全書共有15章，分為4篇�；A(chǔ)篇，闡述數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)理論和概念，從人的感知和認知出發(fā)，介紹數(shù)據(jù)模型和可視化基礎(chǔ)；時空數(shù)據(jù)篇，介紹帶有空間坐標或時間信息的數(shù)據(jù)的可視化方法，此類數(shù)據(jù)通過設(shè)備在真實物理空間中采集得到或由科學(xué)計算模擬產(chǎn)生；非時空數(shù)據(jù)篇，描述非結(jié)構(gòu)化和非幾何的抽象數(shù)據(jù)的可視化，這些數(shù)據(jù)既存在于真實物理空間，又是社會空間和網(wǎng)絡(luò)信息空間的基本表達形式；用戶篇，介紹面向各類數(shù)據(jù)的可視化在實際應(yīng)用中共同需要的方法、技術(shù)和工具，例如交互和可視化評測方法，以及在具體領(lǐng)域的可視化和應(yīng)用系統(tǒng)。本書從研究者的角度，介紹數(shù)據(jù)可視化的定義、方法、效用和工具，既可作為初學(xué)者的領(lǐng)路手冊，也可用于可視化研究和可視化工具使用的參考指南。
陳為，浙江大學(xué)求是特聘教授、國家高層次人才，計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)國家重點實驗室副主任；研究方向為大數(shù)據(jù)與人工智能。作為負責人先后承擔了7項國家自然科學(xué)基金項目（其中包括三個重點項目、一個優(yōu)青項目）、擔任五家IEEE/ACM匯刊編委、多個國際頂尖會議主席。微信公眾號：datavis
目錄
基 礎(chǔ) 篇
第1 章 數(shù)據(jù)可視化簡介 2
1．1 可視化釋義 2
1．2 可視化簡史 8
1．3 數(shù)據(jù)可視化詳解 23
1．3．1 數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展 23
1．3．2 數(shù)據(jù)可視化的意義 25
1．3．3 數(shù)據(jù)可視化分類 29
1．3．4 數(shù)據(jù)可視化與其他學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)系 38
1．4 數(shù)據(jù)可視化研究挑戰(zhàn) 43
參考文獻 44
第2 章 視覺感知與認知 47
2．1 視覺感知和認知 47
2．1．1 視覺感知和認知的定義 48
2．1．2 視覺感知處理過程 48
2．1．3 格式塔理論 49
2．1．4 相關(guān)實驗 56
2．2 顏色 57
2．2．1 顏色刺激理論 57
2．2．2 色彩空間 61
2．3 視覺編碼原則 66
2．3．1 相對判斷和視覺假象 66
2．3．2 標記和視覺通道 69
2．3．3 視覺通道的概念 71
2．3．4 視覺通道的特性 77
參考文獻 88
第3 章 數(shù)據(jù) 91
3．1 總覽 91
3．2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 96
3．2．1 數(shù)據(jù)分類 96
3．2．2 數(shù)據(jù)集 96
3．2．3 數(shù)據(jù)相似度與密度 97
3．3 數(shù)據(jù)獲取、清洗和預(yù)處理 98
3．3．1 數(shù)據(jù)獲取 98
3．3．2 數(shù)據(jù)清洗 99
3．3．3 數(shù)據(jù)精簡 102
3．3．4 其他常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟 103
3．4 數(shù)據(jù)組織與管理 104
3．4．1 數(shù)據(jù)整合與集成 106
3．4．2 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫 108
3．5 數(shù)據(jù)分析與挖掘 111
3．5．1 探索式數(shù)據(jù)分析 113
3．5．2 聯(lián)機分析處理 113
3．5．3 數(shù)據(jù)挖掘 116
3．6 數(shù)據(jù)科學(xué)與可視化 118
3．6．1 數(shù)據(jù)工作流 118
3．6．2 可視數(shù)據(jù)挖掘 122
3．7 數(shù)據(jù)科學(xué)的挑戰(zhàn) 130
參考文獻 131
第4 章 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 136
4．1 數(shù)據(jù)可視化基本框架 136
4．1．1 數(shù)據(jù)可視化流程 136
4．1．2 數(shù)據(jù)可視化設(shè)計 140
4．2 可視化中的數(shù)據(jù) 143
4．2．1 數(shù)據(jù)認知 143
4．2．2 數(shù)據(jù)類型 143
4．3 可視化的基本圖表 145
4．3．1 原始數(shù)據(jù)繪圖 145
4．3．2 簡單統(tǒng)計值標繪 150
4．3．3 多視圖協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián) 151
4．4 可視化設(shè)計原則 153
4．4．1 數(shù)據(jù)到可視化的直觀映射 153
4．4．2 視圖選擇與交互設(shè)計 155
4．4．3 信息密度――數(shù)據(jù)的篩選 156
4．4．4 美學(xué)因素 157
4．4．5 動畫與過渡 159
4．4．6 可視化隱喻 163
4．4．7 顏色與透明度 164
4．5 可視化理論發(fā)展 164
4．5．1 圖形符號學(xué) 165
4．5．2 關(guān)系數(shù)據(jù)的圖形表示 166
4．5．3 圖形語法 167
4．5．4 基于數(shù)據(jù)類型的研究 168
4．5．5 基于數(shù)據(jù)狀態(tài)模型的研究 169
4．5．6 多維關(guān)系數(shù)據(jù)庫可視化分析系統(tǒng) 170
參考文獻 171
時空數(shù)據(jù)篇
第5 章 空間標量場可視化 174
5．1 一維標量場可視化 174
5．2 二維標量場可視化 176
5．2．1 顏色映射 177
5．2．2 等值線 178
5．2．3 高度圖 179
5．3 三維標量場數(shù)據(jù)可視化 179
5．3．1 空間數(shù)據(jù)表達 182
5．3．2 空間數(shù)據(jù)特征計算 187
5．3．3 間接體繪制 192
5．3．4 規(guī)則三維標量場的直接體可視化 197
5．3．5 不規(guī)則體數(shù)據(jù)的體可視化 221
參考文獻 233
第6 章 大規(guī)模多變量空間數(shù)據(jù)場可視化 243
6．1 大規(guī)模空間標量場數(shù)據(jù)的實時可視化 244
6．1．1 大規(guī)�？臻g標量場數(shù)據(jù)的單機繪制 244
6．1．2 大規(guī)�？臻g標量場數(shù)據(jù)的并行繪制 245
6．1．3 時變空間標量場數(shù)據(jù)加速繪制方法 247
6．2 時變異構(gòu)空間數(shù)據(jù)場的特征追蹤與可視化 248
6．2．1 時變空間標量場數(shù)據(jù)的特征提取 248
6．2．2 異構(gòu)數(shù)據(jù)的特征融合 249
6．2．3 時變空間標量場數(shù)據(jù)的特征追蹤 250
6．3 空間向量場數(shù)據(jù)可視化 253
6．3．1 圖標法 255
6．3．2 幾何法 257
6．3．3 紋理法 262
6．3．4 拓撲法 265
6．4 空間張量場數(shù)據(jù)可視化 267
6．4．1 張量場的數(shù)學(xué)描述 268
6．4．2 基于幾何的方法 271
6．4．3 基于紋理的方法 275
6．4．4 基于拓撲的方法 278
6．4．5 高階張量場可視化 281
6．5 多變量空間數(shù)據(jù)場可視化 282
6．5．1 多變量空間數(shù)據(jù)場的特征表達與關(guān)聯(lián)分析 283
6．5．2 多變量空間數(shù)據(jù)場的可視化與交互 287
參考文獻 290
第7 章 時變數(shù)據(jù)可視化 305
7．1 時間屬性的可視化 307
7．1．1 線性和周期時間可視化 308
7．1．2 日歷時間可視化 312
7．1．3 分支和多角度時間可視化 314
7．1．4 時間屬性的動態(tài)可視化 319
7．2 多變量時變型數(shù)據(jù)可視化 320
7．2．1 基于線表示的可視化 321
7．2．2 基于圖結(jié)構(gòu)的可視化 325
7．2．3 時間序列數(shù)據(jù)的可視化交互 326
7．3 流數(shù)據(jù)可視化 327
7．3．1 流數(shù)據(jù)可視化模型 327
7．3．2 流數(shù)據(jù)處理技術(shù) 328
7．3．3 流數(shù)據(jù)可視化案例 331
7．3．4 并行流計算框架 337
參考文獻 339
非時空數(shù)據(jù)篇
第8 章 層次和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化 344
8．1 層次數(shù)據(jù) 344
8．1．1 層次數(shù)據(jù)的可視化 348
8．1．2 節(jié)點- 鏈接法 349
8．1．3 空間填充法 357
8．1．4 其他方法 365
8．2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 367
8．2．1 網(wǎng)絡(luò)和圖 367
8．2．2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化 368
8．2．3 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的地圖隱喻可視化 382
8．2．4 超圖及其可視化 385
8．2．5 動態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化 387
8．2．6 圖可視化的視覺效果 390
8．2．7 圖可視化中的交互 398
8．2．8 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn) 400
參考文獻 401
第9 章 文本和文檔可視化 409
9．1 文本可視化釋義 409
9．1．1 文本信息的層級 409
9．1．2 文本可視化的研究內(nèi)容與任務(wù) 410
9．1．3 文本可視化流程 411
9．2 文本信息分析基礎(chǔ) 412
9．2．1 分詞技術(shù)和詞干提取 412
9．2．2 數(shù)據(jù)模型 413
9．3 文本內(nèi)容可視化 417
9．3．1 基于關(guān)鍵詞的文本內(nèi)容可視化 417
9．3．2 時序性的文本內(nèi)容可視化 421
9．3．3 文本特征的分布模式可視化 424
9．3．4 文檔信息檢索可視化 428
9．3．5 軟件可視化 430
9．4 文本關(guān)系可視化 432
9．4．1 文檔相似性可視化 432
9．4．2 文本內(nèi)容關(guān)聯(lián)可視化 435
9．4．3 文檔集合關(guān)系可視化 437
9．5 文件情感分析可視化 439
9．5．1 顧客評價可視化 440
9．5．2 情感變化可視化 441
9．5．3 情感差異可視化 443
9．6 總結(jié) 444
參考文獻 444
第10 章 跨媒體數(shù)據(jù)可視化 448
10．1 圖像 448
10．1．1 圖像網(wǎng)格 448
10．1．2 基于時空采樣的圖像集可視化 449
10．1．3 基于相似性的圖像集可視化 450
10．1．4 基于海塞圖的社交圖像可視化 451
10．1．5 基于故事線的社交圖像可視化 452
10．2 視頻 453
10．2．1 視頻摘要 453
10．2．2 視頻抽象 456
10．3 聲音與音樂 459
10．3．1 聲樂波形可視化 461
10．3．2 聲樂結(jié)構(gòu)的可視化 462
10．4 超媒體 465
10．4．1 社交媒體可視化 468
10．4．2 社交網(wǎng)絡(luò)可視化 476
10．5 數(shù)字生活可視化 487
參考文獻 490
第11 章 復(fù)雜高維多元數(shù)據(jù)的可視化 493
11．1 高維多元數(shù)據(jù) 494
11．1．1 空間映射法 495
11．1．2 圖標法 511
11．1．3 基于像素圖的方法 514
11．1．4 基于動畫的方法 517
11．2 非結(jié)構(gòu)化與異構(gòu)數(shù)據(jù)的可視化 518
11．2．1 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 518
11．2．2 異構(gòu)數(shù)據(jù) 520
11．3 大尺度數(shù)據(jù)的可視化 523
11．3．1 基于并行的大尺度數(shù)據(jù)高分辨率可視化 523
11．3．2 大尺度數(shù)據(jù)的分而治之可視化與分析 527
11．4 數(shù)據(jù)不確定性的可視化 531
11．4．1 不確定性的基本定義 532
11．4．2 不確定性的來源 532
11．4．3 不確定性的可視化方法 533
參考文獻 550
用 戶 篇
第12 章 可視化中的交互 558
12．1 交互準則 559
12．1．1 交互延時 559
12．1．2 交互成本 561
12．1．3 交互場景變化 562
12．2 交互分類 563
12．2．1 按低階交互操作分類 563
12．2．2 按交互操作符與空間分類 564
12．2．3 按交互任務(wù)分類 564
12．3 交互技術(shù) 565
12．3．1 選擇 565
12．3．2 導(dǎo)航 567
12．3．3 重配 569
12．3．4 編碼 571
12．3．5 抽象/ 具象 573
12．3．6 過濾 574
12．3．7 關(guān)聯(lián) 579
12．3．8 概覽+ 細節(jié) 581
12．3．9 焦點+ 上下文 584
12．4 交互與硬件設(shè)備 593
12．4．1 交互環(huán)境 594
12．4．2 交互設(shè)備 596
參考文獻 599
第13 章 可視化效果評測與用戶實驗 607
13．1 評測流程 608
13．2 評測方法 609
13．2．1 用戶實驗（User Studies） 609
13．2．2 專家評估（Expert Review/Heuristic Evaluation） 609
13．2．3 案例研究（Case Studies and Use Cases） 610
13．2．4 指標評估（Metrics） 612
13．2．5 眾包（Crowdsourcing） 612
13．2．6 標注（Labeling） 613
13．3 用戶實驗 613
13．3．1 確定實驗?zāi)繕?613
13．3．2 準備實驗 615
13．3．3 進行實驗 619
13．3．4 分析結(jié)果并討論 619
13．3．5 評測案例分析 620
13．4 總結(jié) 632
參考文獻 632
第14 章 面向領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可視化 635
14．1 高性能科學(xué)計算 635
14．1．1 高性能科學(xué)可視化的挑戰(zhàn) 637
14．1．2 重要信息的提取和顯示 640
14．1．3 原位可視化 642
14．1．4 未來挑戰(zhàn) 645
14．2 生命科學(xué) 645
14．2．1 臨床醫(yī)學(xué)影像 645
14．2．2 其他影像 651
14．2．3 電生理信號 655
14．2．4 OMICS 組學(xué) 658
14．2．5 深度學(xué)習(xí) 662
14．3 其他科學(xué)與藝術(shù) 663
14．3．1 氣候?qū)W與氣象中的可視化 663
14．3．2 面向藝術(shù)的表意性可視化 667
14．4 網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)安全的可視化 671
14．4．1 基于可視變換的蟲洞攻擊可視化 671
14．4．2 可信計算的可視化 672
14．4．3 安全日志數(shù)據(jù)的可視化 673
14．4．4 智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)的可視化 673
14．5 商業(yè)智能可視化 674
14．5．1 商業(yè)智能 675
14．5．2 商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)可視化 676
14．5．3 云端商業(yè)智能 680
14．5．4 未來趨勢 681
14．6 金融數(shù)據(jù)可視化 681
14．6．1 金融數(shù)據(jù)來源 682
14．6．2 金融數(shù)據(jù)分析的自動化方法 683
14．6．3 金融數(shù)據(jù)可視化方法 683
14．6．4 金融數(shù)據(jù)可視分析 686
參考文獻 690
第15 章 可視化研究與開發(fā)資源 698
15．1 可視化軟件 698
15．1．1 醫(yī)學(xué)可視化軟件 698
15．1．2 科學(xué)可視化軟件 700
15．1．3 信息可視化軟件 704
15．1．4 可視分析軟件 709
15．2 可視化開發(fā)工具 709
15．2．1 應(yīng)用程序開發(fā)工具 709
15．2．2 Web 應(yīng)用開發(fā)工具712
15．3 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件與開發(fā)工具 714
15．4 可視化數(shù)據(jù)集資源 716
15．5 可視化信息資源 718
15．6 海外可視化研究機構(gòu) 719
書單推薦
