數(shù)據(jù)可視化與分析基礎(chǔ)（第二版）

第1 章 數(shù)據(jù)分析概述 1
1.1　大數(shù)據(jù)簡介 1
1.2　數(shù)據(jù)可視化 2
1.2.1　數(shù)據(jù)可視化概述 2
1.2.2 在線可視化工具 2
1.2.3 桌面版可視化軟件 6
1.3 數(shù)據(jù)挖掘 7
1.3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述 7
1.3.2 常用數(shù)據(jù)挖掘工具 7
1.4　數(shù)據(jù)分析 9
1.4.1　數(shù)據(jù)分析概述 9
1.4.2　數(shù)據(jù)分析的目的與分類 9
1.4.3　數(shù)據(jù)分析的作用 9
1.5　數(shù)據(jù)分析的步驟 10
1.6　數(shù)據(jù)分析方法論 11
1.7　常見數(shù)據(jù)分析法則 12
第２章 數(shù)據(jù)可視化初步 14
2.1　Oracle 數(shù)據(jù)分析軟件產(chǎn)品簡介 14
2.2　軟件安裝 16
2.2.1　硬件要求 16
2.2.2　安裝Oracle AD 16
2.2.3　安裝DVML 16
2.3　Oracle AD 功能介紹 17
2.3.1　認(rèn)識(shí)主頁 17
2.3.2　連接到文件 19
2.3.3　連接到數(shù)據(jù)庫 20
2.3.4　創(chuàng)建項(xiàng)目和添加數(shù)據(jù)集 21
2.3.5　項(xiàng)目的導(dǎo)入導(dǎo)出 26
2.3.6　工作界面簡介 28
2.4　Oracle AD 支持的數(shù)據(jù)類型 29
2.4.1　定性數(shù)據(jù)與定量數(shù)據(jù) 29
2.4.2　度量和屬性 35
2.4.3　連續(xù)和離散 35
2.5 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 36
2.5.1 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型 36
2.5.2 連接 38
2.5.3 提取 39
2.5.4 拆分 42
2.5.5 創(chuàng)建 44
2.5.6 分組 46
2.5.7 收集器 47
2.6　創(chuàng)作一個(gè)畫布 49
2.6.1　畫布新建與設(shè)置 49
2.6.2　將數(shù)據(jù)添加到可視化畫布 50
2.6.3　添加多個(gè)可視化圖表 51
2.6.4　更改可視化類型 52
2.6.5　調(diào)整可視化屬性 54
2.6.6　顏色設(shè)置 56
2.6.7　大小（寬度）設(shè)置 58
2.6.8　排序和篩選 59
2.6.9　數(shù)據(jù)的鉆探 61
2.6.10　用作篩選器 61
2.6.11　導(dǎo)出畫布 62
第3 章 數(shù)據(jù)圖表制作 65
3.1　條形圖 66
3.2　水平條形圖 75
3.3　線形圖 77
3.4　面積圖 82
3.5　餅圖 84
3.6　旭日?qǐng)D 88
3.7　樹狀圖 91
3.8　雷達(dá)線 92
3.9　網(wǎng)格熱圖 95
3.10　標(biāo)記云 98
3.11　散點(diǎn)圖 100
3.12　組合圖表 106
3.13　瀑布圖 110
3.14　箱線圖 113
3.15　地圖 116
3.16 敘述 118
第4 章 數(shù)據(jù)公式與函數(shù) 121
4.1 常量與運(yùn)算符 121
4.2 公式與函數(shù)操作 123
4.2.1 公式的使用 123
4.2.2 函數(shù)的輸入 126
4.3 常用函數(shù) 126
4.3.1 聚合函數(shù) 126
4.3.2 字符串函數(shù) 135
4.3.3 數(shù)學(xué)函數(shù) 139
4.3.4 轉(zhuǎn)換函數(shù) 141
4.3.5 日歷/ 日期函數(shù) 142
4.3.6 表達(dá)式函數(shù) 147
第5 章 數(shù)據(jù)可視化案例 152
5.1 圖解中國能源 152
5.1.1 數(shù)據(jù)整理 152
5.1.2 能源概況 154
5.1.3 四類能源生產(chǎn)與消耗比例 156
5.1.4 敘述 158
5.2 圖解新冠肺炎疫情發(fā)展 159
5.2.1 數(shù)據(jù)整理 159
5.2.2 疫情概況 160
5.2.3 部分省份/ 城市排名 161
5.2.4 每日新增情況 166
5.2.5 敘述 168
第6 章 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 169
6.1　數(shù)據(jù)挖掘概述 169
6.1.1　數(shù)據(jù)挖掘的分類 169
6.1.2　數(shù)據(jù)挖掘的步驟 170
6.1.3　數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 171
6.1.4　數(shù)據(jù)挖掘的案例 172
6.2　IBM SPSS Modeler 18 簡介 173
6.2.1　軟件下載與安裝 174
6.2.2　軟件界面介紹 174
6.2.3　數(shù)據(jù)流構(gòu)建 176
6.2.4　模型簡介 178
6.3　數(shù)據(jù)整理 180
6.3.1　數(shù)據(jù)的屬性 181
6.3.2　數(shù)據(jù)的角色 181
6.3.3　數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 181
6.3.4　數(shù)據(jù)的集成 186
6.3.5　數(shù)據(jù)的導(dǎo)出 188
6.4　數(shù)據(jù)建?！獩Q策樹 189
6.4.1　決策樹案例 189
6.4.2　用戶畫像案例 193
6.5　數(shù)據(jù)建?！P(guān)聯(lián)分析 195
6.5.1　關(guān)聯(lián)參數(shù) 195
6.5.2　關(guān)聯(lián)分析案例 196
第7 章 數(shù)據(jù)分析報(bào)告 199
7.1　數(shù)據(jù)分析報(bào)告概述 199
7.2　數(shù)據(jù)分析報(bào)告的寫作原則 199
7.3　數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu) 200
7.4　數(shù)據(jù)分析報(bào)告排版 201
第8 章 數(shù)據(jù)分析案例 207
8.1 廣告投入分析 207
8.1.1 數(shù)據(jù)整理 207
8.1.2 廣告投入概況分析 209
8.1.3 項(xiàng)目廣告投放分析 211
8.1.4 留學(xué)英語公開課在百度投放渠道分析 212
8.1.5 注冊人數(shù)預(yù)測 215
8.1.6 封面 220
8.1.7 結(jié)論 220
8.1.8 敘述 221
8.2 成績分析 221
8.2.1 數(shù)據(jù)整理 221
8.2.2 人數(shù)分析 224
8.2.3 生源地分析 227
8.2.4 成績分析 229
8.2.5 封面 235
8.2.6 結(jié)論 236
8.2.7 敘述 237
附錄A 數(shù)據(jù)分析報(bào)告評(píng)分表 238
附錄B 數(shù)據(jù)分析報(bào)告示例 239
附錄C Access 基本操作 254
參考文獻(xiàn) 260