大數據可視化技術與實踐

王培 計算機科學與技術碩士、ACM會員、中國計算機學會專業會員，現任鄭州西亞斯學院數據科學與大數據技術系主任，主要研究方向為大數據處理與可視化技術。多年來，在大數據領域積累了豐富的研究經驗，尤其是在數據可視化和人機交互方面取得了顯著的研究成果。曾主持和參與多項省部級和企業合作項目，致力於推動大數據技術在各領域的應用與發展。此外，在教學過程中特別註重理論與實踐的結合，鼓勵學生通過實踐探索和創新。

目　錄 第1章　大數據可視化概述　1 1.1　什麼是大數據可視化　1 1.2　大數據可視化分類　1 1.2.1　數據統計分析可視化　1 1.2.2　設備仿真運行可視化　2 1.2.3　宏觀態勢可視化　3 1.3　大數據可視化的目標與應用 場景　4 1.3.1　大數據可視化目標　4 1.3.2　大數據可視化應用場景　4 1.4　大數據可視化實現基礎　5 1.4.1　維度與指標　5 1.4.2　可視化圖表　6 1.4.3　數據可視化流程　9 1.4.4　常用可視化工具　9 本章總結　11 第2章　色彩搭配基礎與原型設計 基礎　12 2.1　色彩搭配基礎　12 2.1.1　色彩基礎理論　12 2.1.2　色彩平衡　14 2.1.3　無彩色應用　16 2.1.4　漸變色應用　17 2.1.5　配色流程　18 2.2　原型設計基礎　19 2.2.1　原型設計軟件概述　19 2.2.2　原型設計核心要素與規範　20 本章總結　21 第3章　Axure原型設計實戰　22 3.1　Axure基礎　22 3.1.1　Axure安裝　22 3.1.2　Axure界面介紹　24 3.1.3　Axure基礎元件　25 3.1.4　Axure高級功能　27 3.2　電商可視化數據中臺原型設計 實戰　31 3.2.1　項目介紹　31 3.2.2　確定背景圖風格　31 3.2.3　借助DeepSeek繪制產品 類目占比圖表　33 3.2.4　蘋果手機訂單圖表繪制　36 3.2.5　使用母版快速繪制華為 手機訂單和小米手機 訂單圖表　38 3.2.6　使用母版快速繪制業績 增長和大訂單頁面　41 3.2.7　用戶增長趨勢看板　45 小節實訓　46 本章總結　47 第4章　Tableau數據可視化　48 4.1　Tableau概述　48 4.1.1　Tableau產品體系　48 4.1.2　Tableau Desktop下載與 安裝　49 4.1.3　Tableau Desktop開始界面　51 4.2　Tableau操作基礎　52 4.2.1　數據連接　52 4.2.2　統計圖表制作　58 小節實訓　64 4.3　主要客戶定位　65 4.3.1　客戶銷售額圖表制作　65 4.3.2　繪制地圖　66 小節實訓　67 4.4　Tableau Agent的使用　68 本章總結　69 第5章　Tableau數據可視化進階　70 5.1　零售銷售分析　70 5.1.1　制作標靶圖　71 5.1.2　制作分離條形圖　72 5.1.3　制作箱線圖　73 5.1.4　制作地圖　75 5.1.5　制作樹地圖　75 5.1.6　制作雙環形餅圖　77 小節實訓　80 5.2　專業級儀表板制作　81 5.2.1　版面設計的基本原則　81 5.2.2　創建計算字段　82 5.2.3　創建銷售業績與效率綜合 圖表　83 5.2.4　創建儀表板　84 小節實訓　84 5.3　故事創建與工作匯報　85 5.3.1　Tableau故事與PPT　85 5.3.2　創建故事　86 小節實訓　87 5.4　Tableau與AI融合　88 本章總結　88 第6章　ECharts數據可視化　89 6.1　ECharts概述　89 6.1.1　ECharts簡介　89 6.1.2　ECharts特性　89 6.2　ECharts基本使用　90 6.2.1　ECharts入門案例　90 6.2.2　ECharts option常用屬性 配置　91 小節實訓　99 6.3　ECharts常用圖表　100 6.3.1　折線圖　100 6.3.2　柱狀圖　104 6.3.3　餅圖　106 小節實訓　110 6.4　AI在ECharts中的應用　111 本章總結　112 第7章　ECharts智慧教育可視化 平臺　113 7.1　智慧教育可視化平臺　113 7.1.1　項目介紹　113 7.1.2　整體設計　114 小節實訓　116 7.2　可視化布局左側分域的 實現　116 7.2.1　師資概覽　116 7.2.2　師資分布　118 7.2.3　經費支出　120 小節實訓　122 7.3　可視化布局中間部分實現　123 7.3.1　畢業生分布　123 7.3.2　就業率排名　125 小節實訓　126 7.4　可視化布局右側部分實現　127 7.4.1　學習情況統計　127 7.4.2　圖書借閱統計　128 7.4.3　考研考公統計　130 小節實訓　132 7.5　AI與ECharts的結合應用　133 本章總結　133 第8章　Superset數據可視化　134 8.1　Superset數據可視化基礎　134 8.1.1　Superset概述　134 8.1.2　環境說明　135 8.2　Superset安裝　135 8.2.1　安裝Miniconda　135 8.2.2　創建Python 3.7環境　136 小節實訓　136 8.3　Superset部署　137 8.3.1　安裝依賴　137 8.3.2　安裝Superset　137 8.3.3　啟動Superset　137 8.3.4　登錄Superset　138 8.3.5　停止Superset　138 小節實訓　138 8.4　Superset使用　139 8.4.1　準備數據源　139 8.4.2　連接MySQL數據源　140 8.4.3　配置數據源　140 8.4.4　制作儀表盤　141 8.4.5　創建圖表　142 8.4.6　查看儀表盤　145 8.4.7　制作分區圖　145 8.4.8　制作柱狀圖　146 8.4.9　制作餅圖　147 8.4.10　儀表盤布局　148 小節實訓　149 本章總結　149 第9章　Python數據可視化庫入門　150 9.1　Matplotlib：Python中的基礎 繪圖工具　150 9.1.1　Matplotlib核心概念　150 9.1.2　基本圖表繪制　151 9.1.3　自定義樣式與布局　157 9.1.4　子圖與多圖組合展示　161 9.1.5　使用大語言模型生成 可視化代碼　165 小節實訓　165 9.2　Seaborn：統計圖表的優雅 呈現　166 9.2.1　Seaborn簡介與優勢　166 9.2.2　分布與相關性圖表　167 9.2.3　組合與分面繪圖　171 9.2.4　高級特性與風格定制　174 9.2.5　使用大語言模型生成統計 分析報告　176 小節實訓　177 9.3　Plotly：動態交互圖表的設計 與實現　178 9.3.1　Plotly概覽與安裝　178 9.3.2　圖表類型與數據綁定　179 9.3.3　交互性與事件響應　181 9.3.4　Web應用與Dash框架　183 小節實訓　185 9.4　Mayavi：三維可視化與科學 計算　186 9.4.1　Mayavi簡介與三維數據 可視化　186 9.4.2　科學計算可視化　188 9.4.3　高級特性和自定義視圖　191 小節實訓　192 本章總結　194 第10章　大數據可視化行業分析　195 10.1　教育業大數據可視化分析　195 10.1.1　教育業大數據介紹　195 10.1.2　教育業大數據的應用　195 10.1.3　教育業大數據的挑戰與 未來趨勢　196 10.1.4　教育業大數據可視化 示例　196 10.2　電商業大數據可視化分析　197 10.2.1　電商業大數據介紹　197 10.2.2　電商業大數據的應用　197 10.2.3　電商業大數據的挑戰與 未來趨勢　198 10.2.4　電商業大數據可視化 示例　199 10.3　農業大數據可視化分析　199 10.3.1　農業大數據介紹　199 10.3.2　農業大數據的應用　200 10.3.3　農業大數據的挑戰與 未來趨勢　201 10.3.4　農業大數據可視化示例　201 10.4　旅遊業大數據可視化分析　202 10.4.1　旅遊業大數據介紹　202 10.4.2　旅遊業大數據的應用　202 10.4.3　旅遊業大數據的挑戰與 未來趨勢　203 10.4.4　旅遊業大數據可視化 示例　203 10.5　醫療行業大數據可視化 分析　204 10.5.1　醫療行業大數據介紹　204 10.5.2　醫療行業大數據的應用　204 10.5.3　醫療行業大數據的挑戰 與未來趨勢　205 10.5.4　醫療行業大數據可視化 示例　205 10.6　金融行業大數據可視化 分析　206 10.6.1　金融行業大數據介紹　206 10.6.2　金融行業大數據的應用　206 10.6.3　金融行業大數據的挑戰 與未來趨勢　207 10.6.4　金融行業大數據可視化 示例　208 10.7　可視化分析與新興技術融合 的展望　209 本章總結　210