內容簡介

本書以某上市電商企業的客戶資料、訂單資料、股價資料為基礎，由淺入深、循序漸進地介紹Python視覺化技術，重點介紹Matplotlib與Pyecharts在資料視覺化應用中的基本功能和使用技巧。

全書以案例為主線，既包括軟體的操作與應用，又融入了資料視覺化的基礎知識，繪圖案例大多選自工作實踐，可使讀者真正掌握專業的視覺化方法與技巧，提升資料分析的整體能力。

本書配套資源包含案例採用的資料原始檔案、原始程式碼和教學視頻，供讀者在閱讀本書時進行操作練習和參考。

本書可作為管理、經濟、社會人文等領域的人員學習Python軟體進行大資料視覺化分析的參考書，也可以作為大中專院校相關專業的教學用書或參考書。

作者介紹

王國平，主要從事大資料分析與研究工作，研究領域為資料視覺化和資料採擷技術，致力於視覺化資料採擷技術在靠前各行業的應用與推廣，現已出版《Tableau資料視覺化從入門到精通》和《IBM SPSS Modeler資料與文本挖掘實戰》兩本專著。

第1部分大資料視覺化基礎
第1章大數據視覺化概述
1.1 大資料時代的技術挑戰
1.2 資料視覺化的技術難點
1.3 視覺化工具的必備特性
第2章搭建大資料開發環境
2.1 集群的安裝及網路配置
2.1.1 Hadoop集群概述
2.1.2 集群軟體及其版本
2.1.3 集群網路環境配置
2.2 集群案例資料集簡介
2.2.1 資料欄位說明
2.2.2 資料導入說明
2.2.3 運行環境說明
2.3 連接Hive的圖形介面工具
2.3.1 DBeaver
2.3.2 Oracle SQL Developer
2.3.3 DbVisualizer
2.3.4 SQuirrel SQL Client
第3章大資料視覺化工具
3.1 Tableau
3.1.1 Tableau簡介
3.1.2 Tableau連接Hive
3.1.3 Tableau連接Spark
3.2 Zeppelin
3.2.1 Zeppelin簡介
3.2.2 Zeppelin連接Hive
3.2.3 Zeppelin連接Spark
3.3 Python在資料視覺化中的應用
3.3.1 Python簡介
3.3.2 Python連接Hive
3.3.3 Python視覺化案例
第4章 Python視覺化程式設計基礎
4.1 Python環境安裝
4.1.1 Anaconda
4.1.2 PyCharm
4.2 Python代碼開發工具
4.2.1 Spyder
4.2.2 Jupyter Notebook
4.2.3 Jupyter Lab
4.3 Python連接資料來源
4.3.1 連接單個檔資料
4.3.2 連接關係型數據庫
4.3.3 連接Hadoop集群
第5章 Python數據視覺化庫
5.1 Matplotlib
5.1.1 Matplotlib庫簡介
5.1.2 Matplotlib視覺化案例
5.2 Pyecharts
5.2.1 Pyecharts庫簡介
5.2.2 Pyecharts視覺化案例
5.3 Seaborn
5.3.1 Seaborn庫簡介
5.3.2 Seaborn視覺化案例
5.4 ggplot
5.4.1 ggplot庫簡介
5.4.2 ggplot視覺化案例
5.5 Bokeh
5.5.1 Bokeh庫簡介
5.5.2 Bokeh視覺化案例
5.6 Pygal
5.6.1 Pygal庫簡介
5.6.2 Pygal視覺化案例
5.7 Plotly
5.7.1 Plotly庫簡介
5.7.2 Plotly視覺化案例
5.8 其他視覺化庫
5.8.1 Altair
5.8.2 PyQtGraph
5.8.3 NetworkX

第二部分 Matplotlib資料視覺化
第6章 Matplotlib圖形參數設置
6.1 Matplotlib主要參數配置
6.1.1 線條的設置
6.1.2 坐標軸的設置
6.1.3 圖例的設置
6.2 繪圖參數檔及主要函數
6.2.1 修改繪圖參數檔
6.2.2 繪圖主要函數簡介
6.3 Matplotlib參數配置案例
第7章 Matplotlib基礎繪圖
7.1 長條圖的繪製
7.1.1 長條圖及其參數說明
7.1.2 實例：每日利潤額的數值分佈
7.2 折線圖的繪製
7.2.1 折線圖及其參數說明
7.2.2 實例：每週商品銷售業績分析
7.3 橫條圖的繪製
7.3.1 橫條圖及其參數說明
7.3.2 實例：不同省份利潤額的比較
7.4 圓形圖的繪製
7.4.1 圓形圖及其參數說明
7.4.2 實例：不同類型商品銷售額比較
7.5 散點圖的繪製
7.5.1 散點圖及其參數說明
7.5.2 實例：銷售額與利潤額的關係
7.6 箱形圖的繪製
7.6.1 箱形圖及其參數說明
7.6.2 實例：銷售經理業績比較分析
第8章 Matplotlib不錯繪圖
8.1 樹狀圖的繪製
8.1.1 樹狀圖及其應用場景
8.1.2 實例：不同省份銷售額的比較分析
8.2 誤差橫條圖的繪製
8.2.1 誤差橫條圖及其應用場景
8.2.2 實例：門店業績考核達標情況分析
8.3 火柴杆圖的繪製
8.3.1 火柴杆圖及其應用場景
8.3.2 實例：不同省份送貨準時性分析
8.4 甘特圖的繪製
8.4.1 甘特圖及其應用場景
8.4.2 實例：企業資訊化專案進度管理
8.5 自相關圖
8.5.1 自相關圖及其應用場景
8.5.2 實例：股票價格的自相關分析
8.6 圖形整合
8.6.1 圖形整合及其應用場景
8.6.2 實例：區域銷售額與利潤額分析

第三部分 Pyecharts資料視覺化
第9章 Pyecharts圖形參數配置
9.1 全域配置項
9.1.1 基本元素配置項
9.1.2 坐標軸配置項
9.1.3 原生圖形配置項
9.2 系列配置項
9.2.1 樣式類配置項
9.2.2 標記類配置項
9.2.3 其他類配置項
9.3 運行環境
9.3.1 生成HTML
9.3.2 生成圖片
9.3.3 Jupyter Notebook
9.3.4 Jupyter Lab
第10章 Pyecharts基礎繪圖
10.1 折線圖的繪製
10.1.1 折線圖及其參數配置
10.1.2 實例：各門店銷售業績比較分析
……

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