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编辑推荐 本书的案例无论是数量还是种类,都非常丰富。本书结合大量的数据分析案例,详细讲解了大数据可视化技术的原理与应用知识要点,让读者在学习案例的过程中潜移默化地掌握大数据可视化技术的应用技巧。 内容推荐 本书是基于几款常用的大数据分析软件编写的,以项目教学的方式循序渐进地讲解大数据可视化技术的基本原理和具体应用的方法与技巧。本书分为7个项目,具体内容为:了解大数据可视化、数据可视化过程、数据可视化工具、Excel数据可视化、Tableau数据可视化、ECharts数据可视化、Python数据可视化。本书案例丰富、内容翔实,操作方法简单易学,既可以作为职业院校计算机与软件工程相关专业的教材,也可以作为从事数据分析相关工作的专业人士的参考用书。 目录 项目一 了解大数据可视化 / 1 任务一 大数据可视化概述 / 2 任务二 大数据可视化技术的应用与前景 / 8 项目总结 / 14 项目二 数据可视化过程 / 15 任务一 数据可视化的流程与原则 / 16 任务二 数据可视化设计 / 20 项目总结 / 33 项目三 数据可视化工具 / 34 任务 了解数据可视化工具 / 35 项目总结 / 46 项目实战 / 46 项目四 Excel数据可视化 / 49 任务一 Excel函数与图表 / 50 任务二 Excel数据可视化应用 / 65 项目总结 / 82 项目实战 / 83 项目五 Tableau数据可视化 / 86 任务一 Tableau应用入门 / 87 任务二 Tableau数据可视化应用 / 126 项目总结 / 157 项目实战 / 157 项目六 ECharts数据可视化 / 162 任务一 ECharts使用基础 / 163 任务二 ECharts数据可视化应用 / 171 项目总结 / 182 项目实战 / 182 项目七 Python数据可视化 / 187 任务一 Python基础 / 188 任务二 Python数据可视化应用 / 202 项目总结 / 210 项目实战 / 210 |