本书对可视化技术、交互技术以及数据分析方法进行了系统和全面的讲解。介绍了交互式可视化数据分析解决方案的设计标准,论述了设计中的影响因素以及工作流程的检验方法。读者可以从中了解可视化编码的基础知识,以及用于多元数据、时间数据、地理空间数据和图形数据等方面的众多可视化技术。 书中专门用一章的内容来介绍与可视化效果互动的常规概念,并且利用图示来说明现代交互技术如何推动可视化数据分析的发展。针对如今庞大而复杂的数据,本书涵盖了自动化分析计算支持可视化数据分析的相关内容,另外还介绍了多屏幕环境下的高级可视化概念、数据分析过程中的用户指南以及渐进式可视化数据分析等技术。 作者用简洁明了的术语以自上而下的视角解读了交互式可视化数据分析。众多真实案例和丰富的插图将使学生、本领域专家、数据密
本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理,以及表和索引的扫描方式,详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间,帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响,并能够运用量化的方法进行判断和优化,指导关系型数据库的索引设计。
你是否在寻找一本完整介绍Python操纵、处理、提取和压缩结构化数据的指南?本书包含了许多实例分析,通过若干个Python库——包括NumPy,pandas,matplotlib和IPython——为你展示了如何高效地解决大量数据分析的问题。《Python数据分析()》由麦金尼撰写,他是pandas库的主要作者。本书也是一本具有实践性的指南,指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师,或者是进入科学计算领域的Python程序员。使用IPyth1on交互式shell作为你的主要开发环境学习NumPy(NumericalPython)的基础和高级特性接触patldas库中的数据分析工具。《Python数据分析()》内容:使用高性能工具来加载、抽取、转换、合并和改造数据使用matplotlib来创建散点图和静态或者交互式可视化数据运用pandas的groupby功能来对数据集进行切片、切块和汇总通过具体实例来学
空间数据库是近年的热点研究领域,是一门前沿的交叉学科。本书全面介绍了空间数据库的概念、应用领域、查询语言、空间数据的索引和存储机制、空间查询处理和优化等内容,对空间数据挖掘和空间数据仓库也有精彩的论述。本书条理清晰,叙述严谨,实例丰富,曾得到业内权威人士的赞誉。本书的每章之后都附有习题,帮助读者检验学习效果。本书既适合作为计算机及相关专业的本科生、研究生的,也适合IT业的研究人员、技术人员阅读。对于想了解空间数据库的初学者来说,本书也是一本极有价值的参考书。