数据可视化（纪念版）

全书共有15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。
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手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

陈为，博士，毕业于浙江大学。浙江大学CAD&CG国家重点实验室副主任、浙江大学求是特聘教授、博士生导师。科技部十三五重点研发专项“云计算与大数据”专家组成员、中国科协英才计划计算机工作组秘书长。主持国家自然科学基金重点项目2项。著有《可视化导论》《数据可视化》，开设线上课程“大数据可视化”。

基础篇
第1章 数据可视化简介
1.1 可视化释义
1.2 可视化简史
1.3 数据可视化详解
1.3.1 数据科学的发展
1.3.2 数据可视化的意义
1.3.3 数据可视化分类
1.3.4 数据可视化与其他学科领域的关系
1.4 数据可视化研究挑战
参考文献
第2章 视觉感知与认知
2.1 视觉感知和认知
2.1.1 视觉感知和认知的定义
2.1.2 视觉感知处理过程
2.1.3 格式塔理论
2.1.4 相关实验
2.2 颜色
2.2.1 颜色刺激理论
2.2.2 色彩空间
2.3 视觉编码原则
2.3.1 相对判断和视觉假象
2.3.2 标记和视觉通道
2.3.3 视觉通道的概念
2.3.4 视觉通道的特性
参考文献
第3章 数据
3.1 总览
3.2 数据基础
3.2.1 数据分类
3.2.2 数据集
3.2.3 数据相似度与密度
3.3 数据获取、清洗和预处理
3.3.1 数据获取
3.3.2 数据清洗
3.3.3 　数据精简
3.3.4 其他常用的数据预处理步骤
3.4 数据组织与管理
3.4.1 数据整合与集成
3.4.2 数据库与数据仓库
3.5 数据分析与挖掘
3.5.1 探索式数据分析
3.5.2 联机分析处理
3.5.3 数据挖掘
3.6 数据科学与可视化
3.6.1 数据工作流
3.6.2 可视数据挖掘
3.7 数据科学的挑战
参考文献
第4章 数据可视化基础
4.1 数据可视化基本框架
4.1.1 数据可视化流程
4.1.2 数据可视化设计
4.2 可视化中的数据
4.2.1 数据认知
4.2.2 数据类型
……
时空数据篇
第5章 空间标量场可视化
第6章 大规模多变量空间数据场可视化
第7章 时变数据可视化
非时空数据篇
第8章 层次和网络数据可视化
第9章 文本和文档可视化
第10章 跨媒体数据可视化
第11章 复杂高维多元数据的可视化
用户篇
第12章 可视化中的交互
第13章 可视化效果评测与用户实验
第14章 面向领域的数据可视化
第15章 可视化研究与开发资源