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| 編輯推薦： |
【体系化知识结构，三维能力构建】独创“理论+工具+实战”三维学习框架，系统覆盖数据可视化全链路知识，帮助读者一站式构建从认知、操作到创新的完整能力体系。
【深度教学国产热门工具DataEase】聚焦国内主流开源可视化工具DataEase，进行从安装部署到高级设计的详尽讲解，贴合本土用户的使用习惯与真实业务需求，上手快、应用性强。
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【配套资源丰富，支持学习与教学】提供导读视频、全套教学PPT、案例素材文件、全书思维导图等立体化资源，既方便读者自学巩固，也适用于教师备课授课，构建了完整的学习支持生态。
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| 內容簡介： |
在信息爆炸的时代，数据可视化作为有效理解和利用数据的方式，能将复杂数据转化为直观图形，以洞察数据规律和趋势。本书是一份实用的数据可视化分析与实战指南，分为三大部分。第一部分讲解理论基础，从数据可视化基本概念出发，介绍图表类型、设计原则及相关工具，接着阐述数据采集方法、预处理环节（清洗、集成、规约与转换），还介绍多种数据分析方法，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DataEase工具，对从安装部署、数据源管理，到图表制作、仪表板设计等环节的操作要点进行详尽阐述，助力读者掌握该工具。第三部分通过销售驾驶舱分析、《全唐诗》可视化分析、全球商业开源洞察分析3个实际案例，介绍数据可视化在不同场景中的应用，提升读者实战能力。
本书适合对数据可视化感兴趣，希望系统学习其基础理论，掌握DataEase工具使用方法，并通过实际案例提升实战能力的初学者以及有一定基础的读者阅读。
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| 關於作者： |
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曾秋梅，华东师范大学工程师。主讲《数据分析与大数据》、《数据处理与管理》等多门课程；参与编著多本大学生教材；多次指导学生参加中国大学生计算机设计大赛并获奖；多年担任上海市高等学校信息技术水平考试的命题教师。 苏斌，华东师范大学工程师。长期从事程序设计类课程实验教学，研究方向为数据驱动的计算教育学、大规模在线教育系统，参编多本大学计算机通识课程教材，译有《加速：高效能软件交付之道》等。 王伟，华东师范大学教授，CCF杰出会员，工业和信息化部电子标准院开源治理标准总体组组长，联合国咨商开源创新专委会秘书长。牵头制定中国首套开源治理系列标准，研究聚焦数据驱动的计算教育学与AI供应链治理。入选国家级创新人才项目、获国家级教学成果二等奖、上海开源创新卓越成果奖特等奖。 朱飞鸽，飞致云东区副总经理，培训认证中心负责人。国家级全民数字素养与技能培训基地认证讲师，天工开物开源基金会”开源创新计划”企业优秀导师，杭州科技职业技术学院阿里巴巴数字经济产业学院产业导师。*
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| 目錄：
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第 一部分 理论基础
第 1章
数据可视化概述 3
1.1 数据可视化的基础知识 4
1.1.1 数据与数据可视化 4
1.1.2 数据可视化的过程 6
1.2 数据可视化图表 9
1.2.1 常用的数据可视化图表 9
1.2.2 数据可视化设计原则 13
1.3 数据可视化工具 14
1.3.1 Excel 14
1.3.2 ECharts 15
1.3.3 AntV 16
1.3.4 Tableau 17
1.3.5 DataEase 17
第 2章 数据采集 19
2.1 数据采集概述 20
2.1.1 数据的来源 20
2.1.2 数据采集的方法 20
2.1.3 数据源和数据集 22
2.2 常用数据集的获取 22
2.2.1 常用数据集 22
2.2.2 数据集获取方法 26
第3章 数据预处理 27
3.1 数据预处理概述 28
3.1.1 “混乱”的数据 28
3.1.2 数据预处理的主要环节 28
3.2 数据清洗 29
3.2.1 一致性检查 29
3.2.2 缺失值处理 31
3.2.3 噪声数据 32
3.3 数据集成 35
3.3.1 属性匹配 36
3.3.2 属性冗余 39
3.4 数据规约与数据转换 39
3.4.1 数据规约 39
3.4.2 数据转换 40
第4章 数据分析 42
4.1 数据分析基础 43
4.1.1 数据类型 43
4.1.2 数据思维 44
4.1.3 数据分析方法论 45
4.2 数据分析方法 47
4.2.1 描述性分析法 47
4.2.2 对比分析法 50
4.2.3 结构分析法 52
4.2.4 漏斗分析法 53
4.2.5 相关性分析法 55
4.2.6 预测分析法 57
第二部分 DataEase实操
第5章 初识DataEase 63
5.1 DataEase 简介 64
5.1.1 产品介绍 64
5.1.2 系统架构 66
5.2 安装部署 69
5.2.1 桌面端部署 69
5.2.2 Linux服务器端部署 70
5.2.3 Windows 服务器端部署 73
5.2.4 离线升级 78
5.2.5 命令行工具 78
第6章 数据源 80
6.1 数据源介绍 81
6.2 本地文件（Excel）数据源 82
6.2.1 新建数据源 82
6.2.2 替换数据 86
6.2.3 追加数据 86
6.3 MySQL数据源 87
6.3.1 新建数据源 87
6.3.2 编辑数据源 91
6.4 API数据源 91
第7章 数据集 97
7.1 单表数据集 98
7.2 自定义SQL数据集 100
7.3 多表关联数据集 103
7.4 数据集管理 106
7.4.1 基础管理 106
7.4.2 新建计算字段 107
7.5 定时同步 111
7.5.1 数据连接管理 112
7.5.2 任务管理 115
第8章 DataEase图表制作 119
8.1 图表制作通用步骤 120
8.2 指标类图表 123
8.2.1 指标卡 123
8.2.2 仪表盘 124
8.3 表格 127
8.3.1 汇总表 127
8.3.2 透视表 128
8.4 线/面图 131
8.4.1 基础折线图 131
8.4.2 面积图 132
8.5 柱形图 135
8.5.1 基础柱状图 135
8.5.2 堆叠柱状图 137
8.6 分布图 139
8.6.1 饼图 139
8.6.2 词云图 141
8.7 关系图 142
8.7.1 散点图 142
8.7.2 漏斗图 144
第9章 仪表板设计 147
9.1 仪表板配置 148
9.1.1 复用 148
9.1.2 批量编辑 149
9.1.3 移动端仪表板 150
9.1.4 仪表板样式 151
9.2 仪表板交互 154
9.2.1 钻取 154
9.2.2 联动 156
9.2.3 跳转 157
9.2.4 过滤组件 159
9.2.5 SQL动态参数 166
9.2.6 外部参数设置 169
9.3 仪表板设计技巧 172
9.3.1 排版布局 172
9.3.2 配色技巧 176
9.4 数据大屏介绍 182
第三部分 数据可视化分析实战
第 10章 销售驾驶舱分析案例 187
10.1 背景介绍和需求分析 188
10.1.1 背景介绍 188
10.1.2 需求分析 188
10.2 数据准备 188
10.2.1 数据介绍 188
10.2.2 连接数据源 189
10.2.3 新建数据集 191
10.2.4 在数据集中新建计算字段 193
10.3 数据分析和可视化 194
10.3.1 商品销量分析 194
10.3.2 年度最强销售门店分析 196
10.3.3 各类门店占比及毛利润占比分析 196
10.3.4 年度销售额和毛利润趋势分析 199
10.3.5 销售额、利润和门店数统计 201
10.3.6 仪表板设置 203
第 11章 《全唐诗》可视化分析案例 205
11.1 背景介绍和提出问题 206
11.2 数据准备 206
11.2.1 数据介绍 206
11.2.2 添加数据源和数据集 207
11.3 数据分析及可视化 207
11.3.1 谁的诗收录得最多 207
11.3.2 描写最多的季节是哪个 209
11.3.3 出现频率较高的汉字有哪些 210
11.3.4 出现较多的地名有哪些 210
11.3.5 查询组件 212
11.3.6 仪表板设置 213
第 12章 全球商业开源洞察分析案例 214
12.1 背景介绍和需求分析 215
12.1.1 开源软件与商业开源 215
12.1.2 需求分析 215
12.2 数据准备 216
12.2.1 数据介绍 216
12.2.2 添加数据源和数据集 216
12.3 数据分析及可视化 217
12.3.1 总投资额和总投资笔数 217
12.3.2 投资金额变化趋势 218
12.3.3 各阶段的投资额占比和投资笔数占比 219
12.3.4 总投资额 Top10和总投资笔数Top10的公司 221
12.3.5 仪表板设置 221
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