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第Ⅰ部分 概述2

第1章 为什么使用图2

1.1 商业中的可视化3

1.2 商业中的图4

1.2.1 找出反常现象5

1.2.2 管理网络和供应链7

1.2.3 辨别风险模式9

1.2.4 优化资产组合11

1.2.5 绘制社会等级分层图13

1.2.6 发现社区15

1.3 图的现状16

1.4 小结17

第2章 图的类型及其适用的问题18

2.1 关系18

2.2 分层21

2.3 社区23

2.4 流27

2.5 空间网络30

2.6 小结32

第Ⅱ部分 过程和工具35

第3章 数据：收集、清洗和连接35

3.1 了解目标35

3.2 收集：识别数据35

3.2.1 潜在的图数据源36

3.2.2 潜在的分层数据源41

3.2.3 获取数据43

3.3 清洗：准备数据44

3.4 连接：组织图数据45

3.4.1 计算图46

3.4.2 图数据的文件格式48

3.5 集中回顾54

3.6 小结54

第4章 统计数据和布局55

4.1 基本的图统计数据55

4.1.1 大小（节点数和边数）55

4.1.2 密度56

4.1.3 成分数56

4.1.4 度和路径56

4.1.5 中心度58

4.1.6 病毒式营销示例59

4.2 布局60

4.2.1 节点-连接布局60

4.2.2 其他布局61

4.2.3 力导向布局62

4.2.4 仅节点布局66

4.2.5 时间布局67

4.2.6 自顶向下和其他正交分层68

4.2.7 辐射状分层71

4.2.8 地理布局和地图72

4.2.9 弦图74

4.2.10 邻接矩阵74

4.2.11 树图76

4.2.12 分层饼图76

4.2.13 平行坐标77

4.3 集中回顾79

4.4 小结79

第5章 视觉特性80

5.1 基本视觉特性81

5.2 关键的节点特性82

5.2.1 节点大小82

5.2.2 节点颜色84

5.2.3 标签87

5.3 关键的边特性91

5.3.1 边的权重91

5.3.2 边的颜色91

5.3.3 边的类型92

5.4 组合基本特性93

5.5 捆绑、形状、图片及更多94

5.5.1 捆绑边94

5.5.2 形状95

5.5.3 节点图片95

5.5.4 节点边框96

5.5.5 更多特性97

5.5.6 干扰与分隔97

5.6 集中回顾101

5.7 小结101

第6章 探索和解释102

6.1 探索、解释和导出102

6.2 必要的探索性交互104

6.2.1 缩放和摇动（以及比例缩放和旋转）105

6.2.2 识别106

6.2.3 过滤器107

6.2.4 隔离和重做布局109

6.3 更多交互式探索110

6.3.1 识别邻近节点111

6.3.2 路径111

6.3.3 删除112

6.3.4 分组112

6.3.5 迭代分析114

6.4 解释114

6.4.1 数据故事的顺序115

6.4.2 图例116

6.4.3 注释116

6.4.4 导出数据子集、图和图片118

6.5 集中回顾119

6.6 小结120

第7章 鼠标点击类图工具121

7.1 Excel121

7.1.1 汇总连接122

7.1.2 提取节点122

7.1.3 Excel中的邻接矩阵可视化123

7.2 NodeXL125

7.2.1 NodeXL基础125

7.2.2 社交网络功能127

7.3 Gephi129

7.3.1 Gephi基础129

7.3.2 注意事项131

7.4 Cytoscape133

7.4.1 Cytoscape基础133

7.4.2 将数据导入Cytoscape134

7.4.3 视觉特性135

7.4.4 Apps菜单139

7.5 yEd139

7.6 小结141

第8章 轻量级编程143

8.1 Python143

8.1.1 上手143

8.1.2 清洗数据144

8.1.3 从连接数据集中提取节点集合145

8.1.4 将电子邮件数据转换为图149

8.1.5 图数据库154

8.2 JavaScript与图的可视化155

8.2.1 D3基础155

8.2.2 D3和图160

8.2.3 D3弹簧图169

8.3 小结174

第Ⅲ部分 图的可视化分析176

第9章 关系176

9.1 连接和关系176

9.1.1 诈骗索赔中的相似性177

9.1.2 网络安全179

9.2 电子邮件关系181

空间分隔181

9.3 演员与电影184

9.4 将连接转换为节点186

9.5 小结188

第10章 分层189

10.1 组织结构图189

10.2 树与图191

10.3 绘制分层193

10.4 决策树198

10.5 网站树及有效性200

10.6 小结203

第11章 社区204

11.1 社区的定义特征205

11.2 图聚类205

11.2.1 社交网络案例分析206

11.2.2 使用NodeXL，和Gephi分析社交媒体206

11.2.3 可聚类的布局208

11.2.4 使用颜色描述簇的特征210

11.2.5 社区发现211

11.2.6 使用颜色来区分簇212

11.2.7 社区话题分析214

11.2.8 社区情感216

11.3 团伙和其他组219

11.3.1 社交媒体中的团伙220

11.3.2 使用凸包的社区组220

11.4 小结223

第12章 流224

12.1 桑基图225

12.2 构造一个桑基图229

12.2.1 创建页面结构229

12.2.2 处理和建模数据230

12.2.3 可视化数据231

12.2.4 高亮显示通过节点的流233

12.3 使用流的社区布局235

12.4 弦图237

12.5 构造一个弦图238

12.5.1 准备数据238

12.5.2 创建页面结构239

12.5.3 处理和建模数据240

12.5.4 可视化数据243

12.5.5 根据需要显示交互细节247

12.6 行为因子树248

12.7 小结249

第13章 空间网络250

13.1 示意图布局250

13.2 小世界分组255

13.3 连接玫瑰汇总255

13.4 路线模式263

13.4.1 可视化路线段264

13.4.2 轨迹聚合267

13.5 小结268

第Ⅳ部分 高级技术270

第14章 大数据270

14.1 图数据库271

14.1.1 产品营销示例271

14.1.2 创建和填充一个图数据库273

14.2 图查询语言275

14.2.1 使用Gremlin进行图查询276

14.2.2 使用图查询来提取邻域278

14.3 分析邻域281

14.4 绘制网络活动287

14.5 社区可视化289

14.6 小结290

第15章 动态图291

15.1 图的变化291

15.1.1 有机动画292

15.1.2 完整时间跨度布局293

15.1.3 重影295

15.1.4 淡出296

15.1.5 社区演化297

15.2 交易图298

15.2.1 聚类交易分析299

15.2.2 空间交易分析304

15.3 小结305

第16章 设计307

16.1 节点307

16.1.1 节点的形状308

16.1.2 节点大小313

16.1.3 节点标签314

16.2 连接314

16.3 颜色318

16.4 小结320

图论术语表322