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| 內容簡介: |
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数据可视化是以图形、图表或其他可视格式表示的数据或信息。它传达数据与图像的关系,使得趋势和模式更容易看到。本书主要分为基础篇和应用篇两部分。基础篇包括三章,第一章从案例开始理解;第二章Python基本画图技能;第三章 R基本画图技能。应用篇包括第四章有监督学习的可视化案例;第五章无监督学习的可视化描述;第六章调查问卷的问题及其垃圾;第七章关联规则:大量比例的计算、展示及解释;第八章社交网络的可视化;第九章词语分析的可视化
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| 目錄:
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第一部分 基础篇
第 1 章 可视化探索性数据分析:从案例开始理解
1.1 案例: 例1.1 汽车数据
1.2 案例: 例 1.2 葡萄牙选举数据
1.3 案例: 例 1.3 睡眠数据
1.4 案例: 例 1.4 QSAR 生物富集类别数据
1.5 案例:例 1.5 部分鸢尾花人造缺失值数据
1.6 本书使用的一些自编的Python 函数
1.7 本章的R代码.
1.8 习题
第 2章 Python 基本画图技能
2.1 matplotlib.pyplot 画图工具及基本技能
2.2 seaborn(sns)系列画图工具
2.3 pandas.DataFrame 画图.
2.4 Altair 画图工具
2.5 Plotly 画图工具
2.6 pyecharts 画图工具
2.7 习题
第 3 章 R基本画图技能
3.1 基本的 R 代码画图
3.2 强有力的画图程序包: ggplot2
3.3 recharts 画图工具
3.4 习题(第2章和第3章合并)
第 4 章 网络图基本技能
4.1 R网络作图
4.2 Python 网络作图
4.3 习题
第二部分 应用篇
第5章 有监督学习的可视化案例
5.1 初等可视化描述:例5.1盐度数据
5.2 有监督学习回归案例: 例 5.2 混凝土数据
5.3 有监督学习分类案例(自变量为数量变量):例5.3 数字笔迹数据
5.4 有监督学习分类案例(自变量多为分类变量):例5.4皮肤病数据
5.5 本章的 Python 代码
5.6 习题
第 6章 无监督学习的可视化描述
6.1 降维:主成分方法的可视化
6.2 聚类案例: 例 6.2 人口学数据
6.3 本章的 Python 代码
6.4 习题
第 7 章 关联规则:大量比例的计算、展示及解释
7.1 概述:
7.2 一些基本概念和术语
7.3 概观例 7.1 的数据
7.4 求规则
7.5 关联规则的可视化
7.6 本章的 Python 代码
7.7 习题
第 8 章 社交网络的可视化
8.1 网络图概述
8.2 贸易数据案例
8.3 例 8.1 贸易数据的部分: 中国出口占比
8.4 中心性度量
8.5 本章的 Python 代码
8.6 习题
第 9章 词语分析的可视化
9.1 通过简单例子概述词语分析
9.2 两个词语文献的词频数比较
9.3 文本的词频率分析
9.4 文本的情感分析
9.5 词之间的关系:n元组
9.6 本章涉及的 Python 编程
9.7 习题
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