全書共有15章，分為4篇。基礎篇，闡述數據可視化的基礎理論和概念，從人的感知和認知出發，介紹數據模型和可視化基礎；時空數據篇，介紹帶有空間坐標或時間信息的數據的可視化方法，此類數據通過設備在真實物理空間中采集得到或由科學計算模擬產生；非時空數據篇，描述非結構化和非幾何的抽象數據的可視化，這些數據既存在于真實物理空間，又是社會空間和網絡信息空間的基本表達形式；用戶篇，介紹面向各類數據的可視化在實際應用中共同需要的方法、技術和工具，例如交互和可視化評測方法，以及在具體領域的可視化和應用系統。本書從研究者的角度，介紹數據可視化的定義、方法、效用和工具，既可作為初學者的領路手冊，也可用于可視化研究和可視化工具使用的參考指南。
陳為，浙江大學求是特聘教授、國家高層次人才，計算機輔助設計與圖形學國家重點實驗室副主任；研究方向為大數據與人工智能。作為負責人先后承擔了7項國家自然科學基金項目（其中包括三個重點項目、一個優青項目）、擔任五家IEEE/ACM匯刊編委、多個國際頂尖會議主席。微信公眾號：datavis
目錄
基 礎 篇
第1 章 數據可視化簡介 2
1．1 可視化釋義 2
1．2 可視化簡史 8
1．3 數據可視化詳解 23
1．3．1 數據科學的發展 23
1．3．2 數據可視化的意義 25
1．3．3 數據可視化分類 29
1．3．4 數據可視化與其他學科領域的關系 38
1．4 數據可視化研究挑戰 43
參考文獻 44
第2 章 視覺感知與認知 47
2．1 視覺感知和認知 47
2．1．1 視覺感知和認知的定義 48
2．1．2 視覺感知處理過程 48
2．1．3 格式塔理論 49
2．1．4 相關實驗 56
2．2 顏色 57
2．2．1 顏色刺激理論 57
2．2．2 色彩空間 61
2．3 視覺編碼原則 66
2．3．1 相對判斷和視覺假象 66
2．3．2 標記和視覺通道 69
2．3．3 視覺通道的概念 71
2．3．4 視覺通道的特性 77
參考文獻 88
第3 章 數據 91
3．1 總覽 91
3．2 數據基礎 96
3．2．1 數據分類 96
3．2．2 數據集 96
3．2．3 數據相似度與密度 97
3．3 數據獲取、清洗和預處理 98
3．3．1 數據獲取 98
3．3．2 數據清洗 99
3．3．3 數據精簡 102
3．3．4 其他常用的數據預處理步驟 103
3．4 數據組織與管理 104
3．4．1 數據整合與集成 106
3．4．2 數據庫與數據倉庫 108
3．5 數據分析與挖掘 111
3．5．1 探索式數據分析 113
3．5．2 聯機分析處理 113
3．5．3 數據挖掘 116
3．6 數據科學與可視化 118
3．6．1 數據工作流 118
3．6．2 可視數據挖掘 122
3．7 數據科學的挑戰 130
參考文獻 131
第4 章 數據可視化基礎 136
4．1 數據可視化基本框架 136
4．1．1 數據可視化流程 136
4．1．2 數據可視化設計 140
4．2 可視化中的數據 143
4．2．1 數據認知 143
4．2．2 數據類型 143
4．3 可視化的基本圖表 145
4．3．1 原始數據繪圖 145
4．3．2 簡單統計值標繪 150
4．3．3 多視圖協調關聯 151
4．4 可視化設計原則 153
4．4．1 數據到可視化的直觀映射 153
4．4．2 視圖選擇與交互設計 155
4．4．3 信息密度――數據的篩選 156
4．4．4 美學因素 157
4．4．5 動畫與過渡 159
4．4．6 可視化隱喻 163
4．4．7 顏色與透明度 164
4．5 可視化理論發展 164
4．5．1 圖形符號學 165
4．5．2 關系數據的圖形表示 166
4．5．3 圖形語法 167
4．5．4 基于數據類型的研究 168
4．5．5 基于數據狀態模型的研究 169
4．5．6 多維關系數據庫可視化分析系統 170
參考文獻 171
時空數據篇
第5 章 空間標量場可視化 174
5．1 一維標量場可視化 174
5．2 二維標量場可視化 176
5．2．1 顏色映射 177
5．2．2 等值線 178
5．2．3 高度圖 179
5．3 三維標量場數據可視化 179
5．3．1 空間數據表達 182
5．3．2 空間數據特征計算 187
5．3．3 間接體繪制 192
5．3．4 規則三維標量場的直接體可視化 197
5．3．5 不規則體數據的體可視化 221
參考文獻 233
第6 章 大規模多變量空間數據場可視化 243
6．1 大規模空間標量場數據的實時可視化 244
6．1．1 大規模空間標量場數據的單機繪制 244
6．1．2 大規模空間標量場數據的并行繪制 245
6．1．3 時變空間標量場數據加速繪制方法 247
6．2 時變異構空間數據場的特征追蹤與可視化 248
6．2．1 時變空間標量場數據的特征提取 248
6．2．2 異構數據的特征融合 249
6．2．3 時變空間標量場數據的特征追蹤 250
6．3 空間向量場數據可視化 253
6．3．1 圖標法 255
6．3．2 幾何法 257
6．3．3 紋理法 262
6．3．4 拓撲法 265
6．4 空間張量場數據可視化 267
6．4．1 張量場的數學描述 268
6．4．2 基于幾何的方法 271
6．4．3 基于紋理的方法 275
6．4．4 基于拓撲的方法 278
6．4．5 高階張量場可視化 281
6．5 多變量空間數據場可視化 282
6．5．1 多變量空間數據場的特征表達與關聯分析 283
6．5．2 多變量空間數據場的可視化與交互 287
參考文獻 290
第7 章 時變數據可視化 305
7．1 時間屬性的可視化 307
7．1．1 線性和周期時間可視化 308
7．1．2 日歷時間可視化 312
7．1．3 分支和多角度時間可視化 314
7．1．4 時間屬性的動態可視化 319
7．2 多變量時變型數據可視化 320
7．2．1 基于線表示的可視化 321
7．2．2 基于圖結構的可視化 325
7．2．3 時間序列數據的可視化交互 326
7．3 流數據可視化 327
7．3．1 流數據可視化模型 327
7．3．2 流數據處理技術 328
7．3．3 流數據可視化案例 331
7．3．4 并行流計算框架 337
參考文獻 339
非時空數據篇
第8 章 層次和網絡數據可視化 344
8．1 層次數據 344
8．1．1 層次數據的可視化 348
8．1．2 節點- 鏈接法 349
8．1．3 空間填充法 357
8．1．4 其他方法 365
8．2 網絡數據 367
8．2．1 網絡和圖 367
8．2．2 網絡數據可視化 368
8．2．3 網絡數據的地圖隱喻可視化 382
8．2．4 超圖及其可視化 385
8．2．5 動態網絡數據可視化 387
8．2．6 圖可視化的視覺效果 390
8．2．7 圖可視化中的交互 398
8．2．8 網絡數據可視化的挑戰 400
參考文獻 401
第9 章 文本和文檔可視化 409
9．1 文本可視化釋義 409
9．1．1 文本信息的層級 409
9．1．2 文本可視化的研究內容與任務 410
9．1．3 文本可視化流程 411
9．2 文本信息分析基礎 412
9．2．1 分詞技術和詞干提取 412
9．2．2 數據模型 413
9．3 文本內容可視化 417
9．3．1 基于關鍵詞的文本內容可視化 417
9．3．2 時序性的文本內容可視化 421
9．3．3 文本特征的分布模式可視化 424
9．3．4 文檔信息檢索可視化 428
9．3．5 軟件可視化 430
9．4 文本關系可視化 432
9．4．1 文檔相似性可視化 432
9．4．2 文本內容關聯可視化 435
9．4．3 文檔集合關系可視化 437
9．5 文件情感分析可視化 439
9．5．1 顧客評價可視化 440
9．5．2 情感變化可視化 441
9．5．3 情感差異可視化 443
9．6 總結 444
參考文獻 444
第10 章 跨媒體數據可視化 448
10．1 圖像 448
10．1．1 圖像網格 448
10．1．2 基于時空采樣的圖像集可視化 449
10．1．3 基于相似性的圖像集可視化 450
10．1．4 基于海塞圖的社交圖像可視化 451
10．1．5 基于故事線的社交圖像可視化 452
10．2 視頻 453
10．2．1 視頻摘要 453
10．2．2 視頻抽象 456
10．3 聲音與音樂 459
10．3．1 聲樂波形可視化 461
10．3．2 聲樂結構的可視化 462
10．4 超媒體 465
10．4．1 社交媒體可視化 468
10．4．2 社交網絡可視化 476
10．5 數字生活可視化 487
參考文獻 490
第11 章 復雜高維多元數據的可視化 493
11．1 高維多元數據 494
11．1．1 空間映射法 495
11．1．2 圖標法 511
11．1．3 基于像素圖的方法 514
11．1．4 基于動畫的方法 517
11．2 非結構化與異構數據的可視化 518
11．2．1 非結構化數據 518
11．2．2 異構數據 520
11．3 大尺度數據的可視化 523
11．3．1 基于并行的大尺度數據高分辨率可視化 523
11．3．2 大尺度數據的分而治之可視化與分析 527
11．4 數據不確定性的可視化 531
11．4．1 不確定性的基本定義 532
11．4．2 不確定性的來源 532
11．4．3 不確定性的可視化方法 533
參考文獻 550
用 戶 篇
第12 章 可視化中的交互 558
12．1 交互準則 559
12．1．1 交互延時 559
12．1．2 交互成本 561
12．1．3 交互場景變化 562
12．2 交互分類 563
12．2．1 按低階交互操作分類 563
12．2．2 按交互操作符與空間分類 564
12．2．3 按交互任務分類 564
12．3 交互技術 565
12．3．1 選擇 565
12．3．2 導航 567
12．3．3 重配 569
12．3．4 編碼 571
12．3．5 抽象/ 具象 573
12．3．6 過濾 574
12．3．7 關聯 579
12．3．8 概覽+ 細節 581
12．3．9 焦點+ 上下文 584
12．4 交互與硬件設備 593
12．4．1 交互環境 594
12．4．2 交互設備 596
參考文獻 599
第13 章 可視化效果評測與用戶實驗 607
13．1 評測流程 608
13．2 評測方法 609
13．2．1 用戶實驗（User Studies） 609
13．2．2 專家評估（Expert Review/Heuristic Evaluation） 609
13．2．3 案例研究（Case Studies and Use Cases） 610
13．2．4 指標評估（Metrics） 612
13．2．5 眾包（Crowdsourcing） 612
13．2．6 標注（Labeling） 613
13．3 用戶實驗 613
13．3．1 確定實驗目標 613
13．3．2 準備實驗 615
13．3．3 進行實驗 619
13．3．4 分析結果并討論 619
13．3．5 評測案例分析 620
13．4 總結 632
參考文獻 632
第14 章 面向領域的數據可視化 635
14．1 高性能科學計算 635
14．1．1 高性能科學可視化的挑戰 637
14．1．2 重要信息的提取和顯示 640
14．1．3 原位可視化 642
14．1．4 未來挑戰 645
14．2 生命科學 645
14．2．1 臨床醫學影像 645
14．2．2 其他影像 651
14．2．3 電生理信號 655
14．2．4 OMICS 組學 658
14．2．5 深度學習 662
14．3 其他科學與藝術 663
14．3．1 氣候學與氣象中的可視化 663
14．3．2 面向藝術的表意性可視化 667
14．4 網絡與系統安全的可視化 671
14．4．1 基于可視變換的蟲洞攻擊可視化 671
14．4．2 可信計算的可視化 672
14．4．3 安全日志數據的可視化 673
14．4．4 智能電網數據的可視化 673
14．5 商業智能可視化 674
14．5．1 商業智能 675
14．5．2 商業智能中的數據可視化 676
14．5．3 云端商業智能 680
14．5．4 未來趨勢 681
14．6 金融數據可視化 681
14．6．1 金融數據來源 682
14．6．2 金融數據分析的自動化方法 683
14．6．3 金融數據可視化方法 683
14．6．4 金融數據可視分析 686
參考文獻 690
第15 章 可視化研究與開發資源 698
15．1 可視化軟件 698
15．1．1 醫學可視化軟件 698
15．1．2 科學可視化軟件 700
15．1．3 信息可視化軟件 704
15．1．4 可視分析軟件 709
15．2 可視化開發工具 709
15．2．1 應用程序開發工具 709
15．2．2 Web 應用開發工具712
15．3 數據分析和數據挖掘軟件與開發工具 714
15．4 可視化數據集資源 716
15．5 可視化信息資源 718
15．6 海外可視化研究機構 719
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