本书严格参照教育部高等学校计算机类课程教学基本要求编写，系统讲解数据可视化基础理论与实战应用，以原理为核心、实例为载体，循序渐进地传授各类可视化图表的制作与应用方法。全书内容架构清晰，分为可视化概述、可视化工具、可视化案例三大板块。可视化概述详解数据表示与分析方法、可视化设计原则及图表分类等核心基础知识，筑牢读者理论根基。可视化工具涵盖Excel高级图表、Power BI、Tableau专业制图及Python可视化技术，其中针对Python场景，系统梳理各类图表适配的第三方函数库，全方位满足不同实操需求。可视化案例立足国内场景，围绕我国科技、经济、文化、区域发展等领域数据，开展全方位可视化实战分析。全书配套实操视频、完整代码与源文件，每章设置课后习题，兼顾教学性与实操性，既可作为高校本科生数据可视化课程专用教材，也可作为非计算机专业人员学习图表制作的实用参考读物。

李明，教授、博士生导师、国家级青年人才。从事数据安全、区块链、人工智能等相关研究，获得广东省自然科学奖一等奖等奖项。刘小丽，暨南大学副教授、教学名师、“双带头人”教师党支部书记，广东省一流本科课程负责人，第三届全国高校教师教学创新大赛省赛三等奖获得者。曹江莲，暨南大学副教授。从事计算机专业课程与公共基础课程教学20余年，参与编写教材5部，主持参与多项教改项目。谢昊，暨南大学教师，主要研究方向为数值计算、机器学习。长期从事大学计算机通识课程教学实验工作。龙锦益，暨南大学教授、博士生导师，主要研究与脑机接口。获广东省科学技术奖一等奖(排3)、广东省本科教学成果奖一等奖(排1)等奖项。

随着国家对信息素养和数据能力的日益重视,本书紧扣国家教育政策中 对数据素养的培养要求,旨在响应全球范围内将数据素养列为核心胜任力的 趋势,满足学生对数字化技能日益增长的需求,同时契合社会各界对具备数据 驱动决策能力人才的强烈需求。本书立足于国家教育对培养数据素养的战略 部署,聚焦面向未来的人才培养目标,从数据基础到可视化案例,构建系统化 学习路径。第1部分“可视化概述”夯实数据获取、存储与清洗技能,为数据分 析和展 示 提 供 坚 实 底 座;第 2 部 分 “可 视 化 工 具”深 入 Excel、PowerBI、 Tableau与 Python等主流工具,强化学生的信息处理与可视化实现能力;第3 部分“可视化案例”通过宇宙探索、非遗保护、文化传承等真实项目,培养学生 运用数据思维解决实际问题的综合素养。本书不仅契合国家对高等教育“数 据文化”建设的总体要求,也助力学生掌握分析、可视化与沟通三大核心能力, 为未来在各行各业中以数据驱动创新发展奠定坚实基础。 本书围绕数据可视化基础和技术展开,全书共10章,各章内容介绍如下。 第1章 数据基础。从数据概念入门到存储、网页数据爬取、数据清洗, 构建可视化所需的稳固数据处理管道,为后续分析与展示打下坚实基础。 第2章 数据分析。涵盖探索性分析、预测及分类、回归与聚类方法,指 导如何从海量数据中提取模式并为可视化提供决策支持。 Ⅳ 数据可视化(微课版) 第3章 可视化基础。介绍常见图表类型、设计原则与主流软件选型,帮助学生掌握将 数据转换为直观可视图形的核...