数据分析与呈现：使用JavaScript & jQuery [JavaScript and jQuery for Data Analysis and Visual] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302416678

版次：1

商品编码：11800017

品牌：清华大学

包装：平装

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

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：432

字数：640

内容简介

　　用JavaScript动态呈现数据
　　超出设计概念，借助现代JavaScript和jQuery的强大功能和灵活性，生动直观地分析和呈现数据！《数据分析与呈现 使用JavaScript & jQuery》循序渐进地讲解将数字融入生活的关键技术和工具，并列举紧贴实用的示例来演示如何在实际应用中使用这些技能。通过阅读本书，将可以深入学习JavaScript和jQuery核心库，识别数据透露的信息，并以较低成本创建可视化图表。配书网站包含所有示例代码、数据集以及库和其他资源的链接。
　　主要内容
　　◆ 指导你使用自己Web编程语言创建卓越的可视化图表
　　◆ 提供用于分析和可视化的JavaScript和jQuery核心库的详情
　　◆ 分析各种可视化方法和技术
　　◆ 演示如何用JavaScript分析和操纵数据
　　◆ 提供构建特定数据可视化类型所需的详明分步指令
　　◆ 介绍绘制图表的技术，讲解如何创建和自定义地图以及如何使用D3和Ignite UI
　　◆ 展示如何执行交互式分析以及如何开发可视化项目

作者简介

　　Jon Raasch，是一位自由职业的Web开发者，曾撰写多本书籍。作为一名用户体验爱好者，他为桌面和移动设备构建HTML5和JavaScript应用。

　　Graham Murray，是一位专注于构建UI开发工具的软件架构师。

　　Vadim Ogievetsky，是Metamarkets的数据流处理师，负责开发数据可视化框架。

　　Joseph Lowery，是一位专业Web设计师，也是一位在线培训师，在Lynda.com讲授如何创建网站和应用以及如何实现数据可视化。

目录

第Ⅰ部分 数据可视化之美
第1章 数据可视化的世界 3
1.1 将数字带入生活中 3
1.1.1 采集数据 4
1.1.2 可视化数据 4
1.1.3 同时采集和可视化数据 5
1.2 数据可视化的应用 6
1.2.1 在公共部门中的应用 7
1.2.2 在B2B和企业内部的应用 7
1.2.3 B2C的使用 8
1.3 Web专业人士：一直参与其中 9
1.4 可用的技术 10
1.4.1 更快和更优秀的JavaScript处理 10
1.4.2 HTML5的崛起 11
1.4.3 降低实现门槛 12
1.5 小结 13
第2章 分析的基本要点 15
2.1 关键的分析概念 15
2.1.1 平均数和中位数 16
2.1.2 标准偏差 16
2.2 使用采样数据 18
2.2.1 标准偏差变异 18
2.2.2 人均计算 18
2.2.3 误差幅度 19
2.3 使用数据挖掘检测模式 19
2.4 预测未来趋势 20
2.5 小结 22
第3章 构建可视化基础 23
3.1 探索可视化数据的范围 23
3.1.1 图表图元 24
3.1.2 浏览高级可视化 35
3.1.3 蜡烛图 35
3.1.4 气泡图 36
3.1.5 曲面图 37
3.1.6 地图 38
3.1.7 信息图 39
3.2 使用HTML5 Canvas 41
3.3 集成SVG 43
3.4 小结 45
第Ⅱ部分 使用JavaScript进行分析
第4章 集成现有数据 49
4.1 从标准文本文件中读取数据 49
4.1.1 异步工作 50
4.1.2 读取CSV文件 50
4.2 使用XML数据 52
4.2.1 了解XML格式 52
4.2.2 获得XML数据 53
4.2.3 使用XSLT设计样式 55
4.3 显示JSON内容 57
4.3.1 了解JSON语法 57
4.3.2 读取JSON数据 58
4.3.3 异步JSON 59
4.4 小结 62
第5章 以交互方式收集数据 63
5.1 使用HTML5表单控件 63
5.1.1 引入HTML5 输入类型 63
5.1.2 表单部件和数据格式化 64
5.2 最大化移动表单 65
5.2.1 使用上下文键盘 65
5.2.2 样式化移动表单增加可用性 66
5.2.3 移动表单部件 66
5.3 小结 66
第6章 验证数据 69
6.1 服务器端验证和客户端验证 70
6.2 原生HTML5验证 70
6.2.1 原生验证和JavaScript验证 71
6.2.2 了解HTML5验证 71
6.2.3 使用HTML5验证数字 72
6.2.4 必需的字段和最大长度 72
6.2.5 自定义HTML5验证规则 73
6.2.6 自定义HTML5验证消息 73
6.2.7 h5Validate polyfill 74
6.3 jQuery验证引擎 74
6.3.1 了解jQuery验证引擎 75
6.3.2 验证器 75
6.3.3 错误消息 79
6.4 小结 80
第7章 检查和排序数据表 81
第8章 在客户端执行统计分析 133
第Ⅲ部分 以编程的方式可视化数据
第9章 浏览绘图工具 143
第10章 使用Rapha?l构建自定义图表 189
第11章 D3简介 221
第12章 使用符号 253
第13章 映射全局、区域和局部数据 277
第14章 使用Ignite UI igDataChart 绘制时间系列 311
第Ⅳ部分 交互式分析和可视化项目
第15章 构建一个内部相互连接的仪表盘 351
第16章 D3实践 395

前言/序言

　　当提到Web时，你可能会听到这样一句话：“内容为王”。这是BillGates在20世纪90年代提出的，这个经常重复的口头禅强调了信息高于一切的重要性。想一想：当普通用户在访问你的网站时，他们不是为了欣赏美观的设计或者很酷的动画——而是为了查看内容。因此，所有Web专业人士，不论是设计师、开发人员还是营销人员，他们都有一个目标：将信息传达给用户。
　　那么比原生数据更好的信息来源是什么呢？也就是说，原生数据本身只不过是静态的噪音而已。而数据可视化则允许我们弥补这个间隙，将原生数据转变为有意义的内容。
　　此时，你可能已经了解到数据可视化并不只是用于打动老板的华而不实的工具。尽管本书确实涵盖了一些令人印象深刻的工具(例如全面的D3库)，但所有的重点仍然在信息上。至少，数据可视化将把信息传达给用户。但你将会学到更加深入的内容。这是因为数据可视化还能够做的更多；除了传达信息，数据可视化还可以分析信息，用于提供有意义的观点。
　　好的数据可视化不只是将数据聚合成更容易理解的块。好的数据可视化将引导用户得出有力的结论。它将采用展示方式(而不是告诉)；以我们的经验来看，除了它，没有任何更好的方法可以表达自己的观点。没有什么可以取代数据可视化，用于引导用户得出结论，并在稍后自己描绘出该结论。
　　本书涵盖的内容
　　本书第Ⅰ部分将对数据可视化进行广泛的讨论。它将讨论数据可视化的当前状态和总体目标，然后涵盖一些基本的分析原理。第Ⅰ部分将以一些技术基础的概述为结尾，例如，HTML5画布和SVG的基础知识，在本书剩余的内容中，将对它们进行详细讲解。
　　第Ⅱ部分将带你进入数据分析和采集的领域。它将讨论用于从一台服务器中抓取数据的技术，甚至涵盖如何将已存储的数据与用户的表单数据相结合。此后将讲解数据验证和显示表格数据的技术。第Ⅱ部分将以客户端分析工具的讨论为结尾，提供了一个基于JavaScript构建的、强大的统计分析工具包。
　　第Ⅲ部分探讨一些真正的数据可视化工具，其中十之八九位于你在本书中最喜欢的章节。你将从运行一些基本的图表解决方案开始学习，例如GoogleCharts。从此时起，本书将开始讲解一些更复杂的图表解决方案——涵盖如何使用Raphael以及如何使用D3库构建自定义解决方案。最后，将学习更具体的数据可视化应用，例如地理和股票数据。
　　最后但不是最不重要的，第Ⅳ部分将通过几个真实世界中的例子巩固所有你在第Ⅰ部分到第Ⅲ部分中所学到的知识。首先你将看到如何构建一个相互关联的仪表盘(它将使用GoogleCharts渲染美国人口普查数据)，然后你将看到如何在生产环境中使用D3创建可重用的可视化。
　　本书面向的读者
　　本书面向的是对前端开发已经有一定了解的Web开发者。尽管你不需要掌握该领域中的高级技巧，但你至少应该拥有JavaScript和jQuery初学者级别的知识。除此之外，我们不再对你的技能水平做任何设定。我们将从基础开始讲解数据可视化工具，以及它们底层使用的技术。必要的时候，我们会将你指引到外部的资源，其中提供了这些领域相关的知识。通过这种方式，我们可以快速地涵盖这些知识，并继续学习数据库可视化的更多和更令人印象深刻的内容。
　　在本书结束时，你将掌握各种数据可视化工具和技术相关的高级知识。本书将为你提供一个广泛应用的工具包，用于处理所有的可视化需求。
　　……

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学习JavaScript和jquery，学习统计。

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活动时候买，超值，多来一些酱紫的活动，不错~

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请问一次写八九本书的评价什么感觉，2

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前端开发火热，这本书正是我需要的，朋友推荐，不错，入手一本

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数据分析标杆之作

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