數據分析與呈現：使用JavaScript & jQuery [JavaScript and jQuery for Data Analysis and Visual] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] Jon Raasch，Graham Murray，Vadim Og，Joseph Lowery 著，王肖峰 譯

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302416678

版次：1

商品編碼：11800017

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：JavaScript and jQuery for Data Analysis and Visual

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：432

字數：640

內容簡介

　　用JavaScript動態呈現數據
　　超齣設計概念，藉助現代JavaScript和jQuery的強大功能和靈活性，生動直觀地分析和呈現數據！《數據分析與呈現 使用JavaScript & jQuery》循序漸進地講解將數字融入生活的關鍵技術和工具，並列舉緊貼實用的示例來演示如何在實際應用中使用這些技能。通過閱讀本書，將可以深入學習JavaScript和jQuery核心庫，識彆數據透露的信息，並以較低成本創建可視化圖錶。配書網站包含所有示例代碼、數據集以及庫和其他資源的鏈接。
　　主要內容
　　◆ 指導你使用自己Web編程語言創建卓越的可視化圖錶
　　◆ 提供用於分析和可視化的JavaScript和jQuery核心庫的詳情
　　◆ 分析各種可視化方法和技術
　　◆ 演示如何用JavaScript分析和操縱數據
　　◆ 提供構建特定數據可視化類型所需的詳明分步指令
　　◆ 介紹繪製圖錶的技術，講解如何創建和自定義地圖以及如何使用D3和Ignite UI
　　◆ 展示如何執行交互式分析以及如何開發可視化項目

作者簡介

　　Jon Raasch，是一位自由職業的Web開發者，曾撰寫多本書籍。作為一名用戶體驗愛好者，他為桌麵和移動設備構建HTML5和JavaScript應用。

　　Graham Murray，是一位專注於構建UI開發工具的軟件架構師。

　　Vadim Ogievetsky，是Metamarkets的數據流處理師，負責開發數據可視化框架。

　　Joseph Lowery，是一位專業Web設計師，也是一位在綫培訓師，在Lynda.com講授如何創建網站和應用以及如何實現數據可視化。

目錄

第Ⅰ部分 數據可視化之美
第1章 數據可視化的世界 3
1.1 將數字帶入生活中 3
1.1.1 采集數據 4
1.1.2 可視化數據 4
1.1.3 同時采集和可視化數據 5
1.2 數據可視化的應用 6
1.2.1 在公共部門中的應用 7
1.2.2 在B2B和企業內部的應用 7
1.2.3 B2C的使用 8
1.3 Web專業人士：一直參與其中 9
1.4 可用的技術 10
1.4.1 更快和更優秀的JavaScript處理 10
1.4.2 HTML5的崛起 11
1.4.3 降低實現門檻 12
1.5 小結 13
第2章 分析的基本要點 15
2.1 關鍵的分析概念 15
2.1.1 平均數和中位數 16
2.1.2 標準偏差 16
2.2 使用采樣數據 18
2.2.1 標準偏差變異 18
2.2.2 人均計算 18
2.2.3 誤差幅度 19
2.3 使用數據挖掘檢測模式 19
2.4 預測未來趨勢 20
2.5 小結 22
第3章 構建可視化基礎 23
3.1 探索可視化數據的範圍 23
3.1.1 圖錶圖元 24
3.1.2 瀏覽高級可視化 35
3.1.3 蠟燭圖 35
3.1.4 氣泡圖 36
3.1.5 麯麵圖 37
3.1.6 地圖 38
3.1.7 信息圖 39
3.2 使用HTML5 Canvas 41
3.3 集成SVG 43
3.4 小結 45
第Ⅱ部分 使用JavaScript進行分析
第4章 集成現有數據 49
4.1 從標準文本文件中讀取數據 49
4.1.1 異步工作 50
4.1.2 讀取CSV文件 50
4.2 使用XML數據 52
4.2.1 瞭解XML格式 52
4.2.2 獲得XML數據 53
4.2.3 使用XSLT設計樣式 55
4.3 顯示JSON內容 57
4.3.1 瞭解JSON語法 57
4.3.2 讀取JSON數據 58
4.3.3 異步JSON 59
4.4 小結 62
第5章 以交互方式收集數據 63
5.1 使用HTML5錶單控件 63
5.1.1 引入HTML5 輸入類型 63
5.1.2 錶單部件和數據格式化 64
5.2 最大化移動錶單 65
5.2.1 使用上下文鍵盤 65
5.2.2 樣式化移動錶單增加可用性 66
5.2.3 移動錶單部件 66
5.3 小結 66
第6章 驗證數據 69
6.1 服務器端驗證和客戶端驗證 70
6.2 原生HTML5驗證 70
6.2.1 原生驗證和JavaScript驗證 71
6.2.2 瞭解HTML5驗證 71
6.2.3 使用HTML5驗證數字 72
6.2.4 必需的字段和最大長度 72
6.2.5 自定義HTML5驗證規則 73
6.2.6 自定義HTML5驗證消息 73
6.2.7 h5Validate polyfill 74
6.3 jQuery驗證引擎 74
6.3.1 瞭解jQuery驗證引擎 75
6.3.2 驗證器 75
6.3.3 錯誤消息 79
6.4 小結 80
第7章 檢查和排序數據錶 81
第8章 在客戶端執行統計分析 133
第Ⅲ部分 以編程的方式可視化數據
第9章 瀏覽繪圖工具 143
第10章 使用Rapha?l構建自定義圖錶 189
第11章 D3簡介 221
第12章 使用符號 253
第13章 映射全局、區域和局部數據 277
第14章 使用Ignite UI igDataChart 繪製時間係列 311
第Ⅳ部分 交互式分析和可視化項目
第15章 構建一個內部相互連接的儀錶盤 351
第16章 D3實踐 395

前言/序言

　　當提到Web時，你可能會聽到這樣一句話：“內容為王”。這是BillGates在20世紀90年代提齣的，這個經常重復的口頭禪強調瞭信息高於一切的重要性。想一想：當普通用戶在訪問你的網站時，他們不是為瞭欣賞美觀的設計或者很酷的動畫——而是為瞭查看內容。因此，所有Web專業人士，不論是設計師、開發人員還是營銷人員，他們都有一個目標：將信息傳達給用戶。
　　那麼比原生數據更好的信息來源是什麼呢？也就是說，原生數據本身隻不過是靜態的噪音而已。而數據可視化則允許我們彌補這個間隙，將原生數據轉變為有意義的內容。
　　此時，你可能已經瞭解到數據可視化並不隻是用於打動老闆的華而不實的工具。盡管本書確實涵蓋瞭一些令人印象深刻的工具(例如全麵的D3庫)，但所有的重點仍然在信息上。至少，數據可視化將把信息傳達給用戶。但你將會學到更加深入的內容。這是因為數據可視化還能夠做的更多；除瞭傳達信息，數據可視化還可以分析信息，用於提供有意義的觀點。
　　好的數據可視化不隻是將數據聚閤成更容易理解的塊。好的數據可視化將引導用戶得齣有力的結論。它將采用展示方式(而不是告訴)；以我們的經驗來看，除瞭它，沒有任何更好的方法可以錶達自己的觀點。沒有什麼可以取代數據可視化，用於引導用戶得齣結論，並在稍後自己描繪齣該結論。
　　本書涵蓋的內容
　　本書第Ⅰ部分將對數據可視化進行廣泛的討論。它將討論數據可視化的當前狀態和總體目標，然後涵蓋一些基本的分析原理。第Ⅰ部分將以一些技術基礎的概述為結尾，例如，HTML5畫布和SVG的基礎知識，在本書剩餘的內容中，將對它們進行詳細講解。
　　第Ⅱ部分將帶你進入數據分析和采集的領域。它將討論用於從一颱服務器中抓取數據的技術，甚至涵蓋如何將已存儲的數據與用戶的錶單數據相結閤。此後將講解數據驗證和顯示錶格數據的技術。第Ⅱ部分將以客戶端分析工具的討論為結尾，提供瞭一個基於JavaScript構建的、強大的統計分析工具包。
　　第Ⅲ部分探討一些真正的數據可視化工具，其中十之八九位於你在本書中最喜歡的章節。你將從運行一些基本的圖錶解決方案開始學習，例如GoogleCharts。從此時起，本書將開始講解一些更復雜的圖錶解決方案——涵蓋如何使用Raphael以及如何使用D3庫構建自定義解決方案。最後，將學習更具體的數據可視化應用，例如地理和股票數據。
　　最後但不是最不重要的，第Ⅳ部分將通過幾個真實世界中的例子鞏固所有你在第Ⅰ部分到第Ⅲ部分中所學到的知識。首先你將看到如何構建一個相互關聯的儀錶盤(它將使用GoogleCharts渲染美國人口普查數據)，然後你將看到如何在生産環境中使用D3創建可重用的可視化。
　　本書麵嚮的讀者
　　本書麵嚮的是對前端開發已經有一定瞭解的Web開發者。盡管你不需要掌握該領域中的高級技巧，但你至少應該擁有JavaScript和jQuery初學者級彆的知識。除此之外，我們不再對你的技能水平做任何設定。我們將從基礎開始講解數據可視化工具，以及它們底層使用的技術。必要的時候，我們會將你指引到外部的資源，其中提供瞭這些領域相關的知識。通過這種方式，我們可以快速地涵蓋這些知識，並繼續學習數據庫可視化的更多和更令人印象深刻的內容。
　　在本書結束時，你將掌握各種數據可視化工具和技術相關的高級知識。本書將為你提供一個廣泛應用的工具包，用於處理所有的可視化需求。
　　……

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馬馬虎虎的書

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公司統一采購，專業類圖書，同事評價還不錯。

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數據分析標杆之作

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東西不錯，好看也挺好用的

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活動時候買，超值，多來一些醬紫的活動，不錯~

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書不錯，學習中，希望以後能從事數據可視化的工作，就看這個啦

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