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基础篇2

第1章 数据可视化简介2

1.1 可视化释义2

1.2 可视化简史8

1.3 数据可视化详解23

1.3.1 数据科学的发展23

1.3.2 数据可视化的意义25

1.3.3 数据可视化分类29

1.3.4 数据可视化与其他学科领域的关系38

1.4 数据可视化研究挑战43

参考文献44

第2章 视觉感知与认知47

2.1 视觉感知和认知47

2.1.1 视觉感知和认知的定义48

2.1.2 视觉感知处理过程48

2.1.3 格式塔理论49

2.1.4 相关实验56

2.2 颜色57

2.2.1 颜色刺激理论57

2.2.2 色彩空间61

2.3 视觉编码原则66

2.3.1 相对判断和视觉假象66

2.3.2 标记和视觉通道69

2.3.3 视觉通道的概念71

2.3.4 视觉通道的特性77

参考文献88

第3章 数据91

3.1 总览91

3.2 数据基础96

3.2.1 数据分类96

3.2.2 数据集96

3.2.3 数据相似度与密度97

3.3 数据获取、清洗和预处理98

3.3.1 数据获取98

3.3.2 数据清洗99

3.3.3 数据精简102

3.3.4 其他常用的数据预处理步骤103

3.4 数据组织与管理104

3.4.1 数据整合与集成106

3.4.2 数据库与数据仓库108

3.5 数据分析与挖掘111

3.5.1 探索式数据分析113

3.5.2 联机分析处理113

3.5.3 数据挖掘116

3.6 数据科学与可视化118

3.6.1 数据工作流118

3.6.2 可视数据挖掘122

3.7 数据科学的挑战130

参考文献131

第4章 数据可视化基础136

4.1 数据可视化基本框架136

4.1.1 数据可视化流程136

4.1.2 数据可视化设计140

4.2 可视化中的数据143

4.2.1 数据认知143

4.2.2 数据类型143

4.3 可视化的基本图表145

4.3.1 原始数据绘图145

4.3.2 简单统计值标绘150

4.3.3 多视图协调关联151

4.4 可视化设计原则153

4.4.1 数据到可视化的直观映射153

4.4.2 视图选择与交互设计155

4.4.3 信息密度——数据的筛选156

4.4.4 美学因素157

4.4.5 动画与过渡159

4.4.6 可视化隐喻163

4.4.7 颜色与透明度164

4.5 可视化理论发展164

4.5.1 图形符号学165

4.5.2 关系数据的图形表示166

4.5.3 图形语法167

4.5.4 基于数据类型的研究168

4.5.5 基于数据状态模型的研究169

4.5.6 多维关系数据库可视化分析系统170

参考文献171

时空数据篇174

第5章 空间标量场可视化174

5.1 一维标量场可视化174

5.2 二维标量场可视化176

5.2.1 颜色映射177

5.2.2 等值线178

5.2.3 高度图179

5.3 三维标量场数据可视化179

5.3.1 空间数据表达182

5.3.2 空间数据特征计算187

5.3.3 间接体绘制192

5.3.4 规则三维标量场的直接体可视化197

5.3.5 不规则体数据的体可视化221

参考文献233

第6章 大规模多变量空间数据场可视化243

6.1 大规模空间标量场数据的实时可视化244

6.1.1 大规模空间标量场数据的单机绘制244

6.1.2 大规模空间标量场数据的并行绘制245

6.1.3 时变空间标量场数据加速绘制方法247

6.2 时变异构空间数据场的特征追踪与可视化248

6.2.1 时变空间标量场数据的特征提取248

6.2.2 异构数据的特征融合249

6.2.3 时变空间标量场数据的特征追踪250

6.3 空间向量场数据可视化253

6.3.1 图标法255

6.3.2 几何法257

6.3.3 纹理法262

6.3.4 拓扑法265

6.4 空间张量场数据可视化267

6.4.1 张量场的数学描述268

6.4.2 基于几何的方法271

6.4.3 基于纹理的方法275

6.4.4 基于拓扑的方法278

6.4.5 高阶张量场可视化281

6.5 多变量空间数据场可视化282

6.5.1 多变量空间数据场的特征表达与关联分析283

6.5.2 多变量空间数据场的可视化与交互287

参考文献290

第7章 时变数据可视化305

7.1 时间属性的可视化307

7.1.1 线性和周期时间可视化308

7.1.2 日历时间可视化312

7.1.3 分支和多角度时间可视化314

7.1.4 时间属性的动态可视化319

7.2 多变量时变型数据可视化320

7.2.1 基于线表示的可视化321

7.2.2 基于图结构的可视化325

7.2.3 时间序列数据的可视化交互326

7.3 流数据可视化327

7.3.1 流数据可视化模型327

7.3.2 流数据处理技术328

7.3.3 流数据可视化案例331

7.3.4 并行流计算框架337

参考文献339

非时空数据篇344

第8章 层次和网络数据可视化344

8.1 层次数据344

8.1.1 层次数据的可视化348

8.1.2 节点-链接法349

8.1.3 空间填充法357

8.1.4 其他方法365

8.2 网络数据367

8.2.1 网络和图367

8.2.2 网络数据可视化368

8.2.3 网络数据的地图隐喻可视化382

8.2.4 超图及其可视化385

8.2.5 动态网络数据可视化387

8.2.6 图可视化的视觉效果390

8.2.7 图可视化中的交互398

8.2.8 网络数据可视化的挑战400

参考文献401

第9章 文本和文档可视化409

9.1 文本可视化释义409

9.1.1 文本信息的层级409

9.1.2 文本可视化的研究内容与任务410

9.1.3 文本可视化流程411

9.2 文本信息分析基础412

9.2.1 分词技术和词干提取412

9.2.2 数据模型413

9.3 文本内容可视化417

9.3.1 基于关键词的文本内容可视化417

9.3.2 时序性的文本内容可视化421

9.3.3 文本特征的分布模式可视化424

9.3.4 文档信息检索可视化428

9.3.5 软件可视化430

9.4 文本关系可视化432

9.4.1 文档相似性可视化432

9.4.2 文本内容关联可视化435

9.4.3 文档集合关系可视化437

9.5 文件情感分析可视化439

9.5.1 顾客评价可视化440

9.5.2 情感变化可视化441

9.5.3 情感差异可视化443

9.6 总结444

参考文献444

第10章 跨媒体数据可视化448

10.1 图像448

10.1.1 图像网格448

10.1.2 基于时空采样的图像集可视化449

10.1.3 基于相似性的图像集可视化450

10.1.4 基于海塞图的社交图像可视化451

10.1.5 基于故事线的社交图像可视化452

10.2 视频453

10.2.1 视频摘要453

10.2.2 视频抽象456

10.3 声音与音乐459

10.3.1 声乐波形可视化461

10.3.2 声乐结构的可视化462

10.4 超媒体465

10.4.1 社交媒体可视化468

10.4.2 社交网络可视化476

10.5 数字生活可视化487

参考文献490

第11章 复杂高维多元数据的可视化493

11.1 高维多元数据494

11.1.1 空间映射法495

11.1.2 图标法511

11.1.3 基于像素图的方法514

11.1.4 基于动画的方法517

11.2 非结构化与异构数据的可视化518

11.2.1 非结构化数据518

11.2.2 异构数据520

11.3 大尺度数据的可视化523

11.3.1 基于并行的大尺度数据高分辨率可视化523

11.3.2 大尺度数据的分而治之可视化与分析527

11.4 数据不确定性的可视化531

11.4.1 不确定性的基本定义532

11.4.2 不确定性的来源532

11.4.3 不确定性的可视化方法533

参考文献550

用户篇558

第12章 可视化中的交互558

12.1 交互准则559

12.1.1 交互延时559

12.1.2 交互成本561

12.1.3 交互场景变化562

12.2 交互分类563

12.2.1 按低阶交互操作分类563

12.2.2 按交互操作符与空间分类564

12.2.3 按交互任务分类564

12.3 交互技术565

12.3.1 选择565

12.3.2 导航567

12.3.3 重配569

12.3.4 编码571

12.3.5 抽象／具象573

12.3.6 过滤574

12.3.7 关联579

12.3.8 概览＋细节581

12.3.9 焦点＋上下文584

12.4 交互与硬件设备593

12.4.1 交互环境594

12.4.2 交互设备596

参考文献599

第13章 可视化效果评测与用户实验607

13.1 评测流程608

13.2 评测方法609

13.2.1 用户实验（User Studies）609

13.2.2 专家评估（Expert Review/Heuristic Evaluation）609

13.2.3 案例研究（Case Studies and Use Cases）610

13.2.4 指标评估（Metrics）612

13.2.5 众包（Crowdsourcing）612

13.2.6 标注（Labeling）613

13.3 用户实验613

13.3.1 确定实验目标613

13.3.2 准备实验615

13.3.3 进行实验619

13.3.4 分析结果并讨论619

13.3.5 评测案例分析620

13.4 总结632

参考文献632

第14章 面向领域的数据可视化635

14.1 高性能科学计算635

14.1.1 高性能科学可视化的挑战637

14.1.2 重要信息的提取和显示640

14.1.3 原位可视化642

14.1.4 未来挑战645

14.2 生命科学645

14.2.1 临床医学影像645

14.2.2 其他影像651

14.2.3 电生理信号655

14.2.4 OMICS组学658

14.2.5 深度学习662

14.3 其他科学与艺术663

14.3.1 气候学与气象中的可视化663

14.3.2 面向艺术的表意性可视化667

14.4 网络与系统安全的可视化671

14.4.1 基于可视变换的虫洞攻击可视化671

14.4.2 可信计算的可视化672

14.4.3 安全日志数据的可视化673

14.4.4 智能电网数据的可视化673

14.5 商业智能可视化674

14.5.1 商业智能675

14.5.2 商业智能中的数据可视化676

14.5.3 云端商业智能680

14.5.4 未来趋势681

14.6 金融数据可视化681

14.6.1 金融数据来源682

14.6.2 金融数据分析的自动化方法683

14.6.3 金融数据可视化方法683

14.6.4 金融数据可视分析686

参考文献690

第15章 可视化研究与开发资源698

15.1 可视化软件698

15.1.1 医学可视化软件698

15.1.2 科学可视化软件700

15.1.3 信息可视化软件704

15.1.4 可视分析软件709

15.2 可视化开发工具709

15.2.1 应用程序开发工具709

15.2.2 Web应用开发工具712

15.3 数据分析和数据挖掘软件与开发工具714

15.4 可视化数据集资源716

15.5 可视化信息资源718

15.6 海外可视化研究机构719