网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘勇 杜一 著

图书标签:

• Gephi
• 网络可视化
• 数据分析
• 社交网络分析
• 图论
• 可视化工具
• 中文教程
• 全彩
• 数据挖掘
• 信息科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121299711

版次：1

商品编码：12024703

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：368000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：对数据分析、可视化感兴趣的人员、工程技术人员、媒体研究者，以及希望进入数据可视化领域的程序员

　　填补了国内简体中文版Gephi专著空白；
　　教读者使用Gephi的基本功能和高级功能；
　　让小白也能快速成长为数据可视化分析专家！

内容简介

　　Gephi是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，开发者对它寄予的希望是成为“数据可视化领域的Photoshop”。本书介绍了Gephi的运行方式及操作方式，可以使读者获得应用Gephi进行数据可视化的能力。本书简洁明了、通俗易懂、多配图（包括原理示意图、程序运行图、数据可视化图形），既是可视化工具Gephi的操作手册，也是一本网络科学的入门手册。
　　对数据分析、可视化感兴趣的人员、工程技术人员、媒体研究者，以及希望进入数据可视化领域的程序员，都可以通过阅读本书来学习Gephi的相关知识。

作者简介

　　刘勇（@ooof），Gephi中文教程作者，临汾互联网应用推进工作组创建人，分享主义实验室研究员、前NGO2.0项目志愿者；数据可视化实践者；正在创建一个基于Gephi的规范与标准化网络分析流程的模型，以方便人们更容易地通过Gephi进行网络研究。

　　杜一，山东聊城人，2013年毕业于中国科学院软件研究所，获工学博士学位。目前就职于中国科学院计算机网络信息中心大数据技术与应用发展部，任副研究员，主要研究兴趣为数据分析与可视化。其主持及参与各类项目十余项，在国内外知名期刊会议发表论文二十余篇，申请专利及软件十余项。

精彩书评

　　在这本书中，你会得到很多帮助，例如安装指南、界面组成、插件安装、各种不同类型文件的介绍（GEXF，CSV等）。还可以学到Gephi的很多高级特性，例如动态网络和如何使用GephiToolkit。更为重要的是，这本书详细介绍了Gephi对网络分析的核心步骤的支持：如何使用布局算法，如何通过过滤网络来解释数据，如何合理地利用诸如PageRank或中心性等统计方法。Gephi对你来说不再是一个黑盒子，它是一个探索工具。因此一定要理解这个道理：Gephi不同的特性能帮助你更深入地掌握你的数据。

　　——Gephi创建人：MathieuJacomy@jacomyma

　　这本书可以帮助中文读者建立一个数据可视化的扎实基础，但是我更希望读者掌握技能后能够思考如何应对更普遍的问题，也就是面对一个大数据的世界，如何成为未来的首席数据官（CDO）。在未来我们需要更多的首席数据官，因为任何社会过程都必须针对数据开展。而如果我们不能掌握利用数据的方法和规律，将很快陷入与机器竞赛处理能力的怪圈中。相反，如果我们可以透过数据看到比机器处理的更多含义，人类本身的价值就会保持得更长久。

　　——毛向辉哈佛大学伯克曼互联网与社会中心研究员

　　很高兴看到刘勇与来自中国科学院计算机网络信息中心的数据可视化专家杜一通力协作，在Gephi软件创始人MathieuJacomy的支持下，出版了关于Gephi的专著。在过去的几年中，刘勇与杜一投入了大量的时间，推动Gephi在国内的普及，比如刘勇开设网站，展现各种精美的Gephi数据可视化图表，激发人们的学习兴趣，还开设课程，帮助新手尽快上手Gephi；杜一则为Gephi写过一款采集Twitter数据的插件。他们是当之无愧的Gephi专家。相信这本书将帮助你快速了解并掌握Gephi。本书介绍了Gephi的历史，并以图文并茂的方式讲解了Gephi的安装和各种操作流程，还扩展了Gephi的一些高阶技巧。
　　——阳志平安人心智科学总监&开智文库出品人

目录

第1 章 Gephi 简介 1
1．1 Gephi 是做什么的 2
1．1．1 Gephi 分析怎样的“网络” 2
1．1．2 Gephi 怎样“分析”网络 3
1．2 Gephi 基本情况 3
1．2．1 Gephi 特性 3
1．2．2 Gephi 开发简史 4
1．2．3 Gephi 的基本链接 4
1．3 Gephi 创始人访谈：符号学的重要性 4
第2 章 Gephi 的安装 13
2．1 下载Gephi 14
2．2 安装Gephi 16
2．3 Java 运行时环境管理 20
2．3．1 Gephi 需要Java 运行环境的支持 20
2．3．2 检查Java 版本 21
2．3．3 Java 的下载与安装 22
2．3．4 Java 虚拟机无法启动的处理 26
第3 章 Gephi 的界面与编辑工具 27
3．1 Gephi 的启动界面 28
3．2 Gephi 主界面 29
3．2．1 图窗体 29
3．2．2 4 个编辑工具的位置 30
3．3 4 个编辑工具的基本介绍 31
3．3．1 布局 31
3．3．2 统计 32
3．3．3 外观 32
3．3．4 滤波 32
3．4 Gephi 的整体操作流程 33
第4 章 图窗体的编辑工具和设置工具 35
4．1 图窗体编辑工具 37
4．1．1 全屏显示 38
4．1．2 鼠标选取范围尺寸调整 41
4．1．3 单选 43
4．1．4 矩形选取 44
4．1．5 移动 45
4．1．6 单节点涂色 46
4．1．7 节点大小调整 47
4．1．8 关联节点涂色 49
4．1．9 新建节点 50
4．1．10 新建边 51
4．1．11 节点距离（最短路径） 52
4．1．12 节点范围（距离涂色） 53
4．1．13 节点属性 55
4．2 图窗体设置工具 56
第5 章 数据 66
5．1 Gephi 图形的记录方式 67
5．1．1 图形实例 67
5．1．2 图形在文件中是如何存储的 67
5．1．3 图形在Gephi 数据资料界面中如何记录 68
5．2 数据资料的输入 69
5．2．1 输入节点 69
5．2．2 输入边 71
5．3 CSV 数据的导入与导出 73
5．3．1 节点CSV 数据 74
5．3．2 边CSV 数据 77
5．4 随机图生成 78
5．5 动态数据 80
第6 章 外观 82
6．1 节点 85
6．2 边 89
第7 章 布局 91
7．1 布局的基本操作界面 92
7．2 默认布局 95
7．2．1 Force Atlas 布局 96
7．2．2 Force Atlas 2 布局 97
7．2．3 Fruchterman Reingold 布局 98
7．2．4 Noverlap 布局 98
7．2．5 OpenOrd 布局 99
7．2．6 Rotate 布局 99
7．2．7 Yifan Hu 布局 99
7．2．8 Yifan Hu 比例布局 100
7．2．9 扩展/ 收缩布局 100
7．2．10 标签调整布局 101
7．2．11 随机布局 101
7．3 6 种力引导布局的比较 102
7．3．1 使用Force Atlas 布局 103
7．3．2 使用Force Atlas 2 布局 103
7．3．3 使用Fruchterman Reingold 布局 104
7．3．4 使用OpenOrd 布局 105
7．3．5 使用Yifan Hu 布局 105
7．3．6 使用Yifan Hu 比例布局 106
第8 章 过滤 107
8．1 过滤的操作界面 108
8．1．1 4 个与过滤有关的工具 109
8．1．2 过滤的分类选择工具 110
8．1．3 过滤的查询工具 110
8．2 过滤的使用方法 111
8．2．1 动态 111
8．2．2 属性 112
8．2．3 拓扑 117
8．2．4 操作分类 137
8．2．5 边 145
第9 章 统计 151
9．1 统计的界面 152
9．2 统计的运行方式 156
9．3 统计的介绍 161
9．3．1 网络概述 161
9．3．2 节点概述 183
9．3．3 边概述 185
9．3．4 动态 188
第10 章 Gephi 的预览界面 193
10．1 预览显示区操作区域 194
10．2 预览显示区底部工具区域 194
10．3 预览设置区底部工具区域 195
10．4 预览设置区操作区域 199
第11 章 Gephi 的颜色选取工具 203
11．1 Choose a Color 204
11．1．1 HSB 205
11．1．2 RGB 211
11．1．3 Hex 212
11．2 节点、边、标签的颜色设置 213
11．3 颜色渐变选取条 216
11．3．1 渐变选取的作用 216
11．3．2 颜色定义点的添加与删除 217
11．3．3 颜色定义点颜色的选取 218
11．4 分区 219
11．5 多选项卡的颜色选取框 220
第12 章 Gephi 空间坐标 222
12．1 Gephi 的X、Y、Z 空间坐标 223
12．2 编辑节点的坐标 224
第13 章 CSV 与Gephi 227
13．1 什么是CSV 228
13．2 从什么地方可以得到CSV 229
13．3 创建一个CSV 文件导入到Gephi 229
13．4 举例：创建“西游记爱慕关系CSV 数据”并导入到Gephi 230
13．4．1 在Excel 中创建节点与边的数据 230
13．4．2 导出为CSV 文件 231
13．4．3 导入到Gephi 中 232
13．5 Gephi 对特殊格式的CSV 文件的支持 235
13．5．1 特殊格式一 236
13．5．2 特殊格式二 237
13．5．3 特殊格式三 237
13．6 Gephi 对矩阵形式的CSV 文件的支持 238
第14 章 动态图 240
14．1 用动态图实现两个例子 241
14．1．1 例子1――生命 241
14．1．2 例子2――婚姻关系 241
14．2 Gephi 动态数据的特性 242
14．3 编辑节点和边的动态数据 243
14．3．1 生命数据的编辑 243
14．3．2 婚姻数据的编辑 244
14．4 动态展示 245
14．4．1 基本展示方法 245
14．4．2 动态数据设置方法 246
第15 章 Gephi 的插件管理 248
15．1 旧版Gephi 商店介绍 249
15．2 新版Gephi 商店介绍 254
15．3 Gephi 插件管理程序 255
第16 章 Gephi 编程 259
16．1 参与Gephi 开发 260
16．1．1 获取Gephi 源代码 260
16．1．2 编译Gephi 源代码 266
16．1．3 修改Gephi 源代码 268
16．2 开发 Gephi 插件 269
16．2．1 Gephi 源代码概述 269
16．2．2 开发一个Gephi 布局插件 271
16．3 Gephi Toolkit 279
16．3．1 Gephi Toolkit 介绍 279
16．3．2 使用Gephi Toolkit 开发自己的图应用程序 280
附录A 代码 286
附录B 为Gephi 提供算法基础的论文 296

前言/序言

　　关于Gephi
　　Gephi 用于处理任何能够表示为节点和边的网络数据，比如社会、社交关系、信息节点、生物、生态、物理等网络的数据。这些网络数据在Gephi 中会以符合图论对于图定义的形式表示。Gephi 把网络数据转换为图以后，就可以用图论的术语、规范对图进行基本的描述，比如节点与边的数量、有向图或无向图、边有权重或无权重、是否多图等；也可以进行基本的计算，比如节点的度、图的平均度、图密度、图的直径与半径、图的连通度、两点间的最短路径、图的平均路径长度等。在这些基本定义的基础上，就能够用网络科学的方法对其进行分析与处理：一种是对图进行网络特性的统计分析，包括节点的介数中心度、亲密中心度、离心度、PageRank、特征向量中心度、节点与网络的平均聚类系数，以及图的连通分量及模块化划分；另一种是通过不同方式的布局，对图进行可视化处理，然后对图进行解读与分析；还有一种是通过对生长网络的动态模拟进行解“读”与分析。
　　关于本书
　　本书由发布在网上（www.udemy.com/gehpi）的《Gephi 中文教程》经整理、改编、扩充、升级而成。“Gephi 中文教程”是目前国内一套系统、完整地介绍Gephi 使用方法的MOOC 课程，在制作上力求简洁而具体地描述各主要操作环节的关键步骤，能够使任何专业的学习者都可以较容易地掌握。教程2012 年2 月发布以来，至今已有将近13000 人报名学习，且人数还在不断增加，其中不乏来自高等院校、研究机构、新媒体的学习者。
　　本书在“Gephi 中文教程”的基础上，基于目前最新的Gephi 0.9.1 版全新改写，不仅扩充了大量内容，而且更加深入。另外，为适应纸质载体的性质而采用图文并排的方式进行介绍。目的是希望读者在即使没有打开，甚至在没有安装Gephi的情况下，仍然可以充分地了解Gephi 的功能及操作方式。
　　本书的内容大致可以分为3 个部分。
　　第一部分是Gephi 简介，包括第1 章和第2 章。第1 章主要介绍Gephi 是做什么的、Gephi 的特性和简史，有Gephi 两位开发者的对话。在对话中Gephi 创建者Mathieu Jacomy 阐述了创建Gephi 的原因、在关键技术选型中的思考、开发Gephi 所遵循的原则等，也探讨了Gephi 的本质问题。整个对话生动地描述了Gehpi 诞生的历程，虽然是谈论一个技术产品，但充满了人文气息。第2 章介绍了如何安装Gephi 及相应的Java 支持环境。
　　第二部分是Gephi 的基本操作，包括第3 章到第10 章。第3 章介绍了Gephi大体的操作流程；第4 章介绍了Gephi 的图窗体，包括在图窗体中的操作工具；第5 章是对Gephi 所使用数据的介绍；第6 章到第9 章介绍了Gephi 的4 个重要的图处理功能；第10 章介绍了Gephi 的输出与预览的操作。通过学习这部分内容，就可以完成Gephi 操作的一个完整流程了。
　　第三部分是Gephi 扩展操作的介绍，包括第11 章到第16 章。第11 章到第15 章介绍节点、边与标签颜色的选取，空间的表示方法，CSV 的相关操作，动态数据的处理、插件的管理；第16 章介绍了对Gephi 进行二次开发的方法，包括改进Gephi 代码、开发Gephi 插件、利用Gephi 工具箱开发独立程序的方法。
　　致谢
　　网站上的“Gephi 中文教程”的第一节课程于2012 年2 月20 日发布，从课程发布至今，获得了众多人士的帮助与支持，对于所有帮助和支持的人士表示感激。
　　感谢各位陪同“Gephi 中文教程”走过的时光，“Gephi 中文教程”能一路走到现在，也有赖于很多人的帮助。感谢Isaac Mao，他是一个有远见又对细节有深刻思考的人，是他早在2010 年的时候就提示我可以了解一下Gephi，才使我开始对Gephi 进行探索，也开始了对数据可视化的关注。Isaac Mao 其实在很早的时候就关注了Gehpi，他在Google 阅读中也分享过Gephi 在一些事件（事物）上的应用。
　　感谢分享实验室中的两位同伴，Clément Renaud 和苑明理。ClémentRenaud 在我制作PPT 或拍摄视频碰到问题时，总能提供及时而有用的帮助；苑明理在笔者表述与技术有关的问题时，发现有错误就会快速而直接地提出来，正因他的及时纠正使笔者免于犯一些错误。
　　感谢两位Gephi 开发者，杜一和Yudi Xue。他们在笔者学习Gephi 的过程中给予了很多指导，提出了很多建议。
　　感谢统计之都的陈丽云，她也与我分享过一些Gephi 有关的经验，拓展了我对于Gephi 的很多认识。
　　感谢开发者Gabe，是他分享的代码，使我亲自挖掘到了数据，并对进一步的使用增加了很大的信心。
　　感谢Smile，在我早期准备教程时，Smile 不仅看了很多底稿，还提供了大量的修改建议，并给了我第一次向他人介绍Gephi 的机会。
　　感谢Oliver Ding（丁健），恰好在Gephi中文教程将要制作完成时，发起了“2012年中文网志云年会”，推出了“中文网志大学”，并把“Gephi 中文教程”列入第一批开放课程，使学习Gephi 的人越来越多；另外更重要的是也使“Gephi 中文教程”像是坐上了一艘更大的船，航行起来驶得更远。
　　感谢杜一接受邀请，撰写了本书的第16 章，介绍了3 种不同的二次开发的方法。检查了全书内容，尤其是布局、统计等重要的章节，并提出了很多宝贵的修改建议。
　　感谢那些重视Gephi 的组织和人们，他们在给予我帮助的同时也使更多的人获得了了解Gehpi 的机会：感谢ICCD 国际传播促进中心以及吴薇女士等；人大经济论坛以及赵坚毅老师；长策智库以及卢宜宜女士；北京中医药大学信息中心以及马星光老师；中国美术学院跨媒体艺术学院与网络社会研究所以及推荐者周曙光老师；武汉大学镝次元数据传媒实验室以及刘真女士等。
　　感谢杨磊馆长推荐在2013 年“智慧城市：北京国际设计周”参展。感谢王晴邀请我参与小日子及活动家可视化产品的设计。感谢上海外国语大学吴瑛老师提供的数据分析协作的机会。感谢安人心智的阳志平老师对我写作的鼓励与支持，并安排李璧琴女士组织开智翻译团队翻译本书第1 章中关于Gephi 开发者访谈的内容。感谢电子工业出版社的高洪霞编辑在纷繁的网络中发现了Gephi，并促成了这本书的诞生。感谢那些创造了众多美好的应用（XML、CSV、图论等），分享很多不同格式的图形文件的人们，如果没有他们的存在以及他们创造的应用，Gephi也不会如此美好。
　　感谢我的亲人们对我写作的关注，感谢我母亲无私地为我付出那么多。感谢我女儿在我最早录制视频教程时，就听我讲了很多事情和此起彼伏的演进过程，我希望她能从中更多地看到事物之间是如何关联的，也能更好地找到自己的成长路径。感谢Gephi 的开发者们，在漫长的岁月中持之以恒地雕琢这款作品。
　　感谢那些位于网络科学前沿的研究者们，是他们的不懈追求才使得更深入的网络发现不断地涌现，照耀人类过去与未来的路。
　　感谢正在或将要读到这本书的人们。感谢“Gephi 中文教程”的学习者，每当意识到你们的存在，总能使我增添更多制作“Gephi 中文教程”的动力。很多时候，在我的脑海中经常闪现出一幅图，是不同的连线跨古至今使我们融为一体，而我们自己仅仅是其中的一个连接点，但我们每个人都可以与更多的节点建立联系。
　　而整体上，这个世界上的各种事物，有形的甚至是无形的，也都有可能建立更多的联系，疏导更多的信息与能量的流动，自发形成正（真）气流畅，而淤气自消的形态，并曲线优美地演进着。而对于具体的情形，也许我想说：“我们如果有更好的连接方式，可以形成更好的演进关系，这正好像Gephi 图形的优美源于连线对节点的贯穿。”随着网络科学的深入发展，必将不断深刻地揭示各种社会与自然网络运行的规则，理解与掌握这些规则，会使人们更多地了解世界是如何运行的，也能在做选择的时候有更多的参照。所以，也希望与关注世界变化的人们一起，或者可以借着Gephi，对网络科学有更多的了解与认识，从而为更好地改善世界做准备。
　　要感谢的人实在太多，再次感谢帮助和支持我的各位，谢谢大家！

探索数据背后隐藏的奥秘：一本引领你走向网络分析新境界的实践指南 在这信息爆炸的时代，我们每天都在产生海量的数据，而这些数据往往以复杂、交错的网络形式存在。如何穿透这层层迷雾，洞察数据之间的真实联系，发现隐藏的规律与价值？《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》正是为满足这一需求而诞生的。它不仅是一本书，更是一把开启网络数据探索之门的钥匙，一套助你轻松驾驭复杂关系网络的强大工具。 本书将带领读者从零开始，深入浅出地掌握强大的开源网络可视化与分析软件 Gephi。告别枯燥的理论，我们将聚焦于实操，通过丰富多样的案例，让你亲身体验数据可视化带来的直观冲击和分析洞察。无论你是数据分析的初学者，还是希望提升网络分析技能的专业人士，这本书都能为你提供一条清晰、高效的学习路径。 为何选择 Gephi？为何选择这本书？ 在海量的软件工具中，Gephi 脱颖而出，成为网络数据分析领域的翘楚，其原因不言而喻： 强大的可视化能力： Gephi 能够将抽象的网络数据转化为生动、直观的图谱，让复杂的关系一目了然。颜色、大小、位置、连接线的粗细与透明度，每一个元素的调整都可能揭示数据中隐藏的模式。 丰富的分析算法： Gephi 内置了多种经典的图算法，如中心性度量（度中心性、介数中心性、紧密度中心性）、社群划分、路径分析等，能够帮助你量化网络结构的特性，发现关键节点、重要连接和群体结构。 高度的可定制性： Gephi 提供了丰富的布局算法、样式选项和插件生态，让你能够根据具体需求，自由定制可视化效果和分析流程，打造最适合自己数据特点的分析模型。 开源免费，社区活跃： Gephi 的开源特性意味着你可以免费使用它的所有功能，并且拥有一个庞大、活跃的开发者和用户社区，这意味着你总能找到最新的资源、教程和技术支持。 而选择《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》，则意味着你选择了一条最直接、最有效的学习之路： 中文全面讲解，扫除语言障碍： 我们深知，学习新工具时，语言障碍常常是最大的阻碍。本书以清晰流畅的中文，详细讲解 Gephi 的每一个功能和操作步骤，确保你能够轻松理解，快速上手。 全彩图文并茂，直观易懂： 复杂的数据关系，在黑白图文中往往难以呈现其精妙之处。本书采用全彩印刷，将 Gephi 的界面、操作过程以及最终的可视化图谱以最真实、最生动的色彩呈现出来，让学习过程更加轻松有趣，大大提升理解效率。 案例驱动，实战为王： 理论学习固然重要，但脱离实际的数据分析，终究是空中楼阁。本书精选了来自不同领域、不同规模的经典网络数据案例，涵盖社交网络、知识图谱、生物信息网络、交通网络等，让你在解决实际问题的过程中，掌握 Gephi 的应用技巧。 循序渐进，由浅入深： 从 Gephi 的基础安装与界面介绍，到数据导入与预处理，再到布局、样式、度量分析，最后是高级应用与结果导出，本书的学习路径设计得循序渐进，确保每一位读者都能按照自己的节奏，扎实地掌握知识。 本书内容概览：一次全面的 Gephi 学习之旅 本书将带你踏上一次深度探索 Gephi 功能与应用的旅程，每一章节都旨在为你构建坚实的基础，并逐步解锁更高级的分析能力： 第一部分：启程——认识 Gephi 与你的数据 第一章：网络分析与 Gephi 概览 什么是网络数据？为何网络分析如此重要？ Gephi 的强大之处与应用场景。 Gephi 的安装与基本环境搭建。 Gephi 工作流程概览：导入-处理-布局-度量-可视化-导出。 第二章：数据准备与导入 常见的网络数据格式：CSV, GEXF, Nodelink 等。 如何将不同格式的数据导入 Gephi。 数据清洗与预处理：处理缺失值、异常值，确保数据质量。 理解节点（Node）与边（Edge）的概念及其属性。 第二部分：操控图谱——Gephi 的可视化核心 第三章：Gephi 界面与基本操作 Gephi 主界面布局详解：概览、工作空间、视图、面板。 图谱的导航与交互：缩放、平移、选择、拖拽。 节点与边的基本属性设置：颜色、大小、标签显示。 第四章：布局算法——让你的图谱“活”起来 理解不同的布局算法及其原理：Force Atlas, Force Atlas 2, Fruchterman-Reingold, Yifan Hu 等。 如何选择最适合你的数据的布局算法。 布局参数的调整与优化，以获得最佳的可视化效果。 动态布局与布局动画的应用。 第五章：样式美化——赋予图谱生命与意义 基于节点属性的样式设置：根据度、中心性、社群等调整节点大小、颜色。 基于边属性的样式设置：根据权重、类型调整边的粗细、颜色。 标签的显示与管理：优化标签位置、大小、字体。 使用过滤功能突出显示特定节点或边。 图层管理与蒙版功能。 第三部分：洞察节点——Gephi 的深度分析能力 第六章：度量分析——量化网络结构 度中心性（Degree Centrality）：识别最活跃的节点。 介数中心性（Betweenness Centrality）：发现网络中的“桥梁”节点。 紧密度中心性（Closeness Centrality）：找到信息传递效率最高的节点。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：识别影响力最大的节点。 如何解读这些度量指标的含义，并应用于实际分析。 第七章：社群检测——发现隐藏的群体结构 什么是社群？社群检测的重要性。 常用的社群检测算法：Louvain, Modularity 等。 如何使用 Gephi 进行社群检测，并可视化社群划分结果。 社群结构分析与解读。 第八章：路径分析与连通性 最短路径分析：测量节点间的距离。 连通分量：理解网络的连通性。 其他高级路径分析算法的应用（根据实际情况）。 第四部分：实战应用——将 Gephi 运用到你的领域 第九章：社交网络分析实战 分析社交媒体数据：发现意见领袖、社群结构、信息传播路径。 构建和分析人物关系网络。 第十章：知识图谱与文献网络分析 可视化研究论文、作者、关键词之间的关联。 发现学术研究的热点与趋势。 第十一章：其他应用领域探索 交通网络、生物信息网络、城市空间网络等案例分析。 根据读者兴趣，引导探索更多应用可能。 第五部分：进阶与拓展——让你的分析更上一层楼 第十二章：Gephi 插件系统与扩展 了解 Gephi 插件的价值与安装方法。 介绍常用且实用的插件（如 Sigma.js 导出、高级度量插件等）。 如何利用插件扩展 Gephi 的功能。 第十三章：高级可视化与交互 使用 Sigma.js 等工具将 Gephi 图谱导出为 Web 可交互图谱。 结合其他可视化工具，创建更丰富的数据报告。 第十四章：常见问题与最佳实践 解答在使用 Gephi 过程中可能遇到的各种问题。 总结一套高效、规范的 Gephi 使用流程与技巧。 谁应该阅读这本书？ 数据分析师与科学家： 想要拓展网络分析技能，利用 Gephi 深入挖掘数据价值。 研究人员与学者： 需要分析复杂关系网络，如社交媒体、学术合作、生物分子等。 市场营销与品牌专家： 洞察消费者行为，分析用户关系，优化营销策略。 产品经理与开发者： 理解用户行为模式，优化产品设计，分析技术依赖关系。 社会学、传播学、计算机科学等领域的学生： 学习网络分析方法，掌握前沿的数据可视化工具。 任何对数据背后的关系和结构感兴趣的人： 渴望用更直观、更科学的方式理解世界。 拥抱可视化，驱动决策： 《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》不仅仅是关于一个软件的说明书，它是一次关于如何“看见”数据、“理解”数据、“利用”数据的思维转变。通过本书的学习，你将能够： 化繁为简： 将庞杂的数据转化为清晰、直观的网络图谱。 洞察本质： 识别关键节点、重要连接和隐藏的社群结构。 驱动决策： 基于科学的数据分析结果，做出更明智的决策。 提升效率： 熟练掌握 Gephi 的各项功能，大幅提升数据分析的效率。 激发创新： 在数据可视化和分析的过程中，发现新的研究方向和商业机会。 现在，就让我们一起翻开这本书，用 Gephi 这把强大的利器，探索数据世界的无限可能，让你的分析能力迈上一个新的台阶！

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作为一名长期在学术界和工业界摸爬滚打的数据从业者，我见过太多形形色色的工具和教材。而《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》这本书，我是在一次行业交流会上偶然听同行提及的，当时就觉得这个名字颇具吸引力。我对Gephi这款工具早已有所耳闻，知道它在网络数据分析领域有着举足轻重的地位，但苦于市面上中文的优质教程相对稀缺，很多时候只能依靠英文官方文档和零散的博客文章来学习，这无疑增加了学习的门槛和效率。 我最看重的是一本技术书籍是否能真正帮助我解决实际问题。在我的工作领域，经常需要处理复杂的关联数据，例如人际关系网络、知识图谱、供应链关系等等。如何将这些抽象的网络结构直观地呈现出来，并从中挖掘出关键的信息和洞察，是我一直在努力的方向。我期望这本书能够提供一套完整、系统的方法论，指导我如何运用Gephi来应对这些挑战。具体来说，我希望能看到书中详细讲解如何针对不同类型的数据进行有效的建模，如何选择最合适的网络可视化布局以突出数据的关键特征，以及如何通过参数调整和样式设计来提升可视化结果的表达力。 我也很关注一本技术书籍的“实操性”和“易用性”。一个好的教程，应该能够让读者在阅读的同时，就能跟着操作，并取得立竿见影的效果。我非常期待《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》在这一点上能做得出色。如果书中能提供大量的、贴合实际工作场景的案例，并且步骤清晰、代码示例完整，那么这本书的价值将大大提升。特别是“全彩”这个词，让我对书中的图示和排版充满了期待，相信它能够帮助我更好地理解复杂的概念和操作流程，减少学习过程中的困惑。 我是一名追求技术深度和广度的学习者。虽然我可能已经掌握了一些Gephi的基础操作，但我渴望了解更多关于网络分析的高级技巧和理论。比如，书中是否会深入探讨不同网络分析算法的优劣势，以及它们在实际应用中的适用场景？是否会讲解如何通过Gephi来进行更复杂的网络度量，例如社区发现、重要节点识别、路径分析等？我希望这本书不仅仅是停留在“如何操作”的层面，更能触及“为何如此操作”和“如何做得更好”的深度思考，帮助我构建起扎实的网络科学理论基础。 对于我这样一个习惯于深度钻研的读者而言，一本优秀的教程还应该具备一定的“前瞻性”和“拓展性”。我希望《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》不仅仅局限于Gephi本身的功能介绍，还能适当地提及与其他数据分析工具的集成，例如如何将Gephi与其他编程语言（如Python）结合使用，以实现更复杂的数据处理和分析流程。同时，如果书中能包含一些关于网络数据分析前沿动态的介绍，或者提供进一步学习的资源和方向，那将是锦上添花，让我能够持续地在这个领域深耕下去。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事数据分析工作，但对网络数据可视化相对陌生的职业人士，我一直在寻找一本能够快速入门并掌握核心技能的中文教材。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》这个书名，简洁明了地传达了它的核心价值：以Gephi为工具，深入浅出地讲解网络数据的可视化与分析。这正是我目前迫切需要的。 我特别看重教材的系统性和逻辑性。在学习一个新的工具和领域时，我倾向于从基础概念开始，逐步深入。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径，从安装配置Gephi开始，逐步引导读者了解其基本界面、核心功能，然后过渡到数据的导入、预处理，再到各种可视化布局和样式设置。如果书中能对不同类型的网络数据（如关系型数据、图数据）进行区分讲解，并提供相应的处理策略，那将非常有帮助。同时，我希望这本书能够帮助我理解不同可视化参数背后的意义，而不是仅仅停留在“点这里”的层面。 作为一名忙碌的职场人士，我希望能够高效地学习。我非常期待《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》能够提供“全彩”的视觉体验，这意味着书中会有大量的截图和图例，这对于理解复杂的操作流程和可视化效果至关重要。我希望书中的案例能够贴近实际工作场景，能够让我学到一些可以直接应用到工作中去的技巧。例如，如何快速识别网络中的关键节点、如何发现潜在的社群结构、如何进行网络演化分析等，这些都是我在工作中经常会遇到的问题。 我对技术的“上手度”要求很高。我不希望花大量的时间去研究晦涩的文档，而是希望能够通过阅读教材，很快就能开始动手实践。我希望这本书能够提供非常详细的步骤指导，甚至是“手把手”的教学，让我能够一步一步跟着完成。如果书中能提供配套的示例数据和代码，那就更完美了，这样我就可以直接下载、运行，并在此基础上进行修改和探索。这种“即学即用”的学习方式，对于提高学习效率至关重要。 我同样关注学习的“深度”和“拓展性”。虽然我是一名初学者，但我并不满足于仅仅学会如何操作。我希望这本书能够帮助我理解网络分析背后的原理，例如不同布局算法是如何工作的，各种中心性度量指标的意义是什么，以及如何解读可视化结果背后的深层含义。如果书中能适当地介绍一些高级的网络分析技术，或者提供一些拓展阅读的建议，那就更好了。我希望通过这本书，能够为我后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热爱探索新工具的业余爱好者，我一直对数据可视化领域有着浓厚的兴趣。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》这个名字，让我立刻联想到了一款强大而专业的工具，以及一本能够帮助我掌握它的中文指南。我尤其看重教程的“利器”和“全彩”这两个特点，它们暗示了这本书能够为我提供高效的学习体验和直观的学习内容。 我一直以来对那些能够将抽象概念具象化的工具非常着迷。网络数据，尤其是那些庞大且关系复杂的网络，在未经处理时常常显得杂乱无章。我希望能通过这本书，学习到如何运用Gephi将这些“看不见”的关系“可视化”出来，从而更容易理解和分析。我期待书中能够详细介绍Gephi在处理不同类型网络数据时的具体方法，例如如何导入不同格式的数据集，如何进行数据清洗和转换，以及如何根据数据的特点选择合适的节点和边的表示方式。 我是一名非常注重视觉学习的读者。因此，“全彩”这个字眼对我来说具有极大的吸引力。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》如果能呈现出精美的、色彩鲜明的图示和操作界面截图，无疑会大大提升我的学习兴趣和理解效率。我希望书中的可视化示例能够展示出令人惊叹的效果，让我能够直观地感受到网络数据之美，并从中获得启发。同时，我也期待书中能提供一些关于如何优化可视化效果的技巧，例如如何调整颜色、大小、透明度等，以突出网络的关键特征。 我希望这本书能够提供一些有趣的、有启发性的案例研究。在学习新工具的过程中，能够看到它在实际应用中的威力，会极大地增强我的学习动力。我期待书中能够展示一些来自不同领域的网络分析实例，比如社交网络分析、电影人物关系分析、交通网络分析等等。通过这些案例，我希望能学习到如何利用Gephi来发现数据中的模式、趋势和异常，并从中获得有价值的见解。 我是一位希望能够自由探索的读者。我希望这本书不仅仅是机械的教程，更能激发我的创造力。我希望在掌握了Gephi的基础操作之后，能够被引导着去尝试更深入的分析，去探索不同的布局算法和参数组合，去发现那些隐藏在数据深处的秘密。如果书中能提供一些“进阶”的技巧，或者鼓励读者进行个性化的探索，那将是非常棒的。我期待通过这本书，能够不仅仅学会使用Gephi，更能理解网络数据分析的魅力，并乐在其中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名曾经被晦涩的英文技术文档折磨过的学习者，我对《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》的出现感到由衷的欣喜。这个书名准确地抓住了我最核心的需求：一本操作性强、内容权威、并且排版友好的Gephi中文入门指南。“利器”代表着高效解决问题的能力，“中文教程”代表着易于理解和吸收，“全彩”则预示着更加直观的学习体验。 我一直认为，掌握一款强大的工具，是深入理解一个领域的基础。Gephi在网络数据可视化和分析领域的重要性不言而喻，但我此前一直缺乏一个系统性的指导。我希望能通过这本书，能够建立起对Gephi的全面认知，从基础的软件安装、界面熟悉，到核心功能的掌握，再到高级应用的探索。我特别期待书中能够详尽地介绍Gephi的各项核心模块，比如数据导入与清理、网络布局算法的选择与应用、节点和边的属性与样式设置、以及网络指标的计算与分析等。 我是一名对学习过程的“流畅度”要求很高的人。我希望能够在一个轻松愉快的氛围中学习，而不是被复杂的术语和晦涩的解释所困扰。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》的“全彩”特性，在我看来是实现这一点的关键。我期望书中的图示能够清晰、精美，并且与文字内容紧密结合，能够帮助我快速理解每一个操作步骤和可视化效果。同时，我也希望这本书的语言风格能够通俗易懂，能够让像我这样的非专业人士也能轻松掌握。 我是一名希望能够学有所用、学以致用的学习者。我非常看重教材的实用性和案例的丰富性。我希望书中能够提供丰富多样的案例，涵盖不同领域的网络数据分析场景，例如社交网络分析、信息传播分析、知识图谱可视化等。通过这些案例，我希望能学习到如何将Gephi应用于实际问题，如何从可视化结果中提炼出有价值的洞察，并最终解决实际业务中的挑战。 最后，我希望这本书能够成为我的“敲门砖”，为我打开更广阔的网络科学和数据分析世界。我希望在掌握了Gephi的基础知识和应用技巧之后，能够进一步了解更深入的网络分析理论，或者被引导到更专业的学习方向。如果书中能够包含一些关于Gephi的拓展性应用，或者推荐一些相关的学习资源，例如更高级的算法、与其他工具的集成等，那将是对我非常有价值的补充。我期待这本书能够带我踏上探索网络数据世界的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据可视化和网络分析领域有着浓厚兴趣的读者，我一直渴望找到一本既能深入浅出讲解技术，又能提供实际操作指导的中文教材。在浏览了市面上众多相关书籍后，《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》成功引起了我的注意。从书名上就能感受到其强大的实用性和专业性，"利器"二字更是彰显了作者对Gephi这款工具的信心和对读者能力的期待。 我是一名初学者，对于如何从庞杂的数据中提炼出有价值的信息感到有些迷茫。尤其是在网络数据这个充满复杂关系的领域，如何有效地呈现和分析这些关系，是我一直试图攻克的难题。我希望通过这本书，能够系统地学习到网络数据可视化的理论基础，理解不同可视化方法的适用场景，以及掌握如何利用Gephi进行实际操作。我非常期待书中能够详细介绍Gephi的各项功能，从数据的导入、清洗、预处理，到网络布局算法的选择、参数调整，再到节点和边的属性设置、样式美化，以及最终的导出和报告撰写，每一个环节都希望能有清晰的图文并茂的讲解。 作为一个喜欢动手实践的人，我对书中是否包含丰富的案例研究充满了期待。理论知识固然重要，但只有在真实场景中应用，才能真正理解其精髓。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》如果能涵盖不同领域的网络数据分析案例，例如社交网络分析、学术引文网络分析、生物信息学网络分析等等，那就再好不过了。每个案例都能像一个小型项目一样，引导读者一步步完成从数据理解到可视化呈现的全过程，让我们能够学习到解决实际问题的思路和方法。 我是一名有着一定数据分析基础的读者，对于一些基础的概念已经有所了解。我更希望通过这本书，能够深入了解Gephi在高级网络分析方面的应用。例如，如何利用Gephi进行社群检测、中心性分析、路径分析等，以及如何对分析结果进行深入解读，并将其转化为可操作的洞察。我希望书中能够提供一些关于如何优化可视化效果的技巧，如何制作出既美观又信息量丰富的网络图，以及如何与其他数据分析工具（如Python、R）进行联动，实现更强大的数据处理和分析能力。 我是一名对技术细节非常关注的读者。在学习任何软件时，我都会深入探究其底层原理和设计思路。《网络数据可视化与分析利器：Gephi 中文教程（全彩）》如果能够对Gephi背后的算法原理有所解释，例如不同布局算法的数学模型、中心性算法的计算方法等，我会觉得这本书的价值得到了极大的提升。同时，我也希望书中能够提供一些关于如何进行性能优化，处理大规模网络数据的技巧，以及一些常见问题的排查和解决方案，这对于我这样追求精益求精的读者来说，是必不可少的。

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刚购买回来，看看再说~

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好～～～～～好～～～～～

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学习一下吧

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用了好久了读到这里才发现问题，138、139、142、143、146、147、150竟然缺页！！！

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包装好，物流快,物美价廉。

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书写的不怎么滴 京东服务还不错

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包装挺精美，纸手感也不错

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作入门书可以，少了更深的对算法与模型的介绍

评分☆☆☆☆☆

科研必备神器。