大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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何光威 著

圖書標籤:

• 大數據
• 可視化
• 數據分析
• Python
• Tableau
• Power BI
• 商業智能
• 數據挖掘
• 人纔培養
• 高級編程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335495

版次：1

商品編碼：12306361

包裝：平裝

叢書名： 高級大數據人纔培養叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：268

字數：407000

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

本書是麵對當前大數據應用、可視分析研究和應用的新形勢，專門為數據科學與大數據技術、智能科學與技術、計算機、數據處理等專業本科生開設數據可視化課程而編寫的一本教材。該書將教學之嚴謹和科研之創新有機地結閤，全麵詮釋瞭大數據可視化的內涵與外延，詳細介紹瞭大數據可視化概述、可視化的類型與模型、數據可視化基礎、數據可視化的常用方法、大數據可視化的關鍵技術、可視化交互、大數據可視化工具、大數據可視化係統――魔鏡以及大數據可視化的行業案例等內容。為瞭便於學習，每章都附有習題。

作者簡介

中國傳媒大學南廣學院專職教授，高級工程師，曾率隊支援2008年汶川地震的綿竹市廣電的災後重建工作，援建工作時間長達1個多月。智能科學與技術和電子信息工程專業負責人，傳媒科技研究所常務副所長。主持或參與省部級科研項目6項，國傢廣電總局部級社科項目3項，江蘇省高校自然科學研究麵上項目3項、校級科研項目10多項項目，成果得到采納應用，有力推動瞭行業發展。取得軟件著作權1項，國傢發明專利1項（閤作），編寫規劃教材、專著7本。中國廣播電影電視社會組織聯閤會技術工作委員會委員，江蘇省廣播電影電視協會監測專業委員會會員、某市政府智庫專傢。指導學生多次獲得江蘇省大學生實踐創新項目立項，獲得江蘇省計算機設計大賽特等奬、***三等奬。作為産業導師已培養研究生十多名。作為**完成人曾獲得江蘇省廣播電影電視局科技創新奬等，主持研發的某型數字電視機頂盒産品獲省級高新技術奬。多年專注神經網絡、模式識彆、人工智能、數字通信、廣播電視寬帶網絡、智慧媒體等相關研究。

目錄

第1章 大數據可視化概述 1
1．1 大數據可視化的概念 1
1．1．1 科學可視化 4
1．1．2 信息可視化 5
1．1．3 數據可視化 5
1．2 數據可視化的作用與意義 5
1．2．1 數據可視化的作用 5
1．2．2 數據可視化的意義 6
1．3 數據可視化的應用領域 9
1．3．1 在“工業4．0”中的應用 9
1．3．2 在智能交通中的應用 11
1．3．3 在新一代人工智能領域的應用 16
1．3．4 在其他領域的應用 16
1．4 與相關學科的關係 19
1．4．1 與計算機圖形學的關係 20
1．4．2 與計算機視覺的關係 20
1．4．3 與計算仿真的關係 20
1．4．4 與人機交互的關係 21
1．4．5 與數據庫的關係 21
1．4．6 與數據分析和數據挖掘的關係 21
習題 22
參考文獻 23
第2章 可視化的類型與模型 24
2．1 可視化的類型 24
2．1．1 科學可視化 24
2．1．2 信息可視化 30
2．2 可視化的模型 39
2．2．1 順序模型 39
2．2．2 分析模型 40
2．2．3 循環模型 41
習題 43
參考文獻 43
第3章 數據可視化基礎 45
3．1 光與視覺特性 45
3．1．1 光的特性 45
3．1．2 三基色原理 46
3．1．3 黑白視覺特性 47
3．1．4 彩色視覺特性 52
3．2 可視化的基本特徵 55
3．3 可視化流程 56
3．3．1 可視化的基本步驟 56
3．3．2 可視化的一般流程 57
3．4 可視化設計組件 60
3．4．1 可視化設計模型 60
3．4．2 可視化設計原則 60
3．4．3 可視化的數據 61
3．4．4 可視化的原材料 62
3．4．5 可視化的基本圖錶 62
3．5 可視化中的美學因素 64
3．6 可視化框架設計整體思路 65
3．6．1 可視化框架的構成 66
3．6．2 數據圖形映射的流程 66
習題 67
參考文獻 68
第4章 數據可視化的常用方法 70
4．1 視覺編碼 70
4．1．1 視覺感知 71
4．1．2 視覺通道 72
4．1．3 數據分類 73
4．1．4 常用的復雜數據處理方法 74
4．2 統計圖錶可視化方法 74
4．2．1 柱狀圖 75
4．2．2 條形圖 77
4．2．3 摺綫圖 78
4．2．4 餅圖 79
4．2．5 散點圖 79
4．2．6 氣泡圖 79
4．2．7 雷達圖 80
4．3 圖可視化方法 80
4．3．1 圖的類型 80
4．3．2 圖論可視化 81
4．3．3 思維導圖 81
4．4 可視化分析方法的常用算法 83
4．4．1 可視化分析方法 84
4．4．2 可視分析研究的特點 85
4．4．3 可視分析的應用實例 86
4．4．4 主成分分析 88
4．4．5 聚類分析 90
4．4．6 因子分析 91
4．4．7 層次分析法 91
4．5 可視化方法的選擇 92
4．5．1 百度地圖開發 93
4．5．2 城市人流走勢 93
4．5．3 商圈人流對比 94
4．5．4 D3．js和Echarts選擇上的建議 94
4．5．5 優秀的數據可視化作品欣賞 94
習題 95
參考文獻 95
第5章 大數據可視化的關鍵技術 97
5．1 大數據架構 97
5．1．1 係統協調者 100
5．1．2 數據提供者 100
5．1．3 大數據應用提供者 100
5．1．4 大數據框架提供者 102
5．1．5 數據消費者 103
5．1．6 安全和隱私 103
5．1．7 管理 103
5．2 大數據核心技術 104
5．2．1 數據收集 104
5．2．2 數據預處理 104
5．2．3 數據存儲 105
5．2．4 數據處理 107
5．2．5 數據分析 108
5．2．6 數據治理 110
5．3 可視化關鍵技術 110
5．4 大數據可視化渲染 112
5．4．1 圖像相關概念 112
5．4．2 渲染技術概述 114
5．4．3 基於CPU的渲染 115
5．4．4 基於GPU的渲染 116
5．4．5 集群渲染技術 118
5．4．6 雲渲染 122
習題 123
參考文獻 124
第6章 可視化交互 125
6．1 可視化交互方法分類 125
6．1．1 平移+縮放技術 126
6．1．2 動態過濾技術 127
6．1．3 概覽+細節技術 128
6．1．4 焦點+上下文技術 129
6．1．5 多視圖關聯協調技術 130
6．2 可視化交互空間 131
6．2．1 可視化交互空間查詢 131
6．2．2 可視化交互空間分析 132
6．2．3 交互空間分類 133
6．3 可視化交互模型 134
6．3．1 交互式信息可視化的用戶界麵模型 135
6．3．2 支持信息多麵體可視分析界麵模型（IMFA） 138
6．3．3 交互式可視化的關聯規則挖掘模型 138
6．3．4 基於Web的交互式數據可視化模型 140
6．3．5 基於交互技術的知識可視化模型 142
6．4 交互硬件與軟件 145
6．4．1 交互硬件 145
6．4．2 交互軟件 147
6．4．3 交互係統 148
習題 151
參考文獻 152
第7章 大數據可視化工具 153
7．1 Excel 153
7．1．1 Power Map簡介 153
7．1．2 Power Map的使用 153
7．1．3 數據可視化示例 155
7．2 Processing 155
7．2．1 Processing開發環境簡介 156
7．2．2 Processing繪製功能 156
7．2．3 Processing應用程序的結構 158
7．2．4 數據可視化舉例 159
7．3 NodeXL 161
7．3．1 NodeXL簡介 161
7．3．2 係統界麵 162
7．3．3 數據獲取與編輯 163
7．3．4 數據可視化 163
7．3．5 圖形分析與數據過濾 164
7．4 ECharts 165
7．4．1 ECharts架構及特點 165
7．4．2 基本組成 166
7．4．3 引入ECharts 167
7．4．4 圖錶繪製 167
7．5 Tableau 174
7．5．1 Tableau簡介 175
7．5．2 Tableau的使用 175
7．5．3 Tableau數據可視化實例 178
習題 181
參考文獻 182
第8章 大數據可視化係統――魔鏡 183
8．1 魔鏡簡介 183
8．2 係統架構與技術流程 184
8．3 數據處理與分析 185
8．4 數據可視化 188
習題 193
參考文獻 193

第9章 大數據可視化的行業案例 194
9．1 電商行業銷售數據分析 194
9．1．1 背景分析 194
9．1．2 需求分析 194
9．1．3 大數據分析過程 194
9．1．4 分析結論 202
9．2 廣告投放效果分析 202
9．2．1 背景分析 202
9．2．2 需求分析 203
9．2．3 大數據分析過程 203
9．2．4 分析結論 208
9．3 金融行業貸款數據分析 209
9．3．1 背景分析 209
9．3．2 需求分析 209
9．3．3 大數據分析過程 209
9．4 能源行業油井數據分析 223
9．4．1 背景分析 223
9．4．2 需求分析 223
9．4．3 大數據分析過程 224
習題 236
參考文獻
附錄A

前言/序言

《大數據可視化》的特色。本書與國內外同類書比較，最大的特點是突齣大數據可視化這一藝術與科技融閤的特點，教材融閤數字信號處理，人的視覺特性，可視分析學、大數據可視化渲染等基本理論，展示瞭大數據技術概貌，構建瞭大數據可視化的知識邏輯，同時強調實踐，具有鮮明的理論與實踐並重的特色。本書強調大數據可視化的基礎性原理同時，融入真實案例分析，教材具有實用性，讀者通過舉一反三，真正學會大數據可視化的工具，運用大數據思維，解決工作中實際問題。把握大數可視化應用的趨勢，教材強調多視圖整閤，強調所有數據視圖交互聯動，除瞭原有的餅狀圖、柱形圖、熱圖、地理信息圖等數據展現方式，還可以通過圖像的顔色、亮度、大小、形狀、運動趨勢等多種方式在一係列圖形中對數據進行分析，通過交互挖掘數據之間的關聯，利用數據推動決策。

《大數據可視化》的教學建議。本書共9章，內容包括大數據可視化概述、可視化的類型與模型、數據可視化基礎、數據可視化的常用方法、大數據可視化的關鍵技術、可視化交互、大數據可視化工具、大數據可視化係統——魔鏡以及大數據可視化的行業案例內容。本書可作為大學本科計算機或相關專業的三、四年級學生的數據可視化課程的教材，建議課程總學時是48個（理論32個+實踐16個）。具體分配方案是：第1章至第6章每章4個學時；第7章至第9章每章2個學時，加上16個學時實踐環節。學期末的2個學時安排期末的大作業答辯。授課可采用多媒體投影教學方式，輔助以大量的案例分析、視頻材料和互動演示。本書的附屬資料（電子課件、作業、數據、在綫資源、視頻和圖像）將實時更新。

大數據的底層邏輯：數據采集、存儲、處理與分析的體係構建 隨著信息技術的飛速發展，我們正身處一個數據爆炸的時代。從社交媒體上的每一次互動，到智能設備上的每一次傳感，再到企業運營中的每一次交易，海量的數據以前所未有的速度生成、流動並纍積。這些數據蘊藏著巨大的價值，它們是洞察趨勢、優化決策、驅動創新的關鍵。然而，要真正釋放大數據的潛力，我們首先需要構建一個堅實、高效且可擴展的數據基礎設施。本書旨在深入剖析大數據的底層邏輯，係統性地闡述數據從源頭采集到最終分析的全生命周期管理，為高級大數據人纔的培養奠定堅實的技術基石。 第一部分：數據采集的基石——全方位、高效率的數據獲取 在信息時代的洪流中，數據是原材料。如何高效、準確、全麵地采集到這些“原材料”是大數據體係構建的第一步，也是至關重要的一步。本部分將深入探討數據采集的各個維度，從源頭的多樣性到技術的創新性，為讀者構建一個清晰的采集藍圖。 第一章：數據源的生態多樣性與識彆 數據並非憑空而來，它們根植於現實世界的各種活動與載體。本章將帶領讀者穿越數據海洋的錶層，認識並理解數據的豐富來源。我們將詳細梳理各類典型數據源，包括： 結構化數據： 傳統關係型數據庫（如MySQL, PostgreSQL, Oracle）中的用戶注冊信息、交易記錄、産品目錄等，以及Excel、CSV等格式的錶格數據。理解其嚴謹的模式定義、關係約束以及常見的導齣和導入機製。 半結構化數據： XML、JSON格式的數據，廣泛應用於Web服務、API接口、配置文件等場景。重點分析其靈活的嵌套結構、鍵值對錶示以及解析工具（如Jackson, Gson）的應用。 非結構化數據： 文本（新聞報道、社交媒體評論、文檔）、圖像（照片、醫療影像）、音頻（語音記錄、播客）、視頻（監控錄像、用戶生成內容）等。深入探討其信息密度高但結構化程度低的特點，以及如何利用自然語言處理（NLP）、圖像識彆、語音識彆等技術進行初步的特徵提取和信息抽取。 流式數據： 實時生成並不斷更新的數據流，如物聯網設備傳感器數據（溫度、濕度、位置）、應用日誌、金融交易流、用戶點擊流等。理解其時效性強、量級大、連續不斷的特點。 除瞭數據的形態，本章還將重點關注數據源的特性分析，包括數據的時效性、完整性、準確性、一緻性以及數據發布的頻率和粒度，這些都將直接影響後續的采集策略和處理流程。 第二章：主流數據采集技術與方法論 瞭解瞭數據源，接下來就是如何有效地將它們“搬運”到我們的數據處理平颱。本章將詳細介紹業界廣泛采用的數據采集技術和方法論，並根據不同場景提供最優實踐。 批量數據采集（Batch Processing）： ETL（Extract, Transform, Load）： 詳細講解ETL的工作流程，包括數據抽取（從源係統讀取數據）、數據轉換（清洗、規範化、聚閤、計算等）、數據加載（導入目標係統）。重點介紹常用的ETL工具（如Informatica, Talend, Kettle）的功能與應用，以及其在數據倉庫建設中的核心地位。 ELT（Extract, Load, Transform）： 闡述ELT模式與ETL的區彆，尤其是在雲數據倉庫等場景下的優勢，即先加載到數據湖或數據倉庫，再進行轉換，從而利用目標係統的計算能力。 數據同步工具： 介紹一些專門用於數據庫之間、文件係統之間同步數據的工具，如Sqoop（用於Hadoop與關係型數據庫之間的數據導入導齣）、DistCp（Hadoop分布式文件係統之間的數據復製）。 實時數據采集（Stream Processing）： 消息隊列（Message Queues）： 深入剖析Kafka、RabbitMQ、Pulsar等消息隊列的作用，它們作為數據采集和下遊處理的緩衝層，解決生産者和消費者之間的異步解耦、削峰填榖問題。重點講解Kafka的分布式架構、高吞吐量、容錯性和持久化特性。 流處理引擎： 介紹Apache Flink, Apache Storm, Spark Streaming等流處理框架，它們能夠實時地接收、處理和分析數據流，實現低延遲的數據洞察。分析其工作原理、窗口機製、狀態管理和容錯策略。 日誌采集工具： 講解Filebeat, Fluentd, Logstash等日誌收集代理，如何采集服務器、應用程序産生的日誌文件，並將其傳輸到中央日誌管理係統或消息隊列。 API數據抓取： Web Scraping： 介紹使用Python庫（如BeautifulSoup, Scrapy）或專門的爬蟲工具從網頁提取數據的方法，以及相關的法律和倫理規範。 RESTful API調用： 講解如何通過HTTP請求調用第三方服務提供的API接口獲取數據，包括請求方法（GET, POST）、參數傳遞、認證機製（API Key, OAuth）以及響應解析（JSON, XML）。 數據采集中的挑戰與應對： 數據質量問題： 缺失值、異常值、重復數據、格式錯誤等，以及如何通過數據清洗、校驗規則、去重算法來解決。 網絡中斷與數據丟失： 設計魯棒的采集機製，如斷點續傳、重試機製、數據校驗。 數據隱私與安全： 瞭解GDPR、CCPA等法規，在采集過程中進行數據脫敏、加密處理。 性能與吞吐量： 優化采集策略、使用分布式采集工具、並行處理。 第三章：數據存儲的基礎——海量數據的容納與管理 采集到的海量數據需要一個穩定、可靠、高效的存儲係統來容納。本章將深入探討大數據存儲的多種模型和技術，以及如何在不同場景下選擇閤適的存儲方案。 關係型數據庫（RDBMS）： 迴顧傳統關係型數據庫的原理，瞭解其ACID特性，適用於結構化數據存儲和事務性應用。分析其在應對海量數據時的局限性（如擴展性、成本）。 NoSQL數據庫： 介紹NoSQL數據庫傢族的齣現背景和核心優勢，即“Not Only SQL”，旨在解決傳統RDBMS在高並發、大數據量、多樣化數據模型下的擴展性和性能瓶頸。 鍵值存儲（Key-Value Stores）： 如Redis, Memcached。講解其簡單高效的鍵值查找機製，常用於緩存、會話管理。 文檔數據庫（Document Databases）： 如MongoDB, Couchbase。分析其以JSON/BSON等文檔形式存儲數據，靈活的模式，適閤半結構化數據，如用戶配置、內容管理。 列族存儲（Column-Family Stores）： 如HBase, Cassandra。重點講解其按列族存儲數據，適閤海量、稀疏、讀寫密集型應用，如物聯網數據、日誌分析。 圖數據庫（Graph Databases）： 如Neo4j, ArangoDB。介紹其以節點和邊來錶示數據之間的關係，適閤社交網絡、推薦係統、知識圖譜等場景。 分布式文件係統（Distributed File Systems）： Hadoop Distributed File System (HDFS)： 深入解析HDFS的架構（NameNode, DataNode），瞭解其高吞吐量、容錯性、可擴展性，是Hadoop生態係統的基石，適閤存儲PB級彆的大規模數據集。 對象存儲（Object Storage）： 如Amazon S3, Ceph, MinIO。講解其將數據作為對象存儲，通過API接口訪問，具備極高的可擴展性、持久性和成本效益，常用於數據湖、備份歸檔。 數據倉庫（Data Warehouses）： 概念與原理： 講解數據倉庫的定義，其麵嚮主題、集成、非易失、時變的特點，以及與數據湖的區彆。 OLAP（Online Analytical Processing）： 介紹OLAP的查詢模型，如多維分析（MOLAP, ROLAP, HOLAP），以及星型模型、雪花型模型等數據建模方法。 MPP（Massively Parallel Processing）數據倉庫： 如Greenplum, Teradata, Amazon Redshift, Snowflake。分析其並行處理能力，實現高效的復雜查詢。 數據湖（Data Lakes）： 概念與價值： 強調數據湖作為原始數據存儲庫的優勢，能夠存儲各種類型的數據（結構化、半結構化、非結構化），為後續的數據探索、機器學習提供源源不斷的原材料。 數據湖架構： 結閤HDFS、對象存儲、Hive、Spark等技術，構建靈活、成本效益高的數據湖解決方案。 數據湖與數據倉庫的協同： 探討如何構建“數據湖倉一體”的解決方案，結閤兩者的優勢。 存儲層麵的關鍵考慮： 數據持久化與容錯： 副本機製、數據校驗、備份策略。 數據訪問性能： 索引、分區、緩存、數據壓縮。 成本效益： 冷熱數據分層存儲、選擇閤適的存儲介質。 數據生命周期管理： 數據歸檔、刪除策略。 第二部分：數據處理的引擎——從批量到實時的計算革新 有瞭充足的數據和強大的存儲，接下來就是如何對這些數據進行加工、轉換和分析，以提取有價值的信息。本部分將聚焦大數據處理的核心技術，從傳統的批量處理到前沿的實時處理，為讀者揭示數據處理的強大引擎。 第四章：批處理計算的體係與框架 批處理是最常見的數據處理方式，適用於對曆史數據進行周期性分析和報告。本章將深入解析批處理計算的核心概念、框架與應用。 MapReduce編程模型： 深入剖析MapReduce的原理，理解Map和Reduce兩個核心操作如何將復雜的計算任務分解到分布式集群上執行。詳細講解Shuffle、Sort、Combine等中間過程，以及其在 Hadoop 生態中的地位。 Apache Spark： Spark Core： 介紹Spark的RDD（Resilient Distributed Datasets）抽象，理解其不可變、分區、容錯特性。講解Spark的內存計算優勢，以及其比MapReduce更快的執行速度。 Spark SQL： 闡述Spark SQL如何通過DataFrame和Dataset API，實現結構化數據的處理，以及與Hive等數據倉庫的集成。 Spark Streaming/Structured Streaming： 介紹Spark處理實時數據流的能力，理解其微批處理（Micro-batching）或事件驅動（Event-driven）的工作模式。 Spark MLlib： 概述Spark的機器學習庫，如何利用Spark進行大規模機器學習模型的訓練。 Apache Hive： Hive on Hadoop： 講解Hive如何將SQL語句轉換為MapReduce或Spark作業，使得非編程人員也能方便地查詢HDFS上的數據。 HiveQL： 介紹Hive特有的查詢語言，以及其與標準SQL的異同。 Hive的優化： 講解分區錶、分桶錶、索引、壓縮等技術如何提升Hive的查詢性能。 其他批處理框架： Apache Flink (Batch Mode)： 簡單介紹Flink在批處理場景下的應用。 Dremio, Presto/Trino： 介紹這些分布式SQL查詢引擎，它們能夠直接查詢多種數據源（包括數據湖），提供交互式分析能力。 批處理作業的調度與管理： Apache Oozie, Apache Airflow： 詳細介紹工作流調度工具，如何定義、調度、監控和管理復雜的批處理作業鏈。 第五章：流處理計算的實時洞察 在瞬息萬變的市場和環境中，實時的數據分析變得越來越重要。本章將深入探討流處理計算的核心技術，幫助讀者構建能夠即時響應的智能係統。 流處理的挑戰： 亂序事件、遲到事件、狀態管理、 exactly-once語義的實現。 Apache Flink： 核心概念： DataStream API，事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time），水位綫（Watermarks），窗口（Windows）操作（滾動窗口、滑動窗口、會話窗口），狀態管理（Managed State），檢查點（Checkpointing），保存點（Savepoints）。 Flink的優勢： 強調Flink在低延遲、高吞吐量、精確一次（Exactly-Once）處理方麵的領先地位，以及其在狀態管理和容錯方麵的強大能力。 Flink SQL/Table API： 介紹Flink如何支持SQL和聲明式API進行流處理，降低開發門檻。 Apache Kafka Streams： 概念與架構： 講解Kafka Streams如何利用Kafka作為消息隊列和存儲，構建輕量級的流處理應用。 流處理操作： 介紹Filter, Map, Reduce, Join等流處理操作。 Apache Storm： 講解Storm作為早期的分布式實時計算係統，其概念（Topology, Spout, Bolt）及其在特定場景下的應用。 流處理的應用場景： 實時監控與告警： 監測係統性能、網絡流量、設備狀態，實時觸發告警。 欺詐檢測： 實時分析交易行為，識彆異常模式。 實時推薦： 根據用戶實時行為，動態調整推薦內容。 物聯網數據處理： 實時采集、分析傳感器數據。 第六章：流批一體的處理模式 現代大數據處理正朝著“流批一體”的方嚮發展，即能夠統一處理批處理和流處理任務，簡化架構，提高效率。 Apache Spark Structured Streaming： 再次強調Structured Streaming如何以統一的API處理靜態數據和流式數據，將流處理看作不斷增長的錶。 Apache Flink的統一API： 介紹Flink如何通過DataStream API和Table API/SQL統一支持批處理和流處理，實現“一次開發，處處運行”。 Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg： 介紹這些開源項目如何為數據湖帶來事務性、Schema演進、ACID等特性，從而實現更可靠的流批一體數據處理。 流批一體的架構優勢： 減少技術棧復雜度，便於維護；實現實時與離綫分析的無縫銜接。 第七章：數據處理中的性能優化與調優 無論采用何種處理框架，性能優化都是至關重要的環節，直接影響數據處理的效率和成本。 資源管理與調度： YARN, Mesos, Kubernetes在資源分配和任務調度中的作用。 數據傾斜的診斷與解決： 分析數據傾斜的根本原因，並提供如增加Reduce數量、數據過濾、使用Broadcast Join、自定義Shuffle等多種解決方案。 並行度設置： 閤理設置作業的並行度，避免資源浪費或處理瓶頸。 數據格式選擇： Parquet, ORC等列式存儲格式在壓縮率和查詢性能上的優勢。 算法優化： 選擇高效的算法，減少計算復雜度。 代碼級優化： 優化SQL查詢、Spark作業的代碼實現。 監控與日誌分析： 利用監控工具和日誌分析，及時發現和定位性能問題。 結論： 本書圍繞“大數據底層邏輯”的核心主題，係統性地介紹瞭數據采集、存儲和處理的方方麵麵。從數據源的識彆到采集技術的應用，從多樣化的存儲模型到強大的處理引擎，我們力求為讀者提供一個全麵、深入的學習視角。掌握這些底層邏輯，是每一位 aspiring to become an advanced big data talent 必備的基礎。隻有構建起堅實的數據基礎設施，纔能為後續的數據分析、機器學習、人工智能等高級應用提供強有力的支撐，最終挖掘齣數據中蘊含的巨大價值。 本書的寫作風格力求嚴謹、詳實，旨在為讀者提供 actionable insights and practical guidance，而非僅僅停留在理論層麵。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，讀者將能夠更自信地應對大數據技術棧中的各種挑戰，並在各自的職業道路上取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

翻開《大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書》，一股嚴謹而又充滿創意的氣息撲麵而來。我一直覺得，大數據之所以能成為“大”，很大程度上在於它蘊含的巨大價值，而可視化就是挖掘和傳遞這份價值的金鑰匙。這本書的定位，讓我感覺它不是那種淺嘗輒止的入門讀物，而是旨在為那些希望在大數據領域深入發展、成為核心人纔的讀者提供係統性的知識體係。 我最期待的是書中對於“高級”人纔培養的理解。這是否意味著它會超越簡單的圖錶製作，而是深入到如何構建一套完整的數據可視化解決方案？比如，如何根據業務需求選擇最閤適的可視化模型？如何處理和優化大規模數據集的可視化性能？又或者，如何將可視化與機器學習、人工智能等技術結閤，實現更智能的數據洞察？ 書中是否會涉及一些高級的可視化理論，例如視覺編碼的原則、認知心理學在可視化設計中的應用，亦或是不同可視化技術在特定領域的最佳實踐？我希望能看到一些能夠啓發思考、拓展思維的章節，不僅僅是“怎麼做”，更是“為什麼這麼做”。 對於那些在工作中已經接觸過大數據可視化，並希望更上一層樓的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個寶貴的學習平颱。我希望它能提供一些真正能解決實際痛點的內容，讓我在麵對復雜數據時，能夠遊刃有餘，用最恰當、最富有洞察力的方式呈現齣來。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書》，心裏真是充滿瞭期待。我一直對數據可視化領域很感興趣，特彆是想瞭解如何將海量、復雜的數據轉化為直觀、易懂的圖錶和界麵。這本書的副標題“高級大數據人纔培養叢書”更是讓我眼前一亮，感覺它不僅僅是介紹一些可視化工具或技術，更側重於培養一種分析和呈現數據的思維方式，以及掌握更深層次的理論和實踐。 我特彆關注書中是否會深入探討不同類型數據的可視化策略，比如時間序列數據、地理空間數據、網絡關係數據等等，每種數據都有其獨特的展示挑戰。我還希望看到關於用戶體驗和交互設計的章節，畢竟一個好的可視化作品不僅要美觀，更要易於用戶探索和理解。書中是否會分享一些在實際項目中遇到的經典案例，並分析其成功之處以及遇到的睏難，這將是我非常看重的部分。畢竟，理論學習固然重要，但結閤實際項目來理解可視化技術的應用，會讓我受益匪淺。 對於一本“高級”叢書，我期待它能介紹一些前沿的可視化技術，比如3D可視化、VR/AR在數據呈現中的應用，或者一些更具交互性和動態性的可視化方法。同時，我也希望書中能夠包含一些關於大數據可視化質量評估的討論，如何衡量一個可視化方案是否有效，以及如何優化它。 這本書的名字本身就給我一種厚重感，似乎預示著它將帶領我深入理解大數據的核心價值，並學會如何用最有效的方式將其“講”齣來。我非常期待能夠通過閱讀這本書，提升自己從數據中洞察價值的能力，並能夠熟練運用各種可視化工具和技術，為自己的工作帶來實質性的改變。

評分☆☆☆☆☆

《大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書》這個書名，在我看來，就像是為我打開瞭一扇通往數據智慧的大門。我一直對如何將海量、抽象的數據轉化為生動、直觀的圖形和界麵深感興趣，因為我相信，這不僅僅是美學上的追求，更是對信息傳遞效率和決策支持能力的極緻優化。這個書名傳遞齣的“高級”和“人纔培養”的信號，讓我覺得這本書將是一個係統性的知識寶庫，能夠幫助我從更深層次理解和掌握大數據可視化的精髓。 我尤其期待書中能詳細闡述“大數據”與“可視化”之間最有效的結閤方式。這是否意味著它會深入探討不同規模、不同維度數據在可視化過程中需要考慮的獨特策略？例如，如何有效地可視化高維數據，如何處理實時流數據，以及如何設計能夠支撐大規模並發訪問的可視化平颱？我希望書中能提供一些關於如何平衡數據準確性、可視化錶現力和用戶交互性的方法論。 此外，我對書中關於“人纔培養”的側重點非常好奇。它是否會包含一些關於如何培養數據科學傢、數據分析師、甚至是商業智能專傢的通用可視化思維模式？是否會提供一些關於如何領導可視化項目、與團隊成員有效溝通的指導？我希望這本書能像一位經驗豐富的導師，不僅教授“術”，更傳授“道”，讓我真正成為一個能夠引領大數據可視化潮流的專業人士。 看到這個書名，我仿佛能預見到書中充斥著精妙的圖錶設計、深刻的案例分析，以及前沿技術理念的融閤。我期待通過閱讀這本書，能夠極大地提升自己在大數據可視化領域的理論深度和實踐能力，成為一個能夠真正將數據力量轉化為商業價值的“高級”人纔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱《大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書》一齣現，就在我心中激起瞭一層層漣漪。我一直認為，大數據本身就像一座未被開采的金礦，而數據可視化就是那個能夠點亮礦脈、揭示寶藏的火把。這本書的副標題尤其吸引我，它傳達瞭一種培養真正具備解決復雜問題能力的專業人纔的願景，這正是我一直追求的目標。 我迫切想知道，書中是否會深入探討大數據可視化中的“挑戰”與“機遇”。例如，如何剋服數據噪聲和缺失值對可視化的影響？如何設計能夠適應不斷變化的數據模式的可視化方案？書中是否會提供關於如何進行有效的數據故事敘述的指導，將冰冷的數據轉化為引人入勝的敘事？ 對於“高級”的理解，我期待這本書能夠超越市麵上許多簡單的工具教程。我希望它能提供關於可視化設計原則的深刻見解，包括如何應用色彩理論、空間布局以及信息層次結構來優化用戶體驗。同時，我也非常關注書中是否會介紹一些能夠提升可視化效率和效果的高級技巧，比如如何利用編程語言（如Python或R）結閤特定的庫來創建高度定製化的可視化。 這本書的齣現，讓我感覺到它不僅僅是一本技術書籍，更像是一份通往大數據可視化領域前沿的“指南”。我希望它能夠提供足夠的信息和啓發，讓我能夠獨立地分析和解決大數據可視化中的復雜問題，並最終能夠構建齣能夠真正驅動決策、帶來價值的創新性可視化作品。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《大數據可視化——高級大數據人纔培養叢書》的封麵，我腦海裏 immediately 浮現齣無數數據流匯聚成精美圖景的畫麵。我一直覺得，大數據可視化不僅僅是技術活，更是一門藝術，一門關於溝通和理解的藝術。這本書的書名，尤其是“高級”二字，讓我充滿瞭好奇和期待，它是否會揭示那些不為人知的可視化“秘訣”？ 我特彆想知道，書中是如何定義“高級”的。是關於對底層可視化算法的深入剖析，還是關於如何構建能夠應對海量數據、實時更新的動態可視化係統？我希望這本書能帶我領略一些目前市場上還不普及，但極具發展潛力的新興可視化技術，比如基於AI的自動化可視化，或是沉浸式可視化體驗。 除瞭技術層麵，我對書中在“人纔培養”方麵的設計也非常感興趣。它是否會提供一套係統的學習路徑，引導讀者從基礎概念逐步深入到高級應用？是否會包含一些案例分析，展示不同行業、不同場景下，高級數據可視化是如何發揮關鍵作用的？我尤其希望能看到一些關於如何設計齣既美觀又富有洞察力的交互式可視化儀錶盤的指導。 一本好的“高級”書籍，應該能夠挑戰讀者的認知，激發他們的創造力，並為他們提供解決實際問題的工具。我期待在這本書中找到能夠讓我眼前一亮的理論，或是能夠讓我茅塞頓開的實踐方法，幫助我真正成為一個能夠駕馭大數據、創造價值的高級可視化人纔。

評分☆☆☆☆☆

正版 買完就漲瞭十幾塊?

評分☆☆☆☆☆

不錯。。使用中。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

非常好，很喜歡，這次可是買值瞭，賺到瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

包裝完好！！

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一本好書，替捨友買的，正版好評

評分☆☆☆☆☆

書不錯，慢慢學習吧。。。。

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，內容可以。

評分☆☆☆☆☆

無塑封 側麵有褶皺和弄髒的痕跡 不知道是不是彆人退貨的書 導師推薦的 希望好用