可視化數據培訓

課程大綱：

第一部分 可視化數據的七個階段

為什么數據顯示需要計劃

一個例子

相互影響和聯合

原則

綜述

第二部分 Processing入門

Processing的草圖功能

導出和發布你的項目

示例和參考

函數

草圖和腳本編程

第三部分 映射

繪制一幅地圖

地圖上的定位

地圖上的數據

使用你自己的數據

第四部分 時間序列

牛奶、茶和咖啡（獲取和分析）

清理桌子（過濾和挖掘）

一個簡單的圖表（表述和修飾）

為當前數據集合貼上標簽（修飾和交互）

繪制坐標軸（修飾）

選擇一個合適的表述（表述和修飾）

通過鼠標滾動強調數據點（交互）

連接數據的方法（修飾）

標簽面板一樣的文本標簽（交互）

數據集合之間插值（交互）

結束時間序列

第五部分 連接和關連

改變數據源

問題描述

預處理

使用預處理過的數據（獲取，分析，過濾，挖掘）

顯示結果（表述）

回到問題本身（修飾）

復雜排序：將收入作為判斷勝局的依據

轉移到多個日期（交互）.

平滑交互（修飾）

實施時的考慮因素（獲取，分析，過濾）

第六部分 散點地圖

預處理

載入數據（獲取和分析）

用郵政編碼繪制散點圖（挖掘和表述）

在輸入的時候突出顯示（優化和交互）

顯示目前已選擇的點（優化）

逐漸地將點變暗和變亮（優化）

放大（交互）

改變縮放時的點的畫法（優化）

部署的問題（獲取和優化）

下面的步驟

第七部分 樹、層次結構和遞歸

用遞歸來構建一個目錄樹

用隊列來異步的加載（交互）

樹圖的簡介

哪些文件占據了最多的空間

查閱文件夾的內容（交互）

提高樹圖的顯示（修飾）

快速瀏覽文件（交互）

下面的步驟

第八部分 網絡和圖

簡單的圖的演示示例

一個更加復雜的圖

解決網絡問題

高級圖例

挖掘更多信息

第九部分 獲取數據

哪里能找到數據

從互聯網上獲取數據的工具

用Processing定位使用的文件

載入文本數據

處理文件和文件夾

列出一個文件夾中的文件

異步圖像下載

以OpenStream（）為橋聯系Java

處理字節數組

高級網頁技術

使用數據庫

處理大量文件

第十部分 分析數據

努力程度

收集線索的工具

文本是最好的

文本標注語言

正則表達式（regexps）

語法和BNF范式

壓縮的數據

向量和幾何

二進制數據格式

高級偵查工作