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內(nèi)容簡介

　　大數(shù)據(jù)可視化分析方法包括數(shù)據(jù)收集關(guān)聯(lián)技術(shù)、原位交互分析技術(shù)、可視化分析技術(shù)、數(shù)據(jù)計(jì)算量化技術(shù)、面向工具和用戶界面的交互技術(shù)以及數(shù)據(jù)存儲技術(shù)等。目前，數(shù)據(jù)可視化技術(shù)已經(jīng)用于人們生活的方方面面。從人們的生活社交，如一些交友軟件，可以根據(jù)用戶喜好和用戶數(shù)據(jù)向用戶推薦好友等，到人們的教育發(fā)展，如一些學(xué)習(xí)網(wǎng)站和學(xué)習(xí)移動(dòng)終端的產(chǎn)生，通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)產(chǎn)生人機(jī)交互，為教育提供多種模式。再到天氣、建筑、航天、金融等各行各業(yè)都需要數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。但是，大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下也對數(shù)據(jù)可視化技術(shù)提出了更高的要求。數(shù)據(jù)信息的更新?lián)Q代，發(fā)展速度之快要求數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠即時(shí)生成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化方法面對日益紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)已經(jīng)顯得捉襟見肘，甚至已經(jīng)無法及時(shí)高效地處理數(shù)據(jù)。因此，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來對于數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展既是機(jī)遇，又帶來了挑戰(zhàn)，研究者們需要不斷創(chuàng)新技術(shù)以滿足日益擴(kuò)大的需求。

作者簡介

暫缺《大數(shù)據(jù)可視化研究》作者簡介

圖書目錄

第一章大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)時(shí)代
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)內(nèi)容
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)變
第二章大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)的采集
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)的預(yù)處理
第三章大數(shù)據(jù)分析與Hadoop
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)分析研究
第二節(jié) Hadoop應(yīng)用研究
第四章 HDFS和Common研究
第一節(jié) HDFS基礎(chǔ)內(nèi)容研究
第二節(jié) Common基礎(chǔ)內(nèi)容研究
第五章 MapReduce與NoSQL研究
第一節(jié) MapReduce內(nèi)容研究
第二節(jié) NoSQL內(nèi)容研究
第六章數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)研究
第一節(jié) 數(shù)據(jù)與可視化
第二節(jié) 數(shù)據(jù)與圖形
第七章 Excel數(shù)據(jù)可視化方法的應(yīng)用
第一節(jié) Excel的函數(shù)與圖表
第二節(jié) 整理數(shù)據(jù)源
第三節(jié) 改變數(shù)據(jù)形式引起的圖表變化
第四節(jié) Excel數(shù)據(jù)可視化實(shí)際應(yīng)用
第八章大數(shù)據(jù)的創(chuàng)造力與預(yù)測分析
第一節(jié) 大數(shù)據(jù)激發(fā)創(chuàng)造力
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)預(yù)測分析
第三節(jié) 大數(shù)據(jù)引導(dǎo)可視化研究
第九章 Origin基礎(chǔ)內(nèi)容研究
第一節(jié) Origin安裝
第二節(jié) Origin子目錄及文件類型
第三節(jié) Origin功能升級
第四節(jié) Origin的工作空間與基本操作
第十章 Origin編程及數(shù)據(jù)傳遞
第一節(jié) Origin編程
第二節(jié) 數(shù)據(jù)傳遞
參考文獻(xiàn)