数据可视化 2024 pdf epub mobi 电子书


数据可视化

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数据可视化 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

陈为,浙江大学CAD&CG国家重点实验室教授,博士生导师。已主持国家973项目子课题、863高科技项目、国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年基金项目等10余项。2012年获浙江省科学技术奖二等奖。2004年起与耿卫东教授开设“计算机游戏程序设计”课程,编著的课程教材被国内外10余所高校采用,并在大中华地区出版繁体字版本。2010年课程被评为国家精品课程,2012年教材入选十二五国家教材规划。2011年起,开设本科生课程“数据可视化”。研究兴趣包括可视化和可视分析。在国际一流学术期刊发表论文30余篇。担任期刊《计算机辅助设计与图形学学报》编委,多次担任国际著名学术会议程序委员会委员(IEEE Visualization,EuroVis, EuroGraphics,Pacific Graphics,CGI,Pacific Vis等),担任IEEE Pacific Visualization 2011和2012分论坛主席、VINCI国际会议大会主席(2010,2012)IEEE Pacific Visualization 2013大会论文主席。

沈则潜,博士,美国eBay研究院资深科学家。1997年至2001年本科就读于浙江大学计算机科学与工程学系。2002年至2004年在美国田纳西大学诺克斯维尔分校电子与计算机工程学系学习并获得硕士学位。2004年至2009年就读于美国加州大学戴维斯分校,师从IEEE Fellow马匡六教授,获信息可视化方向博士学位。2008年7月进入eBay研究院工作,从事海量数据分析和可视化的研发工作。研究兴趣包括信息可视化和可视分析,特别是大数据可视化、用户行为分析和社交网络的可视分析。在国际一流学术期刊和会议发表论文多篇,包括IEEE TVCG,IEEE VisWeek,EuroVis等。多次受邀参加国际顶尖学术期刊和会议的评审工作。

陶煜波,博士,浙江大学CAD&CG国家重点实验室讲师。于2003年、2009年分别获得浙江大学学士、博士学位。之后在浙江大学进行博士后研究,2010年至2012年在英国贝德福德大学作为博士后从事生物医学可视化研究,2012年9月进入浙江大学CAD&CG国家重点实验室工作,已主持国家自然科学基金青年基金项目1项。研究兴趣包括电磁计算、科学计算可视化和可视分析。在国际一流学术期刊和会议发表论文多篇,包括IEEE TVCG,IEEE TIM,IEEE TAP等。多次受邀参加国际学术期刊和会议的评审工作。


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发表于2024-05-19

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数据可视化 电子书 读后感

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在确定数据可视化为自己研究主题之初,我经常上网搜寻相关资料。但是初期的收集经常是杂乱无章,缺乏系统规划的。以至于我产生了三个困扰我的问题,分别是: 1. 信息可视化与数据可视化,到底有什么区别?或者说infographics 与visualization之间有何区别? 2.data visualiza...  

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从事软件研发工作7年之后,我个人对IT信息化的理解是:信息化初级阶段要做的事情是机器封装简单业务逻辑替代人工完成部分繁琐工作,提升效率并减少人为出错,整体来看处于操作事务层面,这个时候的计算机是人类手臂的延伸。而信息化高级阶段,需要计算机封装更高级的业...

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出版者:电子工业出版社
作者:陈为
出品人:
页数:668
译者:
出版时间:2013-12
价格:128.00元
装帧:平装
isbn号码:9787121211546
丛书系列:大数据丛书

图书标签: 数据可视化  可视化  数据分析  数据挖掘  大数据  数据  计算机  信息图   


数据可视化 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

全书共有16 章,分为4 篇。基础篇,阐述数据可视化的基础理论和概念,从人的感知和认知出发,介绍数据模型和可视化基础;时空数据篇,介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法,此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生;非时空数据篇,描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化,这些数据既存在于真实物理空间,又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式;用户篇,介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具,例如交互和可视化评测方法,以及在具体领域的可视化和应用系统。

本书从研究者的角度,介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具,既可作为初学者的领路手册,也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

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数据可视化 2024 pdf epub mobi 用户评价

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系统介绍可视化的教材了 ,很不错,条理清晰,内容丰富,参考文献齐全

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适合用作理论基础的学习,但是操作性不强。基本涵盖了数据可视化的方方面面,看到了从来没见过的数据分析图

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很棒的工具书

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也太枯燥了。一点都不深入浅出,看得脑阔疼。

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