本书涵盖了“大数据可视化实战”的主流内容，完全按照大数据可视化的完整流程进行讲解，
内容包括大数据可视化的基本概念、技术和工具，使用集搜客软件和八爪鱼软件实现网络大数据
获取和运用 Excel 软件进行大数据预处理，介绍了三种不同可视化工具 Tableau、Xcelsius 和 Python
进行大数据可视化的基本用法。
本书遵循“理论够用”的原则，重实践、重实用；每章末有一定数量的习题供读者检测，便
于读者掌握和巩固所学知识。
本书适合作为普通高等学校理工科专业的学生学习数据分析的入门教材，也可作为其他专业
的通识选修课程教材，以及学习数据分析的入门者或爱好者的参考用书

本书是在当前大数据应用、可视化分析研究和应用的新形势下，为普
及大数据思维，体验数据之美，为数据科学与大数据技术、智能科学与技
术、计算机、数据处理等专业本科生开设数据可视化课程而编写的一本教
材。本书全面诠释了大数据可视化的内涵与外延，详细介绍了大数据可视
化的概念、大数据可视化的常用方法、大数据可视化的核心技术，以及大
数据处理过程中各种常见工具的使用方法。
本书内容
遵循“人人看得懂，人人都会用”的原则和理念，根据大数据可视化
的基本流程进行讲解，注重实践性和实用性。全书共分 6 章：
第 1 章 大数据可视化概述，主要介绍了大数据可视化的相关概念。
第 2 章 大数据可视化的常用方法，主要介绍了图表可视化方法、图
可视化方法以及可视化分析方法的常用算法。
第 3 章 大数据可视化的核心技术，主要介绍了数据采集、数据预处
理、数据存储、数据处理、数据分析过程中的核心技术。
第 4 章 大数据获取工具，主要介绍了非编程语言网络爬取数据软件——
集搜客和八爪鱼的使用。
第 5 章 大数据预处理，主要介绍了数据预处理过程中用到的预备知
识以及使用 Microsoft Excel 365 进行数据预处理，包括清洗数据、转换数
据、数据计算、数据抽样等。
第 6 章 大数据可视化工具，主要介绍了 3 种可视化工具 Tableau、水
晶易表和 Python 的使用。
前面 3 章的目标是让每一位读者了解大数据可视化是什么，描述性与
理论性相结合；后面 3 章是全书的重点，重点解决 3 个问题：可视化的大
数据如何得到（源材料），如何提高可视化大数据的质量（加工）以及大
数据可视化的结果如何呈现（作品）。
本书特点
本书详细介绍了大数据获取、预处理及可视化的全过程，凸显应用性、
创新性，融理论研究与实践教学于一体。

1.结构新颖，创新性强
本书摒弃了纯技术性体系，先阐述了大数据的基本理论和核心技术，
然后按照数据获取、数据处理、数据可视化的逻辑顺序去展开，最终落脚
于行业数据的分析和展示，形成了一个完整的知识结构体系。
2.素材恰当，针对性强
本书呈现的行业数据主要有教育、电商、金融、新闻媒体和自媒体、
旅游等平时经常可见的数据，目的是培养大学生的数据思维素养，因此，
素材选取具有极强的针对性。
3.案例实效性、实用性强
本书选用的数据来自于电商、新闻媒体和自媒体，这些数据都是即
时产生的，具有很强的真实性、实效性和实用性，分析结果可以得到及
时验证。
为了使读者能轻松入门和理解，介绍过程中尽量简单直观，读者只需
要具备基本的计算机操作能力。因此，本书适用于具有一定计算机操作基
础的学生使用，同时，也适用于对数据可视化感兴趣的学生和教师以及其
他人员使用。
在编写过程中，中国铁道出版社有限公司的领导和编辑对我们的编写
工作给予了大量的指导，在此向他们表示衷心的感谢！同时，对书中引用
和参考文献的作者一并致谢。
本书由徐新爱任主编，卢昕、王丽娜、万里勇、秦春影、钟福连和叶
寒晓参与编写。编写分工如下：徐新爱编写了第 1 章、第 3 章、第 4 章、
第 5 章和第 6 章，卢昕、秦春影、叶寒晓编写了第 2 章，王丽娜、万里勇
和钟福连参与了校对。全书由徐新爱负责顶层设计、质量监控和统稿定稿。
由于时间仓促，编者水平有限，书中疏漏与不妥之处在所难免，欢迎
各领域的专家和广大读者批评指正。
编 者
2020 年 12 月

第 1 章 大数据可视化概述.................. 1
1.1 大数据可视化的概念 ...................... 1
1.1.1 数据 ......................................... 1
1.1.2 大数据 ..................................... 2
1.1.3 大数据可视化 .......................... 5
1.2 大数据可视化发展历程 .................. 6
1.3 大数据可视化的作用与意义 ........... 9
1.4 大数据可视化的应用领域 ............ 10
1.5 大数据可视化面临的挑战 ............ 11
1.6 大数据可视化技术的发展方向 ...... 11
习题 ...................................................... 11
第 2 章 大数据可视化的常用方法 ......15
2.1 图表可视化方法 ........................... 15
2.1.1 柱形图 ................................... 15
2.1.2 条形图 ................................... 16
2.1.3 折线图 ................................... 17
2.1.4 饼图 ....................................... 18
2.1.5 散点图 ................................... 18
2.1.6 气泡图 ................................... 18
2.1.7 雷达图 ................................... 19
2.1.8 瀑布图 ................................... 19
2.1.9 树状图 ................................... 19
2.1.10 组合图 ................................. 19
2.1.11 选择不同图表的基本原则 .... 19
2.2 图可视化方法 ............................... 20
2.2.1 图的类型................................ 20
2.2.2 图的可视化 ............................ 21
2.2.3 思维导图................................ 21
2.3 可视化分析的常用算法 ................ 21
2.3.1 主成分分析 ............................ 21
2.3.2 因子分析................................ 21
2.3.3 聚类分析................................ 22
2.3.4 层次分析法 ............................ 22
习题 .......................................................23
第 3 章 大数据可视化的核心技术 ......27
3.1 数据采集 .......................................27
3.2 数据预处理 ...................................29
3.3 数据存储 .......................................31
3.4 数据处理 .......................................32
3.5 数据分析 .......................................33
习题 .......................................................34
第 4 章 大数据获取工具 ....................35
4.1 网页概述 .......................................35
4.2 集搜客 ...........................................37
4.2.1 集搜客软件的安装和注册 ......38
4.2.2 集搜客界面.............................42
4.2.3 集搜客的基本功能..................47
4.3 八爪鱼 ...........................................57
4.3.1 八爪鱼软件的安装和注册 ......58
4.3.2 八爪鱼界面.............................61
4.3.3 八爪鱼的基本功能..................61
4.4 其他获取数据工具 ........................75
习题 .......................................................77
第 5 章 大数据预处理 .......................79
5.1 Microsoft Excel 预备知识 ...............79
5.1.1 概述 ........................................79
5.1.2 基本概念 ................................80
5.1.3 数据导入 ................................86
5.1.4 数据的基本性质 .....................93
5.2 大数据预处理 ................................94
5.2.1 清洗数据 ................................94
5.2.2 转换数据 .............................. 103
5.2.3 数据计算 .............................. 105
5.2.4 数据抽样 .............................. 111
习题 ..................................................... 112
II 大数据可视化实战
第 6 章 大数据可视化工具...............118
6.1 Tableau 工具 ................................118
6.1.1 Tableau 下载和安装 ..............119
6.1.2 Tableau 界面.........................121
6.1.3 Tableau 的可视化实践 ..........132
6.2 水晶易表 .....................................161
6.2.1 水晶易表下载和安装 ............161
6.2.2 水晶易表界面 .......................164
6.2.3 水晶易表工作原理 ................170
6.2.4 水晶易表的可视化实践 ........ 171
6.3 Python .......................................... 184
6.3.1 Python 概述 ........................... 184
6.3.2 Anaconda 下载和安装 ........... 187
6.3.3 Python 的可视化实践 ............ 192
6.4 其他可视化工具概述 ................... 201
习题 ..................................................... 203
参考文献..........................................205

徐新爱，中共党员，教授，江西省金牌教师，南昌大学硕士生导师，江西省中青年骨干教师，校级“青蓝名师”。省级精品课程负责人，校级数据挖掘团队负责人。兼任江西省计算机学会理事，全国高师数学教育研究会小教培养工作委员会工委委员。研究领域为数据挖掘、数据分析。

近年来，主持并完成江西省教育规划重点课题等省级科研课题6项；参与国家自然基金课题1项（排名第三）；教育部产学合作协同育人项目2项；主编教材5部；在权威核心刊物和省级及以上刊物发表论文30余篇；获江西省高校优秀教材二等奖1项，江西省优秀教学成果一等奖1项（排名第四），校级优秀教材一等奖1项，校级多媒体课件比赛一等奖1项，校级教学成果二等奖1项等；指导学生参赛获一等奖20项，获江西省“优秀指导老师”10项；指导学生教育部大学生创新创业项目1项；软件著作权3项。

曾获学校“优秀共产党员”、“优秀教师”、“科研先进个人”、“师德先进个人”等荣誉称号。

本书遵循“理论够用”的原则，重实践、重实用；每章末有一定数量的习题供读者检测，便于读者掌握和巩固所学知识。