隨著大數據時代的開啟，大規模、高緯度、非結構化數據層出不窮，要將這樣的數據以可視化形式完美的展示出來，傳統的顯示技術已很難滿足這樣的需求。大數據可視化是大數據專業的重要專業基礎課程。高等職業教育培養的是應用性人纔。目前，高職高專的同類教材大多數是本科教材的縮減版，教材從內容選擇到編排上都還是沿襲本科的理論體繫，結果是學生隻掌握了會計核算的一些知識點和基本原理，但實際核算能力、動手操作能力非常薄弱，學生理論學習和實踐應用嚴重脫節。隨著高職院校教學改革的推進，市場上也出現了一些包含大量實踐操作的教材，但這些教材或多或少存在著一些問題。
1．《大數據可視化》，機械工業出版社，王文、周蘇，2019年02月初版。從內容組織上看較為簡明，文字介紹也較為緊湊。該書在內容組織上是章節式結構，僅僅應用了Excel和Tableau兩個工具進行數據可視化，對於大數據專業來說內容比較單薄。
2．《大數據可視化》，中國鐵道出版社，匡泰，2019年06月初版。本書是打破了傳統的教材編寫框架，以“項目驅動”，按照不同任務編排教材結構。這種教材目前市場上也出現了一些。但目前從實際使用效果看，還遠未成熟，主要問題是：
（1）片面強調以項目為主線，打破了原有的課程內容體繫。看上去很有創新性，也能讓學生接觸一些實務，但學生從一無所知到馬上界入實務操作，需要吸收的知識過多，學習效果並不理想，所出的教材因打破了原有的知識體繫結構，被接受的程度也受到一定的影響。
（2）任務設計與案例設計粗糙。這類教材中有一些書仍是套用傳統教材的內容，隻是在提法上將原來的章節改成了任務，這導致在教學中雖有任務驅動的形，但缺乏任務驅動的實，所編寫的教材也就缺乏特色。
（3）教材內容組織割裂化。在教材內容組織上，目前市場上的教材通常每個章節配套各自的習題和案例，案例之間沒有關聯，學生做核算和做實務使用的是不同的習題或案例資料，這就會導致學生在學習過程中也是割裂化地理解和使用相關知識，從而導致應用能力不強。

本書全面地介紹了大數據可視化的基礎知識和基本技術。全書共分為8章，內容包括大數據可視化的基本概念，可視化原則，視覺設計基礎知識，數據處理技術，對比趨勢、比例數據、關繫數據等多種數據可視化方式，以及利用可視化對數據進行探索與預測，並通過綜合分析案例梳理完整大數據可視化流程。1. 數據可視化設計理論以必需、夠用為度，注重實用技術及實際應用的介紹。對於原理性的知識，勿必講清楚。 2. 力求由淺入深，循序漸進。 3. 采用模塊化結構。 4. 結合“案例教學”和“啟發式教學”方法，便於激發學生的學習興趣，注重學生發現問題、分析問題、解決問題的能力。 5. 注重教學方法。為幫助學生們理解關鍵的技術概念和激發學習積極性,本書將會引入許多精彩圖片及案例進行講解。 6. 強調實驗教學。參照教程，我們將編寫一本與之相適應的實訓任務指導書，以詳實的內容、豐富的圖片使沒有基礎的學生也能很快上手，熟練地應用大數據可視化知識及其相關技術來解決實際問題。

王珊珊廣東輕工職業技術學院信息技術學院專任教師，國家計算機技術與軟件專業信息繫統項目高級管理師，曾擔任東軟股份有限公司高級軟件工程師；
碩士研究生，畢業於西北大學信息科學與技術學院，從事數據挖掘方向研究；