✍ Scribed by 刘英华
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掌握数据可视化技术是未来工作和学习的必备能力，是展示理念和成果的重要手段。阅读并完成本书的
实践，你将快速地学会数据获取、清洗、分析、可视化及发布的完整流程。
本书以丰富的实践案例解析数据可视化的制作理念和具体方法，紧密围绕当前数据可视化领域的实际需
求，全面介绍数据可视化的概念和技巧。本书包含基础知识、数据获取、数据清洗、数据分析、可视化基础
和原则、数据可视化工具和可视化作品发布等内容，基于具体案例多角度启发和引导读者的创新思维，增强
读者对抽象数据的把握及综合可视化能力的提升。本书内容通俗易懂，简明实用，配套的教学辅助资料可免
费下载。
本书适合零编程基础的数据可视化从业者和高校师生阅读，有一定工作经验的数据可视化工程师也可以
从本书中学到大量实用的技能。
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<p>在生活中，数据几乎无处不在，任我们取用。然而，同样的数据给人的感觉可能会千差万别：或冰冷枯燥，让人望而生畏、百思不解其意；或生动有趣，让人一目了然、豁然开朗。为了达到后一种效果，我们需要采用一种特别的方式来展示数据，来解释、分析和应用它。这就是数据可视化技术。Nath an Yau是这一创新领域的先锋。在本书中，他根据数据可视化的工作流程，先后介绍了如何获取数据，将数据格式化，用可视化工具（如R）生成图表，以及在图形编辑软件（如Illustrator）中修改以使图表达到最佳效果。本书介绍了数十种方法（如柱形图、饼图、折线图和散点图等），以创造性的视觉方式生动讲述了有关数据的故事。</p>
<p>全书共有16 章，分为4 篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。</p> <p>本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路
<p>《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。首先，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来
本书由专业的数据分析师基于Tableau 10.1精心编撰，详细介绍Tableau的数据连接、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连接数据源、基础操作、数据与图形的导出、连接大数据、基础图表、函数、高级数据操作、地图分析、故事、Tableau Online、Tableau Server等内容，并通过网上超市运营、网站流量统计等案例介绍Tableau在实际项目中的应用。 本书适合互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业的数据分析师以及媒体、网站等数据可视化从业者使用，也可供高等院校相关专业的师生及从事数据分析的研究者参考，还可用作Tableau软件的培训教材。