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圖分析與可視化:在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)

圖分析與可視化:在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)

定 價(jià):¥119.00

作 者: 理查德
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)庫

ISBN: 9787111526926 出版時(shí)間: 2016-03-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 323 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書通過詳細(xì)的示例、樣本數(shù)據(jù)集、代碼和圖形教程,說明了如何:1為每個(gè)問題使用合適類型的圖2快速、高效且正確地收集、清洗和組織數(shù)據(jù)3為高可讀性設(shè)置可視化格式,而不損失精確性4掌握允許更深入地探索和解釋數(shù)據(jù)的工具5使用少量輕量級(jí)編程創(chuàng)建自定義可視化6選擇有效的圖分析技術(shù)來從數(shù)據(jù)中提取出最多信息7使用高級(jí)的可視化技術(shù),包括動(dòng)態(tài)圖、大數(shù)據(jù)工具和查詢。

作者簡介

  作 者 簡 介Richard Brath是數(shù)據(jù)可視化的積極實(shí)踐者和先行者,其視覺分析的研究、設(shè)計(jì)與開發(fā)不僅涉及研究領(lǐng)域還用于商業(yè)領(lǐng)域。他創(chuàng)建的解決方案范圍很廣,從用于移動(dòng)設(shè)備中豐富的交互式可視化,到用于商業(yè)應(yīng)用的多點(diǎn)觸控、多屏幕裝置以及基于Web的可視化分析,涉及的應(yīng)用領(lǐng)域也很廣,如貿(mào)易、職業(yè)體育和廣播電視等,每天都有成千上萬的人使用。David Jonker是Uncharted(原來的Oculus Info Inc)公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和高級(jí)合伙人。他是一名設(shè)計(jì)師和開發(fā)人員,為基于Web的、分布式的、移動(dòng)的應(yīng)用設(shè)計(jì)可視化分析工具和平臺(tái)。他在過去20多年做了大量可視化工作,其中包括位于時(shí)代廣場(chǎng)NASDAQ MarketSite實(shí)時(shí)廣播中心的可視化系統(tǒng)。目前,他是DARPA XDATA項(xiàng)目的帶頭人。Jonker和Brath是商業(yè)合作伙伴,兩個(gè)人也經(jīng)常在領(lǐng)先的行業(yè)及研究論壇上發(fā)表演講,進(jìn)行展示。技術(shù)編輯簡介Scott Langevin是Uncharted的一位主管和研究人員,擁有超過12年的行業(yè)和學(xué)術(shù)界經(jīng)驗(yàn)。他在南卡羅來納大學(xué)獲得了計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士學(xué)位,方向是機(jī)器學(xué)習(xí)、面向服務(wù)計(jì)算和軟件工程。Langevin的研究興趣包括概率圖建模、大規(guī)模可視化分析和適應(yīng)性用戶界面。Peter MacMurchy是擁有超過15年經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)軟件開發(fā)人員,他關(guān)注UX、UI和交互式數(shù)據(jù)可視化工具。在卡爾加里大學(xué)讀計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位研究計(jì)算機(jī)圖形學(xué)時(shí),課程作業(yè)激發(fā)了他對(duì)信息可視化的強(qiáng)烈興趣。自那之后,他就一直為金融、電影、能源等行業(yè)開發(fā)可視化和交互軟件。

圖書目錄

目  錄

前言

作者簡介

第I部分 概述

第1章 為什么使用圖    2

1.1 商業(yè)中的可視化    3

1.2 商業(yè)中的圖    4

1.2.1 找出反?,F(xiàn)象    5

1.2.2 管理網(wǎng)絡(luò)和供應(yīng)鏈    7

1.2.3 辨別風(fēng)險(xiǎn)模式    9

1.2.4 優(yōu)化資產(chǎn)組合    11

1.2.5 繪制社會(huì)等級(jí)分層圖    13

1.2.6 發(fā)現(xiàn)社區(qū)    15

1.3 圖的現(xiàn)狀    16

1.4 小結(jié)    17

第2章 圖的類型及其適用的問題    18

2.1 關(guān)系    18

2.2 分層    21

2.3 社區(qū)    23

2.4 流    27

2.5 空間網(wǎng)絡(luò)    30

2.6 小結(jié)    32

第Ⅱ部分 過程和工具

第3章 數(shù)據(jù):收集、清洗和連接    35

3.1 了解目標(biāo)    35

3.2 收集:識(shí)別數(shù)據(jù)    35

3.2.1 潛在的圖數(shù)據(jù)源    36

3.2.2 潛在的分層數(shù)據(jù)源    41

3.2.3 獲取數(shù)據(jù)    43

3.3 清洗:準(zhǔn)備數(shù)據(jù)    44

3.4 連接:組織圖數(shù)據(jù)    45

3.4.1 計(jì)算圖    46

3.4.2 圖數(shù)據(jù)的文件格式    48

3.5 集中回顧    54

3.6 小結(jié)    54

第4章 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和布局    55

4.1 基本的圖統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)    55

4.1.1 大?。ü?jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù))    55

4.1.2 密度    56

4.1.3 成分?jǐn)?shù)    56

4.1.4 度和路徑    56

4.1.5 中心度    58

4.1.6 病毒式營銷示例    59

4.2 布局    60

4.2.1 節(jié)點(diǎn)–連接布局    60

4.2.2 其他布局    61

4.2.3 力導(dǎo)向布局    62

4.2.4 僅節(jié)點(diǎn)布局    66

4.2.5 時(shí)間布局    67

4.2.6 自頂向下和其他正交分層    68

4.2.7 輻射狀分層    71

4.2.8 地理布局和地圖    72

4.2.9 弦圖    74

4.2.10 鄰接矩陣    74

4.2.11 樹圖    76

4.2.12 分層餅圖    76

4.2.13 平行坐標(biāo)    77

4.3 集中回顧    79

4.4 小結(jié)    79

第5章 視覺特性    80

5.1 基本視覺特性    81

5.2 關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)特性    82

5.2.1 節(jié)點(diǎn)大小    82

5.2.2 節(jié)點(diǎn)顏色    84

5.2.3 標(biāo)簽    87

5.3 關(guān)鍵的邊特性    91

5.3.1 邊的權(quán)重    91

5.3.2 邊的顏色    91

5.3.3 邊的類型    92

5.4 組合基本特性    93

5.5 捆綁、形狀、圖片及更多    94

5.5.1 捆綁邊    94

5.5.2 形狀    95

5.5.3 節(jié)點(diǎn)圖片    95

5.5.4 節(jié)點(diǎn)邊框    96

5.5.5 更多特性    97

5.5.6 干擾與分隔    97

5.6 集中回顧    101

5.7 小結(jié)    101

第6章 探索和解釋    102

6.1 探索、解釋和導(dǎo)出    102

6.2 必要的探索性交互    104

6.2.1 縮放和搖動(dòng)(以及比例縮放和旋轉(zhuǎn))    105

6.2.2 識(shí)別    106

6.2.3 過濾器    107

6.2.4 隔離和重做布局    109

6.3 更多交互式探索    110

6.3.1 識(shí)別鄰近節(jié)點(diǎn)    111

6.3.2 路徑    111

6.3.3 刪除    112

6.3.4 分組    112

6.3.5 迭代分析    114

6.4 解釋    114

6.4.1 數(shù)據(jù)故事的順序    115

6.4.2 圖例    116

6.4.3 注釋    116

6.4.4 導(dǎo)出數(shù)據(jù)子集、圖和圖片    118

6.5 集中回顧    119

6.6 小結(jié)    120

第7章 鼠標(biāo)點(diǎn)擊類圖工具    121

7.1 Excel    121

7.1.1 匯總連接    122

7.1.2 提取節(jié)點(diǎn)    122

7.1.3 Excel中的鄰接矩陣可視化    123

7.2 NodeXL    125

7.2.1 NodeXL基礎(chǔ)    125

7.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)功能    127

7.3 Gephi    129

7.3.1 Gephi基礎(chǔ)    129

7.3.2 注意事項(xiàng)    131

7.4 Cytoscape    133

7.4.1 Cytoscape基礎(chǔ)    133

7.4.2 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Cytoscape    134

7.4.3 視覺特性    135

7.4.4 Apps菜單    139

7.5 yEd    139

7.6 小結(jié)    141

第8章 輕量級(jí)編程    143

8.1 Python    143

8.1.1 上手    143

8.1.2 清洗數(shù)據(jù)    144

8.1.3 從連接數(shù)據(jù)集中提取節(jié)點(diǎn)集合    145

8.1.4 將電子郵件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖    149

8.1.5 圖數(shù)據(jù)庫    154

8.2 JavaScript與圖的可視化    155

8.2.1 D3基礎(chǔ)    155

8.2.2 D3和圖    160

8.2.3 D3彈簧圖    169

8.3 小結(jié)    174

第Ⅲ部分 圖的可視化分析

第9章 關(guān)系    176

9.1 連接和關(guān)系    176

9.1.1 詐騙索賠中的相似性    177

9.1.2 網(wǎng)絡(luò)安全    179

9.2 電子郵件關(guān)系    181

空間分隔    181

9.3 演員與電影    184

9.4 將連接轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn)    186

9.5 小結(jié)    188

第10章 分層    189

10.1 組織結(jié)構(gòu)圖    189

10.2 樹與圖    191

10.3 繪制分層    193

10.4 決策樹    198

10.5 網(wǎng)站樹及有效性    200

10.6 小結(jié)    203

第11章 社區(qū)    204

11.1 社區(qū)的定義特征    205

11.2 圖聚類    205

11.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)案例分析    206

11.2.2 使用NodeXL和Gephi分析社交媒體    206

11.2.3 可聚類的布局    208

11.2.4 使用顏色描述簇的特征    210

11.2.5 社區(qū)發(fā)現(xiàn)    211

11.2.6 使用顏色來區(qū)分簇    212

11.2.7 社區(qū)話題分析    214

11.2.8 社區(qū)情感    216

11.3 團(tuán)伙和其他組    219

11.3.1 社交媒體中的團(tuán)伙    220

11.3.2 使用凸包的社區(qū)組    220

11.4 小結(jié)    223

第12章 流    224

12.1 ?;鶊D    225

12.2 構(gòu)造一個(gè)?;鶊D    229

12.2.1 創(chuàng)建頁面結(jié)構(gòu)    229

12.2.2 處理和建模數(shù)據(jù)    230

12.2.3 可視化數(shù)據(jù)    231

12.2.4 高亮顯示通過節(jié)點(diǎn)的流    233

12.3 使用流的社區(qū)布局    235

12.4 弦圖    237

12.5 構(gòu)造一個(gè)弦圖    238

12.5.1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)    238

12.5.2 創(chuàng)建頁面結(jié)構(gòu)    239

12.5.3 處理和建模數(shù)據(jù)    240

12.5.4 可視化數(shù)據(jù)    243

12.5.5 根據(jù)需要顯示交互細(xì)節(jié)    247

12.6 行為因子樹    248

12.7 小結(jié)    249

第13章  空間網(wǎng)絡(luò)    250

13.1 示意圖布局    250

13.2 小世界分組    255

13.3 連接玫瑰匯總    255

13.4 路線模式    263

13.4.1 可視化路線段    264

13.4.2 軌跡聚合    267

13.5 小結(jié)    268

第IV部分 高級(jí)技術(shù)

第14章 大數(shù)據(jù)    270

14.1 圖數(shù)據(jù)庫    271

14.1.1 產(chǎn)品營銷示例    271

14.1.2 創(chuàng)建和填充一個(gè)圖數(shù)據(jù)庫    273

14.2 圖查詢語言    275

14.2.1 使用Gremlin進(jìn)行圖查詢    276

14.2.2 使用圖查詢來提取鄰域    278

14.3 分析鄰域    281

14.4 繪制網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)    287

14.5 社區(qū)可視化    289

14.6 小結(jié)    290

第15章 動(dòng)態(tài)圖    291

15.1 圖的變化    291

15.1.1 有機(jī)動(dòng)畫    292

15.1.2 完整時(shí)間跨度布局    293

15.1.3 重影    295

15.1.4 淡出    296

15.1.5 社區(qū)演化    297

15.2 交易圖    298

15.2.1 聚類交易分析    299

15.2.2 空間交易分析    304

15.3 小結(jié)    305

第16章 設(shè)計(jì)    307

16.1 節(jié)點(diǎn)    307

16.1.1 節(jié)點(diǎn)的形狀    308

16.1.2 節(jié)點(diǎn)大小    313

16.1.3 節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽    314

16.2 連接    314

16.3 顏色    318

16.4 小結(jié)    320

圖論術(shù)語表    322  

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