图分析与可视化

Richard Brath是数据可视化的积极实践者和先行者，其视觉分析的研究、设计与开发不仅涉及研究领域还用于商业领域。他创建的解决方案范围很广，从用于移动设备中丰富的交互式可视化，到用于商业应用的多点触控、多屏幕装置以及基于Web的可视化分析，涉及的应用领域也很广，如贸易、职业体育和广播电视等，每天都有成千上万的人使用。

David Jonker是Uncharted（原来的Oculus Info Inc）公司的联合创始人和高级合伙人。他是一名设计师和开发人员，为基于Web的、分布式的、移动的应用设计可视化分析工具和平台。他在过去20多年做了大量可视化工作，其中包括位于时代广场NASDAQ MarketSite实时广播中心的可视化系统。目前，他是DARPA XDATA项目的带头人。Jonker和Brath是商业合作伙伴，两个人也经常在领先的行业及研究...

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Richard Brath是数据可视化的积极实践者和先行者，其视觉分析的研究、设计与开发不仅涉及研究领域还用于商业领域。他创建的解决方案范围很广，从用于移动设备中丰富的交互式可视化，到用于商业应用的多点触控、多屏幕装置以及基于Web的可视化分析，涉及的应用领域也很广，如贸易、职业体育和广播电视等，每天都有成千上万的人使用。

David Jonker是Uncharted（原来的Oculus Info Inc）公司的联合创始人和高级合伙人。他是一名设计师和开发人员，为基于Web的、分布式的、移动的应用设计可视化分析工具和平台。他在过去20多年做了大量可视化工作，其中包括位于时代广场NASDAQ MarketSite实时广播中心的可视化系统。目前，他是DARPA XDATA项目的带头人。Jonker和Brath是商业合作伙伴，两个人也经常在领先的行业及研究论坛上发表演讲，进行展示。

前言
作者简介
第Ⅰ部分概述
第1章为什么使用图2
1.1商业中的可视化3
1.2商业中的图4
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前言
作者简介
第Ⅰ部分概述
第1章为什么使用图2
1.1商业中的可视化3
1.2商业中的图4
1.2.1找出反常现象5
1.2.2管理网络和供应链7
1.2.3辨别风险模式9
1.2.4优化资产组合11
1.2.5绘制社会等级分层图13
1.2.6发现社区15
1.3图的现状16
1.4小结17
第2章图的类型及其适用的问题18
2.1关系18
2.2分层21
2.3社区23
2.4流27
2.5空间网络30
2.6小结32
第Ⅱ部分过程和工具
第3章数据：收集、清洗和连接35
3.1了解目标35
3.2收集：识别数据35
3.2.1潜在的图数据源36
3.2.2潜在的分层数据源41
3.2.3获取数据43
3.3清洗：准备数据44
3.4连接：组织图数据45
3.4.1计算图46
3.4.2图数据的文件格式48
3.5集中回顾54
3.6小结54
第4章统计数据和布局55
4.1基本的图统计数据55
4.1.1大小（节点数和边数）55
4.1.2密度56
4.1.3成分数56
4.1.4度和路径56
4.1.5中心度58
4.1.6病毒式营销示例59
4.2布局60
4.2.1节点–连接布局60
4.2.2其他布局61
4.2.3力导向布局62
4.2.4仅节点布局66
4.2.5时间布局67
4.2.6自顶向下和其他正交分层68
4.2.7辐射状分层71
4.2.8地理布局和地图72
4.2.9弦图74
4.2.10邻接矩阵74
4.2.11树图76
4.2.12分层饼图76
4.2.13平行坐标77
4.3集中回顾79
4.4小结79
第5章视觉特性80
5.1基本视觉特性81
5.2关键的节点特性82
5.2.1节点大小82
5.2.2节点颜色84
5.2.3标签87
5.3关键的边特性91
5.3.1边的权重91
5.3.2边的颜色91
5.3.3边的类型92
5.4组合基本特性93
5.5捆绑、形状、图片及更多94
5.5.1捆绑边94
5.5.2形状95
5.5.3节点图片95
5.5.4节点边框96
5.5.5更多特性97
5.5.6干扰与分隔97
5.6集中回顾101
5.7小结101
第6章探索和解释102
6.1探索、解释和导出102
6.2必要的探索性交互104
6.2.1缩放和摇动（以及比例缩放和旋转）105
6.2.2识别106
6.2.3过滤器107
6.2.4隔离和重做布局109
6.3更多交互式探索110
6.3.1识别邻近节点111
6.3.2路径111
6.3.3删除112
6.3.4分组112
6.3.5迭代分析114
6.4解释114
6.4.1数据故事的顺序115
6.4.2图例116
6.4.3注释116
6.4.4导出数据子集、图和图片118
6.5集中回顾119
6.6小结120
第7章鼠标点击类图工具121
7.1Excel121
7.1.1汇总连接122
7.1.2提取节点122
7.1.3Excel中的邻接矩阵可视化123
7.2NodeXL125
7.2.1NodeXL基础125
7.2.2社交网络功能127
7.3Gephi129
7.3.1Gephi基础129
7.3.2注意事项131
7.4Cytoscape133
7.4.1Cytoscape基础133
7.4.2将数据导入Cytoscape134
7.4.3视觉特性135
7.4.4Apps菜单139
7.5yEd139
7.6小结141
第8章轻量级编程143
8.1Python143
8.1.1上手143
8.1.2清洗数据144
8.1.3从连接数据集中提取节点集合145
8.1.4将电子邮件数据转换为图149
8.1.5图数据库154
8.2JavaScript与图的可视化155
8.2.1D3基础155
8.2.2D3和图160
8.2.3D3弹簧图169
8.3小结174
第Ⅲ部分图的可视化分析
第9章关系176
9.1连接和关系176
9.1.1诈骗索赔中的相似性177
9.1.2网络安全179
9.2电子邮件关系181
空间分隔181
9.3演员与电影184
9.4将连接转换为节点186
9.5小结188
第10章分层189
10.1组织结构图189
10.2树与图191
10.3绘制分层193
10.4决策树198
10.5网站树及有效性200
10.6小结203
第11章社区204
11.1社区的定义特征205
11.2图聚类205
11.2.1社交网络案例分析206
11.2.2使用NodeXL和Gephi分析社交媒体206
11.2.3可聚类的布局208
11.2.4使用颜色描述簇的特征210
11.2.5社区发现211
11.2.6使用颜色来区分簇212
11.2.7社区话题分析214
11.2.8社区情感216
11.3团伙和其他组219
11.3.1社交媒体中的团伙220
11.3.2使用凸包的社区组220
11.4小结223
第12章流224
12.1桑基图225
12.2构造一个桑基图229
12.2.1创建页面结构229
12.2.2处理和建模数据230
12.2.3可视化数据231
12.2.4高亮显示通过节点的流233
12.3使用流的社区布局235
12.4弦图237
12.5构造一个弦图238
12.5.1准备数据238
12.5.2创建页面结构239
12.5.3处理和建模数据240
12.5.4可视化数据243
12.5.5根据需要显示交互细节247
12.6行为因子树248
12.7小结249
第13章空间网络250
13.1示意图布局250
13.2小世界分组255
13.3连接玫瑰汇总255
13.4路线模式263
13.4.1可视化路线段264
13.4.2轨迹聚合267
13.5小结268
第Ⅳ部分高级技术
第14章大数据270
14.1图数据库271
14.1.1产品营销示例271
14.1.2创建和填充一个图数据库273
14.2图查询语言275
14.2.1使用Gremlin进行图查询276
14.2.2使用图查询来提取邻域278
14.3分析邻域281
14.4绘制网络活动287
14.5社区可视化289
14.6小结290
第15章动态图291
15.1图的变化291
15.1.1有机动画292
15.1.2完整时间跨度布局293
15.1.3重影295
15.1.4淡出296
15.1.5社区演化297
15.2交易图298
15.2.1聚类交易分析299
15.2.2空间交易分析304
15.3小结305
第16章设计307
16.1节点307
16.1.1节点的形状308
16.1.2节点大小313
16.1.3节点标签314
16.2连接314
16.3颜色318
16.4小结320
图论术语表322
· · · · · · (收起)