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基于Web前端数据可视化研究与应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 可视化发展史第17-18页
    1.3 国内外研究现状第18-20页
    1.4 本文研究工作和内容第20-21页
    1.5 本文结构第21页
    1.6 本章总结第21-22页
第二章 Web前端数据可视化相关技术与方法第22-36页
    2.1 数据可视化基本流程第22-23页
    2.2 低维数据可视化技术方法第23-25页
        2.2.1 标签云技术第23页
        2.2.2 图表法第23-25页
    2.3 多维数据可视化技术第25-30页
        2.3.1 基于几何的技术第26页
        2.3.2 基于图标的技术第26-28页
        2.3.3 基于层次的技术第28-29页
        2.3.4 基于降维映射的技术第29页
        2.3.5 多维数据可视化技术比较与选择第29-30页
    2.4 Web前端开发相关技术第30页
    2.5 Web前端可视化技术第30页
    2.6 Web前端可视化框架第30-34页
        2.6.1 ECharts第31页
        2.6.2 High Charts第31-32页
        2.6.3 D3第32页
        2.6.4 Web前端可视化框架的比较与选择第32-34页
    2.7 本章总结第34-36页
第三章 平行坐标可视化技术研究第36-58页
    3.1 平行坐标可视化技术第36-40页
        3.1.1 Web前端平行坐标图绘制技术研究第36-37页
        3.1.2 基于ECharts3.0 平行坐标交互技术以及改进第37-40页
    3.2 基于主成分分析的平行坐标(PCAP)可视化技术研究第40-50页
        3.2.1 PCAP可视化技术提出的背景第40-41页
        3.2.2 数据相关性检验第41-42页
        3.2.3 PCA的基本原理以及数据处理过程第42-44页
        3.2.4 SPSS对PCA仿真第44-48页
        3.2.5 PCAP可视化技术的实现第48-50页
    3.3 基于主成分分析和聚类的平行坐标(PCAKP)可视化技术第50-57页
        3.3.1 PCAKP可视化技术提出背景第50页
        3.3.2 聚类分析第50-52页
        3.3.3 K-means聚类算法第52-53页
        3.3.4 SPSS对K-means聚类算法的仿真第53-54页
        3.3.5 PCAKP可视化技术实现与结论第54-57页
    3.4 本章小结第57-58页
第四章 基于Web前端数据可视化系统设计与实现第58-72页
    4.1 系统需求分析第58页
    4.2 可视化系统流程设计第58-59页
    4.3 Web前端模块设计第59-63页
        4.3.1 Web前端功能模块设计第59-60页
        4.3.2 数据可视化流程设计第60-61页
        4.3.3 Web前端界面设计第61-63页
    4.4 系统需求功能实现第63-71页
        4.4.1 Web前端页面响应式布局第63页
        4.4.2 前端框架的搭建第63-64页
        4.4.3 多种可视化任务实现第64-66页
        4.4.4 数据输入和图形的输出实现第66页
        4.4.5 交互操作的实现第66-71页
    4.5 本章总结第71-72页
第五章 数据可视化系统的测试第72-84页
    5.1 国家统计局数据第72页
    5.2 人口变动情况可视化案例第72-74页
    5.3 国民生产总值数据可视化案例第74-77页
    5.4 全国按行业就业人数可视化案例第77-82页
    5.5 本章小结第82-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 本文总结第84页
    6.2 本文不足之处以及展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
作者简介第92-93页

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