图分析与可视化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社作者:理查德·布莱斯 (Richard Brath) 出品人: 页数:323 译者:赵利通出版时间:2016-3-1 价格:CNY 119.00 装帧:平装 isbn号码:9787111526926 丛书系列:数据科学与工程技术丛书

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具体描述

《图分析与可视化:在关联数据中发现商业机会》通过详细的示例、样本数据集、代码和全彩图片，说明了如何：为每个问题使用合适类型的图；快速、高效且正确地收集、清洗和组织数据；为高可读性设置可视化格式，而不损失精确性；掌握允许更深入地探索和解释数据的工具；使用少量轻量级编程创建自定义可视化；选择有效的图分析技术来从数据中提取出最多信息；使用高级的可视化技术，包括动态图、大数据工具和查询。

《图谱探秘：数据关系解析与视觉呈现》核心内容：本书深入探讨了如何从海量、复杂的数据中挖掘隐藏的关联性，并通过直观、富有洞察力的可视化手段将其呈现出来。我们不局限于单一的数据类型或分析方法，而是构建了一个涵盖图论基础、数据预处理、图数据库技术、多样化图分析算法，以及前沿可视化工具与技巧的全面知识体系。通过本书，读者将掌握将抽象的数据关系转化为清晰、可操作的视觉化地图的能力，从而在商业决策、科研探索、社会网络分析等诸多领域获得前所未有的洞察力。目标读者：数据科学家与分析师：寻求更强大、更直观的数据分析工具，希望理解并应用图分析技术来解决复杂的关联性问题。软件工程师与开发者：对构建高性能图数据库应用、实现复杂数据可视化界面感兴趣。研究人员与学者：在社会学、生物学、计算机科学、经济学等领域，需要分析和展示大规模网络结构和交互模式。商业决策者与产品经理：希望通过理解数据间的内在联系，优化产品设计、提升用户体验、发现潜在市场机遇。任何对数据之美与力量充满好奇的人：想要了解如何将杂乱的数据转化为有意义的知识，并以最直观的方式呈现。详细章节概要：第一部分：图论基础与数据建模第一章：构建关系的基石——图论入门深入浅出地介绍图的基本概念：节点（顶点）、边（连接）、有向图与无向图、加权图、多图等。讨论图的表示方法：邻接矩阵、邻接表，以及它们在不同场景下的优劣。介绍图的度、路径、连通性等核心属性，为后续分析打下理论基础。通过生动的例子，阐释图论在现实世界中的广泛应用，如社交网络、交通路线、蛋白质相互作用等。第二章：从原始数据到图谱——数据转换与建模详细讲解如何从结构化（如关系型数据库、CSV）和非结构化（如文本、日志）数据中提取节点和边信息。介绍数据清洗、去重、实体解析等关键预处理步骤，确保图谱的准确性。探讨关系提取的策略：基于规则、基于机器学习、基于自然语言处理（NLP）等。引导读者构建适合特定分析需求的图数据模型，包括节点属性、边类型和属性的定义。第二部分：高效存储与检索——图数据库技术第三章：图的“记忆库”——图数据库原理介绍图数据库的核心设计理念，与传统关系型数据库、NoSQL数据库在数据模型和查询方式上的根本区别。探讨不同类型的图数据库（如属性图数据库、RDF图数据库）及其适用场景。讲解图数据库的存储结构和索引机制，如何优化图的遍历和查询性能。第四章：掌握图的语言——Cypher与SPARQL等查询语言系统学习Cypher（Neo4j）等属性图查询语言，掌握使用模式匹配来检索和操作图数据。介绍SPARQL（RDF）查询语言，学习如何在语义网环境下进行图数据查询。通过大量的实际案例，演示如何用查询语言解决复杂的关联性问题，例如查找共同好友、追踪信息传播路径等。讨论查询优化技巧，提高数据检索效率。第三部分：洞察内在联系——多样化图分析算法第五章：节点的重要性——中心性度量深入剖析不同类型的中心性度量：度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性等。讲解每种中心性度量所反映的节点在图中的角色和影响力。应用实例：识别社交网络中的关键意见领袖、分析网络中的瓶颈节点。第六章：社区的形成——社群检测算法介绍经典的社群检测算法，如Louvain算法、Label Propagation算法、Girvan-Newman算法等。探讨社群检测在发现群体结构、用户细分、欺诈检测等方面的应用。通过实际数据集，演示社群检测算法的运行过程和结果解读。第七章：连接的意义——路径分析与最短路径算法讲解图的路径概念，如简单路径、圈等。详细介绍Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等经典最短路径算法，以及它们在导航、网络路由等领域的应用。探讨路径发现在关系追踪、因果分析中的作用。第八章：相似性与推荐——相似度计算与链接预测介绍节点和图的相似度计算方法，如Jaccard相似度、Adamic-Adar指数等。探讨链接预测在好友推荐、商品推荐、知识图谱补全等场景下的应用。介绍基于图嵌入（如Node2Vec, GraphSAGE）的相似度学习和链接预测方法。第九章：模式的发现——图模式匹配与子图同构介绍如何在大型图谱中高效地查找特定的子图结构（模式）。讨论图模式匹配在知识图谱推理、生物信息学、异常检测等领域的应用。讲解子图同构问题的挑战及解决策略。第四部分：让数据“说话”——图可视化与探索第十章：视觉化的艺术——图可视化基本原则探讨可视化设计的基本原则，如何平衡信息密度与可读性。介绍节点布局算法（如力导向布局、圆形布局、层级布局）及其优缺点。讲解边样式、节点样式、颜色、大小等视觉编码元素的有效运用。第十一章：精通工具——主流图可视化库与平台介绍并演示如何使用D3.js、Cytoscape.js、Vis.js等JavaScript库构建交互式图可视化。探索Gephi、Cytoscape等桌面端可视化软件的功能与应用。介绍与图数据库集成的可视化工具，如Neo4j Bloom、Graphistry等。提供构建定制化、高性能图可视化应用的指导。第十二章：交互式探索——增强图谱的理解能力讲解如何设计交互功能，如节点/边高亮、缩放、平移、过滤、搜索等，使用户能够主动探索图谱。介绍“洞察面板”（Details-on-Demand）设计，当用户选中某个节点或边时，展示其详细属性和相关信息。探讨如何结合图分析算法结果（如社群、中心性）来增强可视化效果，实现“用视觉讲故事”。案例研究：构建一个用于社交网络分析的交互式仪表盘。第十三章：进阶可视化技巧与前沿探索探讨大数据集的可视化挑战，如降采样、聚合、集群可视化等技术。介绍如何在三维空间中呈现复杂图谱。展望图可视化在AR/VR、实时数据流可视化等新兴领域的应用。提供提升可视化表现力的实用技巧和最佳实践。第五部分：实战应用与案例分析第十四章：业务场景中的图分析金融领域：欺诈检测、反洗钱、关联交易分析。社交网络：用户画像、内容推荐、舆情分析、谣言传播。生命科学：蛋白质互作网络、基因调控网络、药物研发。知识图谱：问答系统、智能搜索、实体关系发现。网络安全：攻击路径分析、威胁情报关联。供应链管理：风险评估、效率优化。第十五章：从零开始的图谱项目构建通过一个端到端的实战项目，演示从数据采集、模型设计、图数据库搭建、图分析实现到最终可视化的全过程。项目内容可能涉及构建一个小型社交网络分析平台，或是一个知识图谱可视化探索工具。强调项目中的关键决策点和技术选型。本书旨在提供一套系统、深入且实用的图分析与可视化方法论，帮助读者掌握这项能够揭示数据深层联系的关键技能，并将理论知识转化为解决实际问题的强大武器。

作者简介

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。

目录信息

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)

读后感

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用户评价

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这本书的题目《图分析与可视化》让我想到了最近工作中遇到的一个棘手问题。我们有一个庞大的用户行为日志，里面记录了用户在各个页面之间的跳转、点击以及停留时间等信息。这些数据量巨大，而且关联性很强，我们很难从传统的表格化数据中挖掘出有价值的洞察。我一直在思考，是否有一种方法能够将这些零散的用户行为串联起来，形成一个可视化的网络，从而更容易地发现用户流失的瓶颈、热门的浏览路径，甚至是一些潜在的营销机会。当我看到这本书的名字时，我立刻就觉得它可能就是我一直在寻找的解决方案。我希望这本书能够系统地介绍如何将这类离散的用户行为数据转化为图结构，并提供一套完整的分析流程。这包括如何定义图的节点（例如用户、页面、产品）和边（例如用户访问、点击、购买），以及如何提取有意义的特征。更重要的是，我希望能学习到如何使用各种算法来分析这个用户行为图，例如寻找关键用户、识别用户画像、预测用户下一步行为等。而且，关于可视化，我希望它能够提供一些实用的技巧和工具，让我能够清晰地展示这些分析结果，比如用户行为路径图、热点页面分析图等等，能够让团队成员一目了然地理解用户行为的模式。

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这本书的书名叫做《图分析与可视化》，听起来就非常吸引人。我一直在寻找能够帮助我更好地理解数据之间复杂关系的书籍，而“图”这个概念恰恰是我一直在探索的。我希望这本书能够深入浅出地介绍图论的基础知识，让我明白为什么图这种数据结构如此强大，以及它在现实世界中究竟能解决哪些问题。例如，在社交网络分析中，如何利用图来发现社区、预测用户行为；在生物信息学中，图又如何帮助我们理解基因之间的相互作用；甚至在交通规划、推荐系统等领域，图的应用也是层出不穷。我特别期待书中能够有丰富的案例研究，能够让我看到理论是如何应用于实践的，并且希望这些案例能够涵盖不同行业和领域，拓宽我的视野。同时，关于“可视化”，这是我非常看重的一点。我认为，再复杂的分析，如果不能以直观的方式呈现出来，就很难被理解和接受。所以我希望书中能够讲解各种图的可视化技术，从基础的节点连线图，到更复杂的力导向图、层级图，甚至是交互式可视化方法，能够让我学习如何选择最合适的图示来表达分析结果，让数据“说话”。我希望这本书不仅能让我学到知识，还能激发我对图分析与可视化领域的兴趣，让我想要进一步深入研究。

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最近我对人工智能和机器学习领域产生了浓厚的兴趣，特别是那些能够处理非结构化或半结构化数据的技术。《图分析与可视化》这个书名，恰好触及了我认为在AI领域一个非常重要但又常常被忽视的方面。很多AI模型，比如深度学习，在处理表格数据上表现出色，但在处理具有复杂拓扑结构的数据时，可能就显得力不从心。我非常希望这本书能够填补这方面的知识空白，让我了解图神经网络（GNN）等技术是如何工作的，以及它们如何在各种AI应用中发挥作用，例如在推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等方面。我希望书中能够详细讲解如何构建图、如何定义图的特征，以及如何应用各种图学习算法来解决实际问题。特别是我期待的“可视化”部分，我希望它能够指导我如何将这些复杂的图结构和GNN模型的学习过程可视化，比如可视化图的嵌入向量、可视化节点之间的连接强度、可视化模型的注意力机制等等，这样我才能更直观地理解模型是如何学习和做出预测的。这本书的出现，让我觉得能够更好地理解AI的底层逻辑，并为开发更强大的AI应用打下基础。

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《图分析与可视化》这个书名，让我联想到最近在学习一些关于网络科学的入门知识。我被图这种数据结构的优雅和强大所深深吸引，感觉它能非常直观地描述事物之间的关系，而这种关系在很多复杂的系统中都至关重要。我一直觉得，要真正理解一个系统，仅仅关注孤立的个体是不够的，更重要的是要理解这些个体之间是如何相互连接、相互影响的。我希望这本书能够在这个基础上，提供更深入的理论指导和实践方法。比如，书中是否会介绍各种经典的图算法，像PageRank、最短路径算法、社区发现算法等等，并解释它们背后的数学原理和适用场景？我非常想知道，这些算法是如何在实际应用中帮助我们揭示事物隐藏的规律的。另外，关于“可视化”这部分，我期望它能够不仅仅停留在展示节点和边，而是能够深入探讨如何通过可视化来传达更复杂的信息，比如图的动态演化、多维度的图属性展示，甚至是一些交互式的探索工具，让我能够像玩游戏一样去探索数据。我希望这本书能够让我不仅掌握“做什么”，更能明白“为什么这么做”，从而成为一个真正理解和运用图分析的行家。

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我是一名数据分析师，日常工作中经常需要处理各种来源的数据，并从中提取有价值的业务洞察。《图分析与可视化》这个书名，立刻引起了我的注意，因为我发现很多时候，我们遇到的业务问题本质上都是关于“关系”的问题，比如客户之间的关联、产品之间的搭配、供应链的环节等等。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我如何将这些“关系”数据有效地转化为图模型，并利用图分析技术来解决实际的业务问题。例如，我希望能学习到如何构建不同类型的图，如社交关系图、知识图谱、地理空间图等，并掌握相应的图分析算法，例如中心性分析、社群发现、路径分析等，来识别关键节点、发现潜在的联系、优化资源配置等等。更重要的是，我期望书中在“可视化”方面能够提供一些实用的指导，让我能够将复杂的图分析结果转化为清晰、易于理解的图表，有效地向业务部门沟通我的发现，并支持他们的决策。我希望能通过这本书，将我从一个单纯的数据呈现者，转变为一个能够深入挖掘数据价值，并能够清晰地向他人传达复杂分析结果的数据洞察者。

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为在不同场景中如何可视化图谱关系提供了全面详细的指导

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还可以，列举了多种图。

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2016年本書剛出版時候因為某種原因在挺大的羞辱下被贈書，至今難忘。本書作可視化入門手冊合適，不能稱之為教材。可視化給我感覺一個是挺燒錢的東西，有錢就能用好軟件做出好效果，另一個是支撐的數據從哪來，怎麽用，其實是個挺值得關註的問題:^)至於工業界我不妄加評論，學生的話搞了可視化別以為自己厲害了，還是要註重基礎學習啊:^)

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为在不同场景中如何可视化图谱关系提供了全面详细的指导