.1.4工具箱配置项和工具箱工具配置项
【任务总结】
任务3.2设置全局配置项
【知识与技能】
【任务实施】
3.2.1标题配置项
3.2.2图例配置项
3.2.3视觉映射配置项
3.2.4提示框配置项
【任务总结】
任务3.3设置系列配置项
【知识与技能】
【任务实施】
3.3.1图元样式配置项
3.3.2线样式配置项
3.3.3标记点数据项与标记点配置项
3.3.4标记线数据项与标记线配置项
【任务总结】
任务3.4绘制基础图表
【知识与技能】
【任务实施】
3.4.1绘制极坐标图
3.4.2绘制雷达图
3.4.3绘制桑基图
3.4.4绘制饼图
3.4.5绘制词云图
3.4.6绘制箱形图
【任务总结】
任务3.5绘制直角坐标系图形
【知识与技能】
【任务实施】
3.5.1绘制涟漪特效散点图
3.5.2绘制折线图
3.5.3绘制象形柱状图
3.5.4绘制散点图
3.5.5绘制层叠多图
【任务总结】
任务3.6绘制树状图及3D图
【知识与技能】
【任务实施】
3.6.1绘制树状图
3.6.2绘制矩形树图
3.6.3绘制3D图
【任务总结】
【思考与练习】
项目4 Pyecharts实战——用户行为数据可视化
【学习目标】
任务4.1数据统计与分析
【知识与技能】
【任务实施】
4.1.1行为数据需求分析
4.1.2原始数据简单处理
4.1.3用户行为数据统计
【任务总结】
任务4.2可视化大屏应用
【知识与技能】
【任务实施】
4.2.1数据可视化
4.2.2用户行为数据大屏显示
【任务总结】
【思考与练习】
项目5 Plotly应用
【学习目标】
任务5.1 Plotly绘制柱状图
【知识与技能】
【任务实施】
5.1.1 Plotly的安装
5.1.2 Plotly绘制普通柱状图
5.1.3 Plotly绘制堆叠柱状图
5.1.4 Plotly绘制并列柱状图
5.1.5 Plotly绘制水平条形图
【任务总结】
任务5.2绘制散点图和折线图
【知识与技能】
【任务实施】
5.2.1 Plotly绘制普通散点图
5.2.2 Plotly绘制连接散点图
5.2.3 Plotly绘制气泡散点图
5.2.4 Plotly绘制普通折线图
5.2.5 Plotly绘制折线和散点复合图
【任务总结】
任务5.3绘制直方图和饼图
【知识与技能】
【任务实施】
5.3.1 Plotly绘制普通直方图
5.3.2 Plotly绘制堆叠直方图
5.3.3 Plotly绘制水平直方图
5.3.4 Plotly绘制累积直方图
5.3.5 Plotly绘制带标签饼图
5.3.6 Plotly绘制环形饼图
【任务总结】
任务5.4绘制面积图、子图与双坐标轴图
【知识与技能】
【任务实施】
5.4.1 Plotly绘制面积图
5.4.2 Plotly绘制双子图
5.4.3 Plotly绘制嵌入式子图
5.4.4 Plotly绘制双坐标轴图
【任务总结】
【思考与练习】
项目6Plotly实战——用户画像数据可视化
【学习目标】
任务6.1用户
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| 內容試閱：
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在全球数字化、智能化的浪潮下，数据已成为国家发展的重要战略资源。党的二十大报告指出：“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”数据科学、大数据技术正成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，在互联网、教育、医疗、能源、金融、工业等领域的应用场景不断落地。
数据是互联网时代最宝贵的资源之一，其价值在于能帮助人们建立对事物的深刻洞察，从而形成正确的决策。如果想要发现隐藏在数据背后的知识，挖掘数据背后的规律，则离不开科学的数据分析方法，更离不开直观、有效的数据可视化工具。
大数据可视化涉及计算机图形学、图像处理、人机交互等多个领域，是大数据技术生命周期中的最后一步，也是最重要的一步。大数据可视化能直观、有效地呈现数据，帮助人们认识数据、总结知识并发现规律。随着大数据时代中数据容量以及复杂性的不断攀升，数据可视化技术已成为推动战略性新兴产业发展的强劲助力。
本书主要介绍基于Python的三种可视化工具的具体应用，包括绪论和6个项目，依次为初识大数据可视化、Matplotlib应用、Matplotlib实战——影视数据可视化、Pyecharts应用、Pyecharts实战——用户行为数据可视化、Plotly应用、Plotly实战——用户画像数据可视化。
本书具有以下特色：
1）本书以“项目”为引领、“任务”为驱动，每个项目都有“学习目标”“任务”和“思考和练习”模块，其中“任务”模块又包括“知识与技能”“任务实施”“任务总结”等内容。本书结构清晰、内容完整、易教易学。
2）每个项目均以理论和实践相结合的方式进行讲解，对于三种可视化工具，既有相关理论的阐述，又有与之对应的实践操作。读者不仅可以学习可视化工具的基础知识，还能通过实践操作巩固理论知识。本书重点和难点突出，充分激发读者学习兴趣，真正做到了“理实一体”。
3）本书融合了企业级实战项目，即为每种可视化工具的应用都配备了企业级实战项目和真实的企业场景，读者可以通过企业级实战项目的训练来巩固所学知识，积累实战经验，做到学以致用、学用相长，形成良性循环。
本书教学时长建议为48学时，初识大数据可视化、Matplotlib应用、Pyecharts应用和Plotly应用为必修章节，Matplotlib实战——影视数据可视化、Pyecharts实战——用户行为数据可视化和Plotly实战——用户画像数据可视化可以作为选修章节。具体课时安排以及选修内容安排，授课教师可自行把握。
本书由天津电子信息职业技术学院的张扬、宁阳担任主编；孟凤娇、董海峰、官磊担任副主编；颜健、许博、纪明欣、贾淳淳担任参编。
北京久其软件股份有限公司技术人员对本书的编写给予了大力支持和帮助，在此表示诚挚的感谢。
在编写本书过程中，编者参阅了大量的相关资料，在此向相关资料的作者表示衷心感谢。
由于编者水平有限，书中难免出现不足之处，真诚欢迎广大读者批评指正。
编者
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