本书涵盖了“大数据可视化实战”的主流内容，完全按照大数据可视化的完整流程进行讲解，内容包括大数据可视化的基本概念、技术和工具，使用集搜客软件和八爪鱼软件实现网络大数据获取和运用Excel软件进行大数据预处理，介绍了三种不同可视化工具Tableau、Xcelsius和Python进行大数据可视化的基本用法。
本书遵循“理论够用”的原则，重实践、重实用；每章末有一定数量的习题供读者检测，便于读者掌握和巩固所学知识。
本书适合作为普通高等学校理工科专业的学生学习数据分析的入门教材，也可作为其他专业的通识选修课程教材，以及学习数据分析的入门者或爱好者的参考用书。

第1章 大数据可视化概述
1.1 大数据可视化的概念
1.1.1 数据
1.1.2 大数据
1.1.3 大数据可视化
1.2 大数据可视化发展历程
1.3 大数据可视化的作用与意义
1.4 大数据可视化的应用领域
1.5 大数据可视化面临的挑战
1.6 大数据可视化技术的发展方向
习题
第2章 大数据可视化的常用方法
2.1 图表可视化方法
2.1.1 柱形图
2.1.2 条形图
2.1.3 折线图
2.1.4 饼图
2.1.5 散点图
2.1.6 气泡图
2.1.7 雷达图
2.1.8 瀑布图
2.1.9 树状图
2.1.10 组合图
2.1.11 选择不同图表的基本原则
2.2 图可视化方法
2.2.1 图的类型
2.2.2 图的可视化
2.2.3 思维导图
2.3 可视化分析的常用算法
2.3.1 主成分分析
2.3.2 因子分析
2.3.3 聚类分析
2.3.4 层次分析法
习题
第3章 大数据可视化的核心技术
3.1 数据采集
3.2 数据预处理
3.3 数据存储
3.4 数据处理
3.5 数据分析
习题
第4章 大数据获取工具
4.1 网页概述
4.2 集搜客
4.2.1 集搜客软件的安装和注册
4.2.2 集搜客界面
4.2.3 集搜客的基本功能
4.3 八爪鱼
4.3.1 八爪鱼软件的安装和注册
4.3.2 八爪鱼界面
4.3.3 八爪鱼的基本功能
4.4 其他获取数据工具
习题
第5章 大数据预处理
5.1 Microsoft Excel预备知识
5.1.1 概述
5.1.2 基本概念
5.1.3 数据导入
5.1.4 数据的基本性质
5.2 大数据预处理
5.2.1 清洗数据
5.2.2 转换数据
5.2.3 数据计算
5.2.4 数据抽样
习题
第6章 大数据可视化工具
6.1 Tableau工具
6.1.1 Tableau下载和安装
6.1.2 Tableau界面
6.1.3 Tableau的可视化实践
6.2 水晶易表
6.2.1 水晶易表下载和安装
6.2.2 水晶易表界面
6.2.3 水晶易表工作原理
6.2.4 水晶易表的可视化实践
6.3 Python
6.3.1 Python概述
6.3.2 Anaconda下载和安装
6.3.3 Python的可视化实践
6.4 其他可视化工具概述
习题
参考文献