"本书是面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，专门为计算机、统计、大数据处理及相关专业开设的“数据可视化”课程而编写的。全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介绍相应的可视化方法； 应用篇着重介绍可视化工具ECharts的综合应用，同时介绍流行语言Python在可视化方面的应用，最后一章用实例讲解一个ECharts在微信公众号舆情系统中可视化应用的实例。 本书可作为高等学校计算机、统计、大数据处理及相关专业高年级本科生和研究生的教学用书，也适用于ECharts学习者、可视化设计人员和数据分析人员，对于从事数据可视化、数据分析、视觉艺术开发和应用人员也有较大的参考价值。 "

前言 数据可视化（Data Visualization）起源于18世纪。William Playfair在出版的图书The Commercial and Political Atlas中第一次使用了柱状图和折线图。当时 的柱状图和折线图是用来 表示国家的进出口量，如今柱状图和折线图依然在使用。19世纪初，他出版了Statistical Breviary一书，里面第一次使用了饼图。这三种图形都是至今常用的、著名的可视化图形。19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪后，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，它作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。 数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。 其目的是对数据进行可视化处理，并使其能被明确、有效地传递。比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等能有更好、更快的认识，经过可视化之后的数据能加深人类对于数据的理解和记忆。 全书分为两篇： 原理篇和应用篇。其中，原理篇从数据可视化发展历程、数据可视化数据的度量和可视化组件、可视化流程等方面讲解可视化基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据（包括时空数据、地理信息数据、文本数据、层次数据）介...