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| 編輯推薦： |
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本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全
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| 內容簡介： |
本书以“岗课赛证”育人模式为指引，将竞赛资源融入课程教学，将教学内容与行业职位能力衔接。本书遵循“做中学、学中做”理念，采用“项目引领、任务驱动”方式编排内容，依据行业主流可视化技术，划分为3篇，包括Matplotlib数据可视化技术、ECharts数据可视化技术和动态数据可视化技术，难度逐渐增加。每篇设计1或2个项目，每个项目划分若干任务，每个任务安排相关理论知识和实践内容。通过完成每个任务，读者逐步学习各种主流可视化技术，掌握数据可视化的概念、目标、特征和流程等基础知识，掌握数据可视化设计方法，能够使用常见图表类型进行可视化呈现，并对可视化结果撰写分析报告。
本书可作为职业院校大数据技术、人工智能应用技术等相关专业的教学用书，也可作为数据分析、数据挖掘、数据可视化工程等从业人员的自学参考用书。
本书配有电子课件等课程资源，选用本书作为授课教材的教师可以在机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册后进行下载，或联系编辑（010-88379807）咨询。
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| 目錄：
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前言
第１篇 Matplotlib数据可视化技术
项目1 影评数据分析与可视化 1
任务1 分析电影评论数量 2
知识点：Matplotlib概述；折线图、柱状图和饼图；画布；各类标签；文本
任务2 分析电影评论点赞数 15
知识点：子图；直方图；箱形图；散点图
任务3 分析电影评论评分 25
知识点：面积图；词云图
第2篇 ECharts数据可视化技术
项目2 数码产品销售数据ECharts可视化37
任务1 使用基本组件绘制数码产品销量图 38
知识点：ECharts简介；ECharts开发流程；ECharts组件
任务2 应用直角坐标轴图描绘计算机销量情况 62
知识点：折线图；柱状图；散点图；气泡图
任务3 应用非直角坐标轴图描绘手机经营状况 78
知识点：饼图；仪表盘；雷达图；词云图
任务4 使用动态柱状图描绘各品牌手机近期销量 93
. 知识点：基础动态图表；动态排序柱状图
项目3 电器产品销售数据ECharts进阶可视化 106
任务1 电器产品营销数据异步加载和数据集管理 107
知识点：异步数据加载；数据集管理
任务2 使用视觉通道和布局技术可视化电器产品销售数据 117
知识点：visualMap视觉通道；定位和布局；自适应布局技术
任务3 电器产品网络销售Dashboard可视化制作 130
知识点：Dashboard简介；Dashboard定位和布局技术
任务4 空调销售数据ECharts联动图的制作 138
. 知识点：联动图简介；ECharts事件
第3篇 动态数据可视化技术
项目4 高校招生就业数据分析与可视化 145
任务1 使用Flask制作学生管理基础网页 146
知识点：Flask简介；Flask开发环境的安装和使用；Flask路由功能
任务2 招生数据增删改查操作153
知识点：Flask SQLAlchemy；Flask SQLAlchemy数据库基本操作；Flask SQLAlchemy字段类型
任务3 志愿填报和各专业招生录取人数分析 160
知识点：FlaskHTTP请求数据操作；Flask SQLAlchemy表查询；Jinja2基本语法
任务4 学生就业数据分析 174
知识点：JSON数据；ECharts三维柱状图
任务5 新生生源地分布分析182
知识点：Ajax技术；ECharts地图
项目5 招聘数据分析与可视化 191
任务1 招聘职位不同学历要求的平均薪资分析 192
知识点：MySQL数据的导入导出；SQLAlchemy高级查询
任务2 热门职位各薪资水平人数分布联动图分析 200
知识点：JavaScript数据处理；联动图
任务3 各职位薪资水平需求数统计 206
知识点：Node.js；NPM；Vue；Axios
参考文献 218
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| 內容試閱：
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党的二十大报告提出“加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。”当下，大数据应用与创新正快速推进，为了满足大数据产业应用发展新需求，以及大数据产业高质量发展对高素质技术技能人才的需求，培养大数据分析与可视化人才，编者组织编写了本书。
本书主要面向数据可视化工程师职位，通过介绍Python、Matplotlib、Flask、ECharts以及Web前端技术（JavaScript、Vue），处理和分析爬取或采集下来的数据，并以各种图表的形式进行呈现和展示。数据可视化使人们可以通过直观方式洞悉蕴含在数据中的现象和规律，方便解释、预测、探索和决策。
本书特色如下：
1）本书采用“项目引领、任务驱动”方式编排，遵循在实践中运用相关理论的原则，实现“做中学、学中做”，理论以够用、实用为主，关键在于解决实际问题。
2）本书依据行业主流可视化技术，划分为3篇，包括Matplotlib数据可视化技术、ECharts数据可视化技术和动态数据可视化技术，难度逐渐增加，既兼顾了大数据主流可视化编程工具，又针对数据可视化工程师职位，体现了一定技术先进性。
3）本书与大数据职业技能竞赛、大数据分析与应用1+X（学历证书+若干职业技能等级证书）认证相关技术保持一致，实现了“岗课赛证”的融合。
4）本书在学习目标中强化素质目标，融入职业素养、安全意识、工匠精神等元素，在传授知识的同时注重立德树人。
5）本书每篇设计1或2个项目，每个项目相对独立、完整。每个项目又划分为若干任务，每个任务安排相关理论知识和实践内容。读者通过完成每个任务，逐步学习各种主流可视化技术，掌握数据可视化的概念、目标、特征和流程等基础知识，掌握数据可视化设计方法，能够使用常见图表类型进行可视化呈现，并根据可视化结果撰写分析报告。
本书的重点是使读者学会设计可视化方案、完成可视化展示和撰写分析报告，适应数据可视化、前端开发、数据分析挖掘等相关职位的要求。
本书教学学时建议如下：
篇
项 目
操 作 学 时
理 论 学 时
第1篇 Matplotlib数据可视化技术
项目1 影评数据分析与可视化
8
4
第2篇 ECharts数据可视化技术
项目2 数码产品销售数据ECharts可视化
12
4
项目3 电器产品销售数据ECharts进阶可视化
12
4
第3篇 动态数据可视化技术
项目4 高校招生就业数据分析与可视化
12
8
项目5 招聘数据分析与可视化
8
8
合计
52
28
本书由吴勇、唐文芳任主编，廖坚、聂拓、彭军、刘艳华、姚羽轩参与编写。其中，唐文芳、姚羽轩编写了项目1，吴勇、唐文芳编写了项目2，吴勇、聂拓、刘艳华编写了项目3，吴勇、廖坚编写了项目4，吴勇、彭军编写了项目5。感谢湖南智擎科技有限公司在本书编写过程中提供的部分技术支持和真实案例。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，欢迎读者批评指正。
编 者
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