現今存在著大量的數據與資料,如何從雜亂的數據裡找出清楚且可用的資料,以解決我們的問題是現在的一大趨勢。數據視覺化便是更進一步的把資料清楚呈現出來,以便人們一目了然資料所要帶給觀眾的訊息,將資料化為圖表、圖型或是更為精妙的3D動畫圖等等,都是資料視覺化的呈現方式。
本書從簡單易懂的開放軟體來介紹數據視覺化(Data Visualization),使讀者輕而易舉就可以掌握大數據視覺化分析。將各種複雜難解的數據訊息用簡單、優雅的圖表來呈現,可從氣候變遷或政治議題、一直到流行音樂的重要趨勢,在複雜的數據中得到一些精彩的結論。藉由這些圖表,找出意想不到的新見解。讓讀者從這本書中,領會到大數據視覺化的精髓!
作者介紹
作者簡介
謝邦昌
學歷
國立臺灣大學農藝學系生物統計組博士
現職
臺北醫學大學醫務管理學系暨研究所專任教授
臺北醫學大學醫務管理學系暨研究所教授
臺北醫學大學大數據研究中心及管理學院籌備處主任
中華市場研究協會理事長
中華資料採礦協會(CDMS)榮譽理事長
主要經歷
輔仁大學創新育成中心主任(2010.08.01~2011.07.31)
輔仁大學商學研究所所長(2010.08.01~2011.07.31)
中華資料採礦協會理事長(2005-2012)
中華市場調查研究協會秘書長(2009-迄今)
中國統計學社理事(2005-迄今)
臺北醫學大學人體生物資料庫倫理委員會委員(2010.08.01~2011.7.31)
輔仁大學教師申訴評議委員會委員(2009.08.01-迄今)
中央警察大學時間序列分析課程兼任教授(2008.02.01-迄今)
中央警察大學行政警察學系警政民意調查中心顧問(2003.03-迄今)
臺灣大學醫學院附設醫院評選委員會委員(2009.07-迄今)
財團法人天主教聖保祿修女會醫院醫學研究統計諮詢顧問(2009.06-迄今)
臺灣大學農藝系系友會會務委員(2009.04-迄今)
中國統計學社出版委員會委員(2008.01-迄今)
行政院主計處普查委員會委員(2006.01-迄今)
臺北市政府市政顧問(2007.04-迄今)
臺北市政府民意調查諮詢委員(2004.11-迄今)
臺北縣政府顧問(2008.09-迄今)
行政院國家退除役官兵輔導委員會臺北榮總醫院名譽顧問(1999.07-迄今)
行政院國科會企劃考核處統計顧問(1996-迄今)
內政部統計委員會委員(1995-迄今)
教育部統計委員會委員(1995-迄今)
行政院人事行政局「軍公教員工待遇審議委員會」委員(2010.07.18~2012.05.30)
國立編譯館統計名詞審議委員會審議委員(2009.11.5-迄今)
謝邦昌
學歷
國立臺灣大學農藝學系生物統計組博士
現職
臺北醫學大學醫務管理學系暨研究所專任教授
臺北醫學大學醫務管理學系暨研究所教授
臺北醫學大學大數據研究中心及管理學院籌備處主任
中華市場研究協會理事長
中華資料採礦協會(CDMS)榮譽理事長
主要經歷
輔仁大學創新育成中心主任(2010.08.01~2011.07.31)
輔仁大學商學研究所所長(2010.08.01~2011.07.31)
中華資料採礦協會理事長(2005-2012)
中華市場調查研究協會秘書長(2009-迄今)
中國統計學社理事(2005-迄今)
臺北醫學大學人體生物資料庫倫理委員會委員(2010.08.01~2011.7.31)
輔仁大學教師申訴評議委員會委員(2009.08.01-迄今)
中央警察大學時間序列分析課程兼任教授(2008.02.01-迄今)
中央警察大學行政警察學系警政民意調查中心顧問(2003.03-迄今)
臺灣大學醫學院附設醫院評選委員會委員(2009.07-迄今)
財團法人天主教聖保祿修女會醫院醫學研究統計諮詢顧問(2009.06-迄今)
臺灣大學農藝系系友會會務委員(2009.04-迄今)
中國統計學社出版委員會委員(2008.01-迄今)
行政院主計處普查委員會委員(2006.01-迄今)
臺北市政府市政顧問(2007.04-迄今)
臺北市政府民意調查諮詢委員(2004.11-迄今)
臺北縣政府顧問(2008.09-迄今)
行政院國家退除役官兵輔導委員會臺北榮總醫院名譽顧問(1999.07-迄今)
行政院國科會企劃考核處統計顧問(1996-迄今)
內政部統計委員會委員(1995-迄今)
教育部統計委員會委員(1995-迄今)
行政院人事行政局「軍公教員工待遇審議委員會」委員(2010.07.18~2012.05.30)
國立編譯館統計名詞審議委員會審議委員(2009.11.5-迄今)
目錄
前言
第一章 視覺化概論
1.1 何謂視覺化?
1.1.1 視覺化介紹
1.1.2 視覺化的歷史
1.2視覺化的應用範圍與應用領域
1.2.1 視覺化的應用範圍
1.2.2 視覺化的應用領域
1.3 視覺化的兩大種類
1.3.1 訊息視覺化與科學視覺化
第二章 視覺化在大數據的應用
2.1大數據的介紹
2.1.1 涵義
2.1.2 應用廣度
2.1.3 應用範例
2.2視覺化的介紹
2.2.1 概述
2.2.2 視覺化的應用範圍
2.3視覺化在大數據的應用
2.3.1 概述
2.3.2 目前大數據視覺化的衝擊
2.3.3 視覺化的價值
第三章 Open Source 在視覺化之角色及技術
3.1 Open Source
3.2視覺化之角色及技術
3.4 Highcharts
3.4.1 簡介
3.4.2 曲線圖
3.4.3 區域圖
3.4.4 3D圖
3.4.5 簡易入門教學
3.5 百度預測
3.5.1 簡介
3.5.2 官方預測範例
3.5.3 大數據預測引擎
第四章 R之視覺化技術
4.1圖形文法繪圖
4.1.1 ggplot2入門
4.1.2 分布的特性
4.1.3 比例的構成
4.1.4 時間的變化
4.2馬賽克繪圖
4.2.1 mosaic plot
4.3互動式繪圖
4.3.1 googleVis
4.3.2 Shiny package
4.4社會網絡繪圖
4.4.1 igraph入門
4.4.2 social network plot
4.5熱繪圖
4.5.1 heat map
4.6地圖
4.6.1使用R繪製台灣地圖
4.6.2 R與Google地圖相結合
第五章 視覺化網站
5.1. Enigma Labs | Temperature Anomalies
5.1.1 網站介紹
5.1.2 案例應用
5.2.資料視覺化
5.2.1 網站介紹
5.2.2 案例應用
5.3. christopheviau.com/d3list/gallery.html
5.3.1 網站介紹
5.3.2 案例應用
5.4. jillhubley.com/project/nyctrees/
5.4.1 網站介紹
5.4.2 案例應用
5. Data Visualization
5.5.1 網站介紹
5.5.2 案例應用
5.6. Make Beautiful Infographics For Free
5.6.1 網站介紹
5.6.2 案例應用
5.7. Web Animation Infographics: A Map of the Best Animation Libraries for JavaScript and CSS3 plus Performance Tips
5.7.1 網站介紹
5.7.2 案例應用
5.8. Using shp2stl to Convert Maps to 3D Models
5.8.1 網站介紹
5.8.2 案例應用
5.9.AXIIS 87
5.9.1網站介紹
5.9.2 案例應用
5.10.Bloomberg
5.10.1網站介紹
5.10.2 案例應用
5.11. blog.threestory
5.11.1網站介紹
11.2 案例應用
5.12. Flowingdata
5.12.1網站介紹
5.12.2 案例應用
5.13. WebGL Globe
5.13.1 網站介紹
5.13.2 案例應用
5.14. Datawrapper
5.14.1 網站介紹
5.14.2 案例應用
5.15. OECD Better Life Index
5.15.1 網站介紹
5.15.2 案例應用
5.16. Sigma js
5.16.1 網站介紹
5.16.2 案例應用
5.17.Norse
5.17.1 網站介紹
5.17.2 案例應用
5.18. Paper js.
5.18.1 網站介紹
5.18.2 案例應用
5.19. How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts
5.19.1 網站介紹
5.19.2 案例應用
5.20. NeoMam Studios
5.20.1 網站介紹
5.20.2 案例應用
5.21.City Show down
5.21.1 網站介紹
5.21.2 案例應用
5.22. The Data Visualisation Catalogue
5.22.1 網站介紹
5.22.2 案例應用
5.23. Visualising Data
5.23.1 網站介紹
5.23.2 案例應用
第一章 視覺化概論
1.1 何謂視覺化?
1.1.1 視覺化介紹
1.1.2 視覺化的歷史
1.2視覺化的應用範圍與應用領域
1.2.1 視覺化的應用範圍
1.2.2 視覺化的應用領域
1.3 視覺化的兩大種類
1.3.1 訊息視覺化與科學視覺化
第二章 視覺化在大數據的應用
2.1大數據的介紹
2.1.1 涵義
2.1.2 應用廣度
2.1.3 應用範例
2.2視覺化的介紹
2.2.1 概述
2.2.2 視覺化的應用範圍
2.3視覺化在大數據的應用
2.3.1 概述
2.3.2 目前大數據視覺化的衝擊
2.3.3 視覺化的價值
第三章 Open Source 在視覺化之角色及技術
3.1 Open Source
3.2視覺化之角色及技術
3.4 Highcharts
3.4.1 簡介
3.4.2 曲線圖
3.4.3 區域圖
3.4.4 3D圖
3.4.5 簡易入門教學
3.5 百度預測
3.5.1 簡介
3.5.2 官方預測範例
3.5.3 大數據預測引擎
第四章 R之視覺化技術
4.1圖形文法繪圖
4.1.1 ggplot2入門
4.1.2 分布的特性
4.1.3 比例的構成
4.1.4 時間的變化
4.2馬賽克繪圖
4.2.1 mosaic plot
4.3互動式繪圖
4.3.1 googleVis
4.3.2 Shiny package
4.4社會網絡繪圖
4.4.1 igraph入門
4.4.2 social network plot
4.5熱繪圖
4.5.1 heat map
4.6地圖
4.6.1使用R繪製台灣地圖
4.6.2 R與Google地圖相結合
第五章 視覺化網站
5.1. Enigma Labs | Temperature Anomalies
5.1.1 網站介紹
5.1.2 案例應用
5.2.資料視覺化
5.2.1 網站介紹
5.2.2 案例應用
5.3. christopheviau.com/d3list/gallery.html
5.3.1 網站介紹
5.3.2 案例應用
5.4. jillhubley.com/project/nyctrees/
5.4.1 網站介紹
5.4.2 案例應用
5. Data Visualization
5.5.1 網站介紹
5.5.2 案例應用
5.6. Make Beautiful Infographics For Free
5.6.1 網站介紹
5.6.2 案例應用
5.7. Web Animation Infographics: A Map of the Best Animation Libraries for JavaScript and CSS3 plus Performance Tips
5.7.1 網站介紹
5.7.2 案例應用
5.8. Using shp2stl to Convert Maps to 3D Models
5.8.1 網站介紹
5.8.2 案例應用
5.9.AXIIS 87
5.9.1網站介紹
5.9.2 案例應用
5.10.Bloomberg
5.10.1網站介紹
5.10.2 案例應用
5.11. blog.threestory
5.11.1網站介紹
11.2 案例應用
5.12. Flowingdata
5.12.1網站介紹
5.12.2 案例應用
5.13. WebGL Globe
5.13.1 網站介紹
5.13.2 案例應用
5.14. Datawrapper
5.14.1 網站介紹
5.14.2 案例應用
5.15. OECD Better Life Index
5.15.1 網站介紹
5.15.2 案例應用
5.16. Sigma js
5.16.1 網站介紹
5.16.2 案例應用
5.17.Norse
5.17.1 網站介紹
5.17.2 案例應用
5.18. Paper js.
5.18.1 網站介紹
5.18.2 案例應用
5.19. How the Recession Reshaped the Economy, in 255 Charts
5.19.1 網站介紹
5.19.2 案例應用
5.20. NeoMam Studios
5.20.1 網站介紹
5.20.2 案例應用
5.21.City Show down
5.21.1 網站介紹
5.21.2 案例應用
5.22. The Data Visualisation Catalogue
5.22.1 網站介紹
5.22.2 案例應用
5.23. Visualising Data
5.23.1 網站介紹
5.23.2 案例應用
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