本书分为三个部分：基础理论、大数据可视化方法、大数据可视化工具及应用。基础理论部分包括第1、2章，回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用，以及可视化的一般流程及设计组件。大数据可视化方法部分包括第3到7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，包括：时间数据、比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。大数据可视化工具及应用部分包括第8到14章，选取了市场上一些主流的可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案例展开。这些工具包括商业软件：Excel、FineBI、DataV、Tableau，开源包ECharts，以及编程语言Python、R。
本书既可以作为高等院校计算机类、大数据相关专业的教材，也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。

前言
第一部分：基础理论
第1章 数据可视化概述
1.1 什么是数据可视化
1.2 数据可视化的发展历史
1.3 大数据可视化的分类
1.3.1 科学可视化
1.3.2 信息可视化
1.3.3 可视分析学
1.4 大数据可视化的作用
1.4.1 记录信息
1.4.2 分析推理
1.4.3 信息传播与协同
1.5 大数据可视化的发展方向
习题
第2章 数据可视化基础
2.1 可视化流程
2.2 可视化设计工具和原则
2.2.1 可视化数据组织与管理工具
2.2.2 可视化设计原则
习题
第二部分：大数据可视化方法
第3章 时间数据可视化
3.1 时间数据在大数据中的应用
3.2 连续型时间数据可视化
3.2.1 阶梯图
3.2.2 折线图
3.2.3 螺旋图
3.2.4 热图
3.3 离散型时间数据可视化
3.3.1 散点图
3.3.2 柱形图
3.3.3 堆叠柱形图
3.3.4 点线图
3.4 可视化图表的选择
习题
第4章 比例数据可视化
4.1 比例数据在大数据中的应用
4.2 部分与整体
4.2.1 饼图
4.2.2 环形图
4.2.3 比例中的堆叠
4.2.4 矩形树图
4.3 时空比例数据可视化
习题
第5章 关系数据可视化
5.1 关系数据在大数据中的应用
5.2 数据关联性的可视化
5.2.1 散点图
5.2.2 散点图矩阵
5.2.3 气泡图
5.3 数据分布性的可视化
5.3.1 茎叶图
5.3.2 直方图
5.3.3 密度图
习题
第6章 文本数据可视化
6.1 文本数据在大数据中的应用及提取
6.1.1 文本数据在大数据中的应用
6.1.2 使用网络爬虫提取文本数据
6.2 文本内容可视化
6.2.1 关键词可视化
6.2.2 时序文本可视化
6.2.3 文本分布可视化
6.3 文本关系可视化
习题
第7章 复杂数据可视化
7.1 高维多元数据在大数据中的应用
7.1.1 空间映射法
7.1.2 图标法
7.2 非结构化数据可视化
7.2.1 基于并行的大尺度数据高分辨率可视化
7.2.2 分而治之的大尺度数据分析与可视化
习题
第三部分：大数据可视化工具及应用
第8章 Excel数据可视化方法
8.1 Excel界面介绍
8.2 基础图像绘制
8.2.1 柱形图
8.2.2 折线图
8.2.3 柱状折线组合图
8.3 案例：旭日图制作
8.4 案例：瀑布图制作
第9章 Python表格处理分析
9.1 Python办公背景介绍
9.2 前期准备与基本操作
9.2.1 基本术语概念说明
9.2.2 安装openpyxl并创建一个工作簿
9.2.3 从Excel工作簿中读取数据
9.2.4 迭代访问数据
9.2.5 修改与插入数据
9.3 进阶内容
9.3.1 为Excel表单添加公式
9.3.2 为表单添加条件格式
9.3.3 为Excel表单添加图表
9.4 案例：亚马逊电子产品销售情况分析
9.4.1 背景与前期准备
9.4.2 使用openpyxl读取数据并转为DataFrame
9.4.3 绘制数值列直方图
9.4.4 绘制相关性矩阵
9.4.5 绘制散布矩阵
9.4.6 将可视化结果插入回Excel表格中
第10章 R数据可视化方法
10.1 R语言概述
10.1.1 R语言的特点
10.1.2 R语言的功能特征
10.2 R语言数据处理流程
10.2.1 R语言的安装
10.2.2 R语言数据处理流程
10.3 案例：mtcars 和 AirPassengers数据集分析
10.3.1 数据集
10.3.2 AirPassengers数据集
第11章 FineBI
11.1 FineBI介绍
11.1.1 产品定位
11.1.2 与传统商务智能软件相较的优势
11.1.3 软件安装与启动
11.2 数据准备与加工
11.2.1 数据源
11.2.2 数据准备
11.2.3 关联设置
11.3 可视化分析
11.3.1 表格组件
11.3.2 图表组件
11.3.3 过滤组件
11.3.4 设计仪表板
11.4 案例：零售行业数据分析
第12章 ECharts数据可视化方法
12.1 ECharts介绍
12.2 ECharts基础概念
12.3 可视化类型
12.4 ECharts数据交互与API使用
12.5 主题与扩展管理
12.6 案例：人口增长数据模拟与分析
第13章 DataV
13.1 DataV介绍
13.1.1 多种场景模板
13.1.2 丰富的图标库与地理绘制支持
13.1.3 支持多种数据源
13.1.4 容易实现的图形化搭建工具
13.1.5 灵活的发布方式
13.2 可视化应用管理
13.2.1 模板的使用
13.2.2 应用的创建与发布
13.3 数据源管理
13.3.1 添加IP地址白名单
13.3.2 添