大数据可视分析方法与应用 本书特色

本书共有12章，分为3篇。大数据基本定义篇阐述了大数据可视分析的背景、分析框架及前景，并结合实例多角度描述可视化分析在不同应用场景下的设计及实现过程。大数据基本方法篇针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括多媒体数据、网络数据、多层面数据和不确定性数据介绍相应的可视化方法，并结合研究成果，展示从探索层面到解释层面的数据分析及可视化推理过程。大数据应用篇侧重介绍大数据可视化综合应用及实用系统，特别是在三维空间域数据、社交媒体数据、通用时空数据、城市数据、网络日志数据、云计算环境下的数据可视分析及多人在线游戏日志数据等场景下的可视化方案、模型及工作。本书反映了浙江大学在可视分析方面的进展与所思所想，希望对有志于从事大数据可视化、可视分析的研究生、企事业从业人员有所帮助。

大数据可视分析方法与应用 内容简介

数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书的作者团队是国内非常有经验的大数据可视化和可视分析的研究和教学团队。

大数据可视分析方法与应用 目录

第1篇大数据基本定义

第1章可视分析基础与框架/ 2

1.1可视化简介/ 2

1.2可视分析/ 3

1.2.1交互式可视分析框架描述/ 5

1.2.2可视分析的新方向/ 5

1.3实例1——VisComposer：可视化图表制作工具/ 6

1.3.1框架设计/ 7

1.3.2与嵌套增量模型的关系/ 10

1.3.3系统实现/ 10

1.4实例2——基于知识图谱的交互关系浏览与分析/ 15

1.4.1对象的可视化/ 16

1.4.2可视化/ 18

1.5实例3——EasySVM：基于可视分析方法的支持向量机的白盒分析方法/ 33

1.5.1简介/ 33

1.5.2方法概览/ 34

1.6基于迁移学习的数据分类可视分析方法/ 36

1.6.1概念定义/ 37

1.6.2方法概览/ 38

参考文献/ 39



第2篇大数据基本方法

第2章多媒体数据/ 46

2.1多媒体数据可视分析简介/ 46

2.2多媒体数据的可视探索/ 47

2.2.1文本数据可视化/ 47

2.2.2图像数据可视化/ 53

2.3多媒体数据分析实例/ 57

2.3.1项目背景和需求分析/ 57

2.3.2项目架构流程/ 58

2.3.3可视化布局算法/ 58

2.3.4可视化设计/ 62

2.3.5使用说明/ 64

参考文献/ 67



第3章网络数据/ 69

3.1网络数据简介/ 69

3.2网络拓扑结构的常用可视化方法/ 69

3.2.1节点链接法/ 70

3.2.2邻接矩阵法/ 70

3.2.3混合布局法/ 71

3.3网络动态变化的常用可视化方法/ 72

3.3.1动画法/ 72

3.3.2时间线法/ 73

3.4动态网络中关系动态变化的可视化/ 74

3.4.1关系动态变化可视化系统简介/ 75

3.4.2关系强度变化可视化系统设计/ 77

3.4.3实例与应用/ 85

3.5动态网络中异常检测可视化/ 88

3.5.1背景/ 88

3.5.2研究目标/ 89

3.5.3可视化系统设计/ 90

3.5.4算法选择和设计/ 90

3.5.5可视化设计/ 93

3.5.6案例研究/ 100

3.6动态网络中节点排名可视化/ 103

3.6.1设计目标/ 104

3.6.2系统设计/ 104

参考文献/ 110



第4章多层面数据/ 113

4.1维度相关性的可视探索/ 113

4.1.1方法描述/ 113

4.1.2案例分析/ 121

4.1.3小结/ 125

4.2基于多层面数据的关系可视推理/ 126

4.2.1简介/ 127

4.2.2数据/ 128

4.2.3任务描述/ 129

4.2.4方法描述/ 132

4.2.5案例分析/ 139

4.3数据分析：从探索层面到解释层面/ 143

4.3.1简介/ 143

4.3.2时序排名数据的可视表达/ 144

4.3.3排名项的语义探索/ 147

4.3.4案例分析/ 149

参考文献/ 152



第5章不确定性数据/ 155

5.1不确定性数据简介/ 155

5.1.1不确定性的定义与分类/ 155

5.1.2不确定性的来源/ 156

5.1.3不确定性可视化及挑战/ 157

5.1.4本章工作概要/ 157

5.2多变量集合数据的可视化方法与实例/ 158

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