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開本:16開 紙張:膠版紙 包裝:平裝-膠訂 是否套裝:否 國際標準書號ISBN:9787302623571 叢書名:21世紀經濟管理新形態教材·大數據與信息管理繫列 作者:吳花平、陳繼、朱譜熠、劉鹱?、李圓蕊、張雷、吳祖松、張帆、徐加波、羅章濤 出版社:清華大學出版社 出版時間:2023年01月 
"編輯推薦 Tableau和Python完美結合,賦能數據分析與可視化 內容簡介 《數據可視化》對 Tableau、連接數據源、數據可視化分析的基礎操作和高級操作做了詳細介紹, 旨在幫助不具備編程或腳本語言技能的初學者輕松地跨多個數據表分析復雜的業務問題。此外,本書以上市公司為例,通過 Python 與 Tableau 的深度融合對上市公司進行分析, 有利於讀者提高實戰能力,具備繫統的數據分析思維。 本書內容全面,提供多樣化數據模型,注重細節和基礎,案例從易到難、由淺入深、 循序漸進。 本書可作為高等院校電子商務類專業本科生、工商管理類本科生和研究生的教學用 書,也可作為電子商務企業的崗位培訓和財會類崗位自學用書。 作者簡介 吳花平,教授,碩士生導師,曾受國家留學基金委全額資助作為Texas A&M University聯合培養博士生,重慶市會計領軍(後備)人纔,重慶市黃大年式教師團隊成員,重慶理工大學青年英纔,主持國家社科等科研項目10餘項,目前主要從事雲會計、管理會計大數據、審計數據分析等教學研究;作為團隊主要成員,獲國家教學成果獎二等獎1項,重慶市教學成果獎一等獎1項,屆重慶市學位與研究生教育學會研究生教育教學改革研究優秀成果獎(不分等級)1項,重慶理工大學教學成果獎一等獎2項,二等獎2項。 目錄 章 數據可視化及Tableau 001
學習目標 001
能力目標 001
思政目標 001
思維導圖 002
節 數據可視化 002
第二節 Tableau 軟件 005
章 數據可視化及Tableau 001
學習目標 001
能力目標 001
思政目標 001
思維導圖 002
節 數據可視化 002
第二節 Tableau 軟件 005
上機作題 008
第二章 Tableau Desktop 009
學習目標 009
能力目標 009
思政目標 009
思維導圖 010
節 主要新增功能 010
第二節 數據類型 011
第三節 運算符及先級 014
第四節 軟件安裝 015
第五節 軟件界面簡介 016
第六節 文件類型 019
上機作題 020
第三章 連接數據源 021
學習目標 021
能力目標 021
思政目標 021
思維導圖 022
節 連接到文件 022
第二節 連接到數據庫 031
上機作題 032
第四章 Tableau 的基本作 033
學習目標 033
能力目標 033
思政目標 033
思維導圖 034
節 工作區及其作 034
第二節 維度和度量及其作 042
第三節 連續和離散及相關作 045
第四節 數據及視圖的導出 047
上機作題 051
第五章 Tableau 數據可視化 052
學習目標 052
能力目標 052
思政目標 052
思維導圖 053
節 簡單視圖的可視化 053
第二節 復雜視圖的可視化 061
上機作題 071
第六章 Tableau 儀表板和故事 072
學習目標 072
能力目標 072
思政目標 072
思維導圖 073
節 儀表板 073
第二節 Tableau 故事 079
第三節 共享可視化視圖 081
上機作題 082
第七章 數據高級作 083
學習目標 083
能力目標 083
思政目標 083
思維導圖 084
節 建和管理關繫 084
第二節 數據排序 088
上機作題 090
第八章 數據分析表達式 091
學習目標 091
能力目標 091
思政目標 091
思維導圖 092
節 函數 092
第二節 行計算 095
第三節 行級別函數及其應用 096
第四節 表計算 125
上機作題 130
第九章 數據處理 131
學習目標 131
能力目標 131
思政目標 131
思維導圖 132
節 數據的基本概念 132
第二節 數據來源 133
第三節 數據導入 134
第四節 數據清洗 136
第五節 數據加工 138
第六節 數據抽樣 141
上機作題 142
第十章 統計分析的可視化 143
學習目標 143
能力目標 143
思政目標 143
思維導圖 144
節 相關分析 144
第二節 回歸分析 147
第三節 聚類分析 151
第四節 時間序列分析 154
第五節 地理數據的可視化 159
上機作題 159
第十一章 Hadoop 160
學習目標 160
能力目標 160
思政目標 160
思維導圖 161
節 認識 Hadoop 161
第二節 連接的基本條件 165
第三節 連接的主要步驟 166
第四節 化連接性能 170
上機作題 171
第十二章 綜合應用 172
案例:基於 Python 的上市公司大數據采集與經營分析 172
案例二:基於 Python 的上市公司財務報表分析與可視化 173
參考文獻 174
前言 習近平總書記指出:“數字技術正以新理念、新業態、新模式全面融入人類經 濟、政治、文化、社會、生態文明建設各領域和全過程,給人類生產生活帶來廣 泛而深刻的影響。當前,世界百年變局和世紀疫情交織疊加,國際社會迫切需要 攜起手來,順應信息化、數字化、網絡化、智能化發展趨勢,抓住機遇,應對挑戰。 ” 數據是數字經濟時代關鍵的基礎性要素,中國信息通信研究院 2020年發布的 《大數據白皮書(2020年)》提到:國際權威機構 Statista的統計與預測認為 2035 年全球數據產生量預計達到2142ZB,全球數據量即將迎來更大規模的爆發。此時, 人們需要從海量的數據中捕獲有用的信息,而數據可視化正是信息時代人們對邏 輯思維形像化需求的產物,是數據處理工作中的一個重要方面。 本書以 Tableau Desktop為主要工具,介紹 Tableau在數據分析與可視化方面的 主要應用:提供全新的數據模型、簡化復雜的數據分析,使用戶可以更輕松地跨 多個數據表分析復雜的業務問題。這些功能可大大提升企業的數據處理能力和分 析能力。本書主要包括十二個章節(建議 46~60學時),其中綜合應用篇(建議 16學時)建議采用實訓教學。各章內容具體如下: 章介紹數據可視化及 Tableau概述、常用的數據可視化軟件、大數據時代 的挑戰、大數據可視化的難點、可視化技術的新特性等,對整體數據可視化分析 進行初步介紹。建議安排 1學時。 第二章介紹 Tableau的新增功能、數據類型、運算符及優先級、軟件安裝、軟件 界面等,幫助讀者了解 Tableau基本操作。建議安排 1學時。 第三章介紹 Tableau連接文件和關繫型數據庫,包括 MicrosoftExcel、文本文件、 JSON文件、MicrosoftAccess、PDF文件等。建議安排 2~4學時。 第四章詳細介紹 Tableau的基礎操作,包括工作區、維度和度量及其轉換、連 續和離散及其轉換、數據及視圖的導出等。建議安排 2~4學時。 第五章介紹使用 Tableau生成可視化視圖的方法,包括簡單視圖和復雜視圖。 建議安排 4學時。 第六章介紹創建儀表板的基本要求、儀表板及其創建、使用 Tableau創建故事 和共享可視化視圖的步驟等。建議安排 4學時。 第七章介紹數據高級操作,包括創建和管理關繫、數據排序等。建議安排 2~4 學時。 第八章介紹 Tableau的常用高級操作——數據分析表達式,包括使用函數、進 行表計算等。建議安排 2~4學時。 第九章介紹數據可視化中的數據處理,包括數據的基本概念、數據來源、數 據清洗、數據加工、數據抽樣等。建議安排 2~4學時。 第十章介紹 Tableau中統計分析的可視化,包括相關分析、回歸分析、聚類分析、 時間序列分析以及地理數據的可視化。建議安排 8~10學時。 第十一章介紹 Hadoop分布式文件繫統,Tableau連接 ClouderaHadoop、MapRHadoop Hive的基本條件和主要步驟以及優化連接性能等。建議安排 2~4學時。 第十二章為綜合應用篇,以工商管理類完整的數據分析為案例,並將 Python 與 Tableau的完美結合成果進行具體化展示。建議安排 16學時。 本書至四章、第七至十一章由重慶理工大學吳花平教授、碩士研究生湯 樂雯和宋飛編寫,第五、六章由雲南師範大學李圓蕊老師編寫,第十二章由雲南 大學劉金卓副教授和重慶理工大學朱譜熠副教授編寫。本書的整體架構和軟件技 術支持由重慶瀚海睿智大數據科技股份有限公司總裁陳繼工程師提供。張雷、吳 祖松、張帆、徐加波、羅章濤參與全書的審校工作。 本書的出版得到了重慶理工大學研究生院的大力支持,並得到了重慶瀚海睿 智大數據科技股份有限公司提供的軟件技術支持,同時,各位專家學者和編輯也 提出了許多寶貴的意見,在此一並表示衷心感謝!同時也向對本書的出版給予過 關心和支持的所有人致以衷心的感謝! 後,竭誠希望廣大讀者對本書提出寶貴意見,以促使我們不斷改進。由於 時間和編者水平有限,書中的疏漏和錯誤之處在所難免,敬請廣大讀者批評指正。 編者 2022年 10月習近平總書記指出:“數字技術正以新理念、新業態、新模式全面融入人類經 濟、政治、文化、社會、生態文明建設各領域和全過程,給人類生產生活帶來廣 泛而深刻的影響。當前,世界百年變局和世紀疫情交織疊加,國際社會迫切需要 攜起手來,順應信息化、數字化、網絡化、智能化發展趨勢,抓住機遇,應對挑戰。 ” 數據是數字經濟時代關鍵的基礎性要素,中國信息通信研究院 2020年發布的 《大數據白皮書(2020年)》提到:國際權威機構 Statista的統計與預測認為 2035 年全球數據產生量預計達到2142ZB,全球數據量即將迎來更大規模的爆發。此時, 人們需要從海量的數據中捕獲有用的信息,而數據可視化正是信息時代人們對邏 輯思維形像化需求的產物,是數據處理工作中的一個重要方面。 本書以 Tableau Desktop為主要工具,介紹 Tableau在數據分析與可視化方面的 主要應用:提供全新的數據模型、簡化復雜的數據分析,使用戶可以更輕松地跨 多個數據表分析復雜的業務問題。這些功能可大大提升企業的數據處理能力和分 析能力。本書主要包括十二個章節(建議 46~60學時),其中綜合應用篇(建議 16學時)建議采用實訓教學。各章內容具體如下: 章介紹數據可視化及 Tableau概述、常用的數據可視化軟件、大數據時代 的挑戰、大數據可視化的難點、可視化技術的新特性等,對整體數據可視化分析 進行初步介紹。建議安排 1學時。 第二章介紹 Tableau的新增功能、數據類型、運算符及優先級、軟件安裝、軟件 界面等,幫助讀者了解 Tableau基本操作。建議安排 1學時。 第三章介紹 Tableau連接文件和關繫型數據庫,包括 MicrosoftExcel、文本文件、 JSON文件、MicrosoftAccess、PDF文件等。建議安排 2~4學時。 第四章詳細介紹 Tableau的基礎操作,包括工作區、維度和度量及其轉換、連 續和離散及其轉換、數據及視圖的導出等。建議安排 2~4學時。 第五章介紹使用 Tableau生成可視化視圖的方法,包括簡單視圖和復雜視圖。 建議安排 4學時。 第六章介紹創建儀表板的基本要求、儀表板及其創建、使用 Tableau創建故事 和共享可視化視圖的步驟等。建議安排 4學時。 第七章介紹數據高級操作,包括創建和管理關繫、數據排序等。建議安排 2~4 學時。 第八章介紹 Tableau的常用高級操作——數據分析表達式,包括使用函數、進 行表計算等。建議安排 2~4學時。 第九章介紹數據可視化中的數據處理,包括數據的基本概念、數據來源、數 據清洗、數據加工、數據抽樣等。建議安排 2~4學時。 第十章介紹 Tableau中統計分析的可視化,包括相關分析、回歸分析、聚類分析、 時間序列分析以及地理數據的可視化。建議安排 8~10學時。 第十一章介紹 Hadoop分布式文件繫統,Tableau連接 ClouderaHadoop、MapRHadoop Hive的基本條件和主要步驟以及優化連接性能等。建議安排 2~4學時。 第十二章為綜合應用篇,以工商管理類完整的數據分析為案例,並將 Python 與 Tableau的完美結合成果進行具體化展示。建議安排 16學時。 本書至四章、第七至十一章由重慶理工大學吳花平教授、碩士研究生湯 樂雯和宋飛編寫,第五、六章由雲南師範大學李圓蕊老師編寫,第十二章由雲南 大學劉金卓副教授和重慶理工大學朱譜熠副教授編寫。本書的整體架構和軟件技 術支持由重慶瀚海睿智大數據科技股份有限公司總裁陳繼工程師提供。張雷、吳 祖松、張帆、徐加波、羅章濤參與全書的審校工作。 本書的出版得到了重慶理工大學研究生院的大力支持,並得到了重慶瀚海睿 智大數據科技股份有限公司提供的軟件技術支持,同時,各位專家學者和編輯也 提出了許多寶貴的意見,在此一並表示衷心感謝!同時也向對本書的出版給予過 關心和支持的所有人致以衷心的感謝! 後,竭誠希望廣大讀者對本書提出寶貴意見,以促使我們不斷改進。由於 時間和編者水平有限,書中的疏漏和錯誤之處在所難免,敬請廣大讀者批評指正。 編者 2022年 10月
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