IDL可视化分析与应用

IDL可视化分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:西北工大
作者:韩培友
出品人:
页数:470
译者:
出版时间:2006-10
价格:45.00元
装帧:
isbn号码:9787561221235
丛书系列:
图书标签:
  • idl
  • 计算机科学
  • 计算机
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具体描述

《IDL可视化分析与应用》系统地介绍了交互数据语言IDL的基本原理、操作方法、命令和函数的功能和使用方法、程序设计方法、各种流行菜单系统的制作方法、Windows窗口系统的设计方法、屏幕控制对象的设计方法、可视化应用系统的设计与实现和通用数据库管理系统及其基本模块的设计方法和技巧。同时还详细介绍了IDL生成器的具体使用方法。书中含有大量取材新颖,并且均可以独立运行的例题和习题,其相关程序均已上机调试通过。

语法简单的第4代可视化交互数据语言IDL(Interactive Data Language)是新一代交互式、跨平台(可以运行于Unix,VMS,windows和Macintosh等)、面向图形对象的应用程序开发语言,具有较强的数据分析和可视化功能。IDL同时支持命令交互、程序执行和菜单操作三种工作方式,是进行交互数据分析和可视化应用工程开发的高效软件和理想工具。

《IDL可视化分析与应用》可以作为高校计算机、信息信号处理、数据可视化分析、图形图像处理及其相关专业的本科生和研究生教材及各类计算机培训教材,还可以作为初学计算机人员的自学参考书以及各类高级计算机用户和软件开发人员的参考书。

深入剖析现代数据驱动决策:从理论基石到前沿实践 图书名称: 《数据炼金术:现代商业智能与高级数据挖掘实践指南》 图书简介: 在信息爆炸的时代,数据已不再仅仅是记录,而是驱动企业战略、重塑行业格局的核心资产。本书《数据炼金术:现代商业智能与高级数据挖掘实践指南》并非聚焦于特定软件工具的界面操作,而是旨在为读者提供一套完整、深入且具有前瞻性的思维框架和技术体系,以实现从原始数据到高价值商业洞察的“数据炼金”过程。本书的叙事逻辑清晰,从数据基础设施的构建,到分析方法的选择与应用,再到结果的有效沟通与商业化落地,构建了一个完整的数据生命周期管理蓝图。 --- 第一部分:数据驱动的基石——商业智能与数据治理(约350字) 本部分首先确立了现代企业进行数据分析的战略高度与组织基础。我们详细阐述了商业智能(BI)系统从传统报表驱动向预测性智能演进的历程和核心价值。书中重点探讨了构建稳健的数据治理体系的必要性,这包括数据质量管理(DQM)的各个维度,如准确性、一致性、时效性与完整性的量化标准。我们深入剖析了元数据管理(Metadata Management)在保障数据可解释性和合规性方面的关键作用,并引入了“数据素养”(Data Literacy)的概念,强调构建组织内部自上而下的数据文化,确保业务人员与技术团队能够使用统一的“数据语言”进行有效对话。此外,对于数据仓库(Data Warehouse)和数据湖(Data Lake)的架构选择与演进,本书提供了详尽的对比分析,侧重于如何在云原生环境中实现弹性扩展和成本效益平衡。我们强调,只有坚实的数据基础,才能支撑上层复杂分析的可靠性。 --- 第二部分:高级数据挖掘的理论与模型选择(约450字) 此章节是本书的技术核心,专注于揭示高级分析方法的内在逻辑和适用场景。我们摒弃了肤浅的“调参指南”,转而深入挖掘各类机器学习模型的数学原理和统计学基础。 在监督学习方面, 我们详细解析了如梯度提升机(GBM)、随机森林(Random Forest)在高维稀疏数据上的表现差异,并引入了XGBoost、LightGBM等现代集成方法的结构优化原理。特别地,对于分类和回归任务,本书着重分析了模型选择中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Trade-off)及其在实际业务场景中的调整策略。 无监督学习 部分,重点讲解了聚类分析(Clustering)在客户细分(Segmentation)和异常检测中的应用。K-Means的局限性被置于更宏观的视角下考察,并引入了基于密度的DBSCAN以及层次聚类法,用以发现非规则形状的潜在数据群组。 时间序列分析 被提升到独立章节进行深入讨论,涵盖了从经典ARIMA模型到现代状态空间模型(如卡尔曼滤波)的演进。我们特别关注了如何处理时间序列数据中的季节性、趋势性分解,以及如何利用序列依赖性进行更精确的需求预测。此外,模型的可解释性(Explainability)被作为贯穿始终的主题,通过LIME和SHAP值等技术,帮助读者理解“黑箱”模型的决策过程。 --- 第三部分:前沿数据应用场景与跨界整合(约400字) 本部分将理论模型与具体的商业挑战相结合,展示数据科学在解决复杂问题中的实战能力。 自然语言处理(NLP)的应用 部分,聚焦于文本数据的结构化和情感挖掘。我们探讨了词向量(Word Embeddings)如Word2Vec和GloVe的构建原理,以及Transformer架构(如BERT的基础思想)如何改变了文本理解的范式,使其能够应用于合同审查、舆情监控和智能客服等领域。 图数据分析(Graph Analysis) 被引入作为理解复杂关系网络的有力工具。通过介绍图数据库的基本概念和PageRank、社区发现等核心算法,本书指导读者如何利用网络结构洞察供应链风险、社交网络影响力和欺诈模式。 推荐系统的构建 不再局限于简单的协同过滤。本书详细对比了基于内容的推荐、协同过滤(User-Based vs. Item-Based)以及深度学习混合模型(如矩阵分解的扩展)的优劣。重点讨论了冷启动问题(Cold Start Problem)的解决方案,以及如何利用上下文信息(Context-Awareness)提升推荐的相关性与多样性。 --- 第四部分:数据洞察的商业化与伦理考量(约300字) 成功的分析不是终点,有效沟通和负责任的使用才是。本书的最后一部分,关注于数据分析的“最后一英里”。 数据可视化作为叙事工具 被提升到战略层面。我们深入探讨了如何根据分析的复杂度和目标受众(决策者、技术人员、普通用户)选择最恰当的图表类型,并强调信息密度、视觉层次和用户体验(UX)在仪表板设计中的重要性。如何避免视觉误导,清晰地传达关键洞察,是本节的核心。 预测模型的部署与监控 部分,关注于模型生命周期管理(MLOps)。从模型的A/B测试框架,到性能漂移(Model Drift)的实时监控机制,再到自动化再训练的触发条件,本书提供了企业级部署的最佳实践。 最后,本书严肃探讨了数据伦理与隐私保护。在GDPR、CCPA等法规日益严格的背景下,我们分析了差分隐私(Differential Privacy)的基本概念,以及如何在模型设计中融入公平性(Fairness)和透明度(Transparency)原则,确保数据驱动的决策既高效又合乎社会责任。 本书的目标读者是渴望将数据分析能力提升到战略层面的数据科学家、商业分析师、IT管理者以及希望领导其团队实现数据转型的企业高层。通过阅读本书,读者将获得一套坚实的理论武器和实战经验,从而驾驭复杂数据的洪流,真正实现数据的“炼金术”。

作者简介

目录信息

读后感

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这本书,讲的比较泛,有的东西只是提了一下,并不完整,用时还需要自己查IDL自带的Help,还有很多东西没有讲到,需要读者自己从别处了解,然后在用。不过,总体而言这本书很适合初学者,如果需要深入研究一下,还是不建议看这个,如果想要深入研究,强烈建议看英文版...

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这本书,讲的比较泛,有的东西只是提了一下,并不完整,用时还需要自己查IDL自带的Help,还有很多东西没有讲到,需要读者自己从别处了解,然后在用。不过,总体而言这本书很适合初学者,如果需要深入研究一下,还是不建议看这个,如果想要深入研究,强烈建议看英文版...

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这本书,讲的比较泛,有的东西只是提了一下,并不完整,用时还需要自己查IDL自带的Help,还有很多东西没有讲到,需要读者自己从别处了解,然后在用。不过,总体而言这本书很适合初学者,如果需要深入研究一下,还是不建议看这个,如果想要深入研究,强烈建议看英文版...

用户评价

评分

一直以来,我都在寻找一本能够系统性地介绍IDL语言及其在数据分析领域应用的图书。市面上虽然不乏关于编程的书籍,但能够将IDL与可视化分析紧密结合,并且提供丰富应用案例的,却并不多见。这本书的标题,**《IDL可视化分析与应用》**,让我眼前一亮。我期待这本书能够提供扎实的理论基础,详细讲解IDL的语法、函数库以及常用的编程技巧,帮助我掌握这门强大的工具。更重要的是,我非常关注书中的“可视化分析”部分。我深知,在当今大数据时代,数据可视化已经成为解读数据、洞察规律的关键。我希望书中能够深入探讨各种数据可视化技术,包括如何选择合适的图表类型,如何设计美观且富有信息量的图表,以及如何利用IDL来实现这些可视化效果。此外,我对书中的“应用”部分充满了期待。我希望能够看到一系列真实世界的数据分析案例,涵盖不同的领域,例如天文学、遥感、医学影像等,展示IDL在这些领域是如何解决实际问题的。通过这些案例,我能够学习到如何将IDL可视化分析技术应用于具体的研究和工作中,从而提升我的分析能力和解决问题的效率。我坚信,这本书将是我学习IDL和数据可视化道路上的得力助手。

评分

我最近对数据可视化和分析产生了浓厚的兴趣,并且一直想找一本既有理论深度又不失实践指导的书籍。**《IDL可视化分析与应用》**这个书名,让我觉得它非常契合我的需求。我尤其看重“可视化分析”这个概念,因为它意味着不仅仅是制作图表,更是通过图表来揭示数据背后的含义和趋势。我希望这本书能够详细讲解如何利用IDL语言,构建出既美观又具有分析价值的可视化作品。这包括如何选择合适的图表类型来呈现不同的数据关系,如何运用色彩、布局和交互等元素来引导用户的注意力,以及如何将复杂的分析结果转化为易于理解的视觉语言。更令我兴奋的是书名中的“应用”二字,这预示着这本书将不仅仅停留在理论层面,而是会提供大量的实际案例,让我能够看到IDL是如何在各个领域发挥实际作用的。我期待能够学习到一些具体的应用场景,比如如何利用IDL来分析气象数据,如何处理医学图像,或者如何进行市场趋势的预测和可视化。我相信,通过学习这些实际的应用,我能够更好地理解IDL的强大能力,并将其运用到自己的学习和工作中,解决实际问题,做出更明智的决策。

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作为一名对数据分析充满热情的研究者,我一直在寻找一本能够帮助我深入理解并掌握IDL语言,同时又能将其在可视化分析领域发挥到极致的书籍。**《IDL可视化分析与应用》**这个书名,正是我苦苦寻觅的那一本。我深信,数据分析的最终目的是为了更好地理解和认识世界,而可视化,正是连接人类认知与数据世界的最佳纽带。我非常期待这本书能够详细阐述IDL在数据可视化方面的强大之处,包括各种图表的创建、定制和优化。我希望能够学到如何利用IDL,将复杂的、多维的数据以最直观、最富有洞察力的方式呈现出来,例如三维模型的可视化、时间序列数据的动态展示,以及多变量数据的交互式探索。此外,我对书中“应用”部分的讲解充满了期待。我希望能够看到一些实际案例,涵盖天文学、地球科学、医学影像等不同领域,展示IDL是如何在这些学科中发挥关键作用的。通过这些案例,我不仅能学习到IDL的技术应用,更能理解数据可视化分析在科学研究中的重要意义,以及如何通过它来推动科学发现和技术创新。这本书的出现,无疑将是我在数据分析道路上的一次重要飞跃。

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这本书就像一个宝藏,我刚拿到的时候,就被它厚实的封面和散发着专业气息的书名吸引住了。翻开目录,里面涉及的章节标题,像是为我打开了一扇通往数据世界的大门,从基础的概念解析,到深入的算法探讨,再到实际的应用案例,每一个标题都充满了诱惑力,让我迫不及待地想要一探究竟。尤其是一些关于数据建模和预测的章节,光看标题就觉得内容会非常扎实,能够帮助我系统性地梳理和理解那些抽象的理论。我知道,学习编程和数据分析,光靠零散的知识是远远不够的,必须要有像这样一本体系完整的书籍来引领我,打下坚实的基础。这本书的结构设计,从宏观到微观,从理论到实践,循序渐进,我相信即便是初学者,也能在这种引导下,逐步掌握其中的精髓。我尤其期待书中关于数据可视化部分的讲解,因为我知道,好的可视化能够让复杂的数据变得生动易懂,是洞察数据价值的关键,而这本书的书名恰恰点出了这一点。我非常看重这一点,因为它直接关系到我能否有效地将分析结果传达给他人,能否让决策者一目了然地看到数据的价值所在。这本书的出现,无疑为我解决了很多在学习过程中遇到的困惑,让我觉得学习之路不再迷茫,而是充满了清晰的方向和前进的动力。我期待着书中能够提供丰富的图例和代码示例,这样我不仅能理解理论,还能在实践中加以运用,真正做到学以致用。

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我一直对如何有效地从海量数据中提炼有价值的信息感到着迷,而**《IDL可视化分析与应用》**这本书名,恰恰击中了我的兴趣点。我深知,在当今数据爆炸的时代,仅仅掌握数据处理和算法是远远不够的,如何将分析结果以一种清晰、直观、易于理解的方式呈现出来,才是决定分析成果价值的关键。这本书的书名,就暗示了它将是一本能够帮助我实现这一目标的宝典。我非常期待书中能够深入讲解IDL在数据可视化方面的各种技巧和方法。我希望能够学到如何根据不同的数据特性和分析目的,选择最合适的图表类型,并且能够熟练运用IDL的强大绘图功能,创建出既美观又富有信息量的数据图表。更重要的是,我对书中“应用”部分的内容抱有极大的期望。我渴望看到书中能够提供丰富的、贴近实际工作场景的案例分析,例如如何利用IDL进行科学数据的可视化分析,如何处理遥感影像数据,或者如何进行复杂工程参数的可视化展示。我相信,通过学习这些实际的应用案例,我能够更深刻地理解IDL可视化分析的实用价值,并且掌握将所学知识应用于解决实际问题的能力,从而提升我的专业技能和职业竞争力。

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当我第一眼看到**《IDL可视化分析与应用》**这本书的书名时,心中就涌起一股强烈的学习冲动。我一直认为,数据分析的精髓在于能够将冰冷的数据转化为有温度的洞察,而可视化无疑是实现这一转变的关键桥梁。这本书的书名,直接点出了我最感兴趣的两个方面:可视化和应用。我特别期待书中能够深入讲解IDL语言在数据可视化方面的强大功能。我希望能够学习到如何利用IDL创建各种类型的图表,不仅仅是静态的二维图表,还包括动态的、交互式的三维可视化,能够让我更直观地感受到数据的脉络和规律。同时,我对书中的“应用”部分也充满了好奇。我期待书中能够提供一些具有代表性的实际案例,展示IDL是如何在科研、工程、商业等不同领域发挥作用的。例如,在科学研究中,如何利用IDL分析天文观测数据,揭示宇宙的奥秘;在工程领域,如何利用IDL模拟流体动力学,优化产品设计。这些实际的应用场景,能够让我更加清晰地认识到IDL的价值,并且学到将理论知识转化为实践能力的具体方法。我相信,这本书将会为我打开一扇新的大门,让我能够更深入地理解和掌握数据可视化分析的精髓,并在实际工作中得心应手。

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我一直对如何将枯燥的数据转化为引人入胜的图表感到好奇,而这本书的书名,**《IDL可视化分析与应用》**,似乎就为我指明了方向。我之前尝试过一些零散的教程和在线资源,但总感觉缺乏系统性,难以形成完整的知识体系。这本书,从它的书名来看,就应该是一本能够填补我知识空白的宝典。我尤其关注其中关于“可视化分析”的部分,这不仅仅是简单的图表制作,更是一种深度挖掘数据背后故事的艺术。我期望书中能够详细讲解如何根据不同的数据类型和分析目的,选择最恰当的可视化方法,比如如何区分条形图、折线图、散点图、热力图等等,以及它们各自适用的场景。更进一步,我期待书中能够深入探讨如何通过颜色、形状、大小、布局等视觉元素,来突出数据的关键信息,引导读者关注重要的趋势和异常值。我相信,这本书中的案例分析,一定会非常贴近实际工作中的需求,能够让我看到那些抽象的可视化理论是如何在真实的业务场景中发挥作用的。比如,在市场营销领域,如何通过可视化来分析用户行为,找出潜在的客户群体;在金融领域,如何通过可视化来监测市场风险,预测股票走势。这些都是我非常感兴趣的应用方向,而这本书的书名,让我看到了实现这些目标的可能性。我非常期待书中能够包含大量的实际操作指导,让我在学习过程中能够随时动手实践,通过不断的练习来加深理解,提升技能。

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我在数据分析的学习过程中,一直感到在“可视化”和“应用”这两个环节上存在瓶颈。很多时候,我们能够通过各种算法处理数据,但如何将分析结果有效地呈现给非专业人士,或者将其转化为实际的操作方案,总是显得力不从心。**《IDL可视化分析与应用》**这个书名,正是我所需要的解决方案。我希望这本书能够为我提供一套完整、系统的IDL可视化分析方法论。我期待书中能够详细讲解如何利用IDL的强大功能,创建出既美观又富有信息量的数据图表,包括各种高级的可视化技术,如三维图形、动态可视化和交互式仪表板。更重要的是,我对书中“应用”部分的具体案例充满了期待。我希望能够看到IDL在不同领域的成功实践,例如如何应用于气象预测、地质勘探、医学成像、甚至金融风险评估等。这些案例将能够帮助我理解IDL可视化分析在解决实际问题中的巨大潜力,并且学习到如何在我的具体工作中,借鉴和应用这些方法。我相信,这本书将是帮助我提升数据分析能力,实现理论与实践相结合的重要工具。

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对于任何一个渴望在数据领域有所建树的人来说,**《IDL可视化分析与应用》**这个书名本身就充满了吸引力。我一直认为,数据分析的价值最终要体现在其能否被理解和应用,而可视化正是实现这一目标的最佳途径。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解IDL在数据可视化方面的各种高级技巧,不仅仅是基础的绘图,更包括如何通过交互式图表、三维渲染等方式,将复杂的数据展现得淋漓尽致。我希望能够学到如何根据不同的分析目标,量身定制最合适的可视化方案,让数据说话,让趋势显现。更重要的是,我对书中“应用”部分的期待值非常高。我希望能够看到一系列真实的、具有启发性的案例,展示IDL是如何在科学研究、工程设计、甚至商业分析等领域,帮助人们解决实际问题,做出更优化的决策。例如,在遥感数据处理中,如何利用IDL进行地物分类和变化监测;在生物医学领域,如何利用IDL可视化分析细胞图像,揭示生命奥秘。这些具体的应用场景,将是我学习IDL可视化分析的重要动力。我相信,通过这本书,我将能够更系统、更深入地掌握IDL可视化分析的精髓,并将其有效地应用于我的学习和工作之中。

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这本书的出现,就像是为我量身打造的一份学习指南。我一直在思考如何将我所学的理论知识,真正地应用到实际的数据分析工作中。很多时候,我们虽然能够理解算法的原理,但面对真实的数据,却常常感到无从下手。这本书的书名,**《IDL可视化分析与应用》**,恰恰点出了我最需要的内容。我尤其对“应用”这两个字充满了期待。我希望书中不仅仅是介绍理论知识,更重要的是能够提供大量的实际案例,展示如何利用IDL语言,将各种数据分析方法转化为切实可行的解决方案。比如,在科学研究领域,如何利用IDL来处理和分析大量的实验数据,从中发现规律;在工程领域,如何利用IDL来模拟和优化设计,提高效率。这些都是我非常渴望学习到的内容。而且,我注意到书名中包含了“可视化”这个词,这让我更加确信,这本书将会非常全面地涵盖数据分析的全过程。我期待书中能够详细讲解如何利用IDL进行各种类型的数据可视化,不仅仅是简单的图表,更包括一些高级的可视化技术,比如三维图形、动态图表等,能够将复杂的数据呈现得更加直观和生动。我坚信,拥有一本像这样内容丰富、案例详实的书籍,将大大缩短我从理论学习到实际应用的距离,让我能够更快地成长为一名优秀的数据分析师。

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读硕士时, 为了处理遥感影像而购买

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这本书写的有点啰嗦

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读硕士时, 为了处理遥感影像而购买

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见过。

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读硕士时, 为了处理遥感影像而购买

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