数据可视化技术实验大纲
《数据可视化技术》理论课程教学大纲
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：11390课程名称：数据可视化技术Data Visualization technology课程类别：学科专业必修课程学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：Python编程教学环境：课堂、多媒体开课学院：计算机与信息工程学院二、课程简介《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。
数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
三、课程教学目标四、教学内容（一）数据可视化概述1.主要内容：数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；2.基本要求：了解数据可视化的作用、分类、发展历史、未来的挑战和发展方向；3.重点：理解数据可视化的作用、分类；4.难点：理解数据可视化的作用、分类；5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的作用、分类、未来的挑战和发展方向。
（二）数据可视化基础1.主要内容：数据的视觉感知、数据可视化的基本流程与设计标准、可视化的基本原则、可视化的基本图标和工具。
2.基本要求：熟悉数据可视化的基本流程和工具的使用；3.重点：重点掌握数据可视化的基本流程和设计原则4.难点：数据可视化的设计原则、颜色理论5.教学方式方法：理论为主，实际案例为辅；6.考核知识点：数据可视化的基本流程与设计原则。
（三）数据分类可视化1.主要内容：时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化2.基本要求：掌握时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化的特点和基本设计原则以及应用场景，能够使用相关可视化工具进行数据展示；3.重点：掌握不同类型数据的可视化方式，熟练操作相关可视化工具，能够对数据进行富有感染力的表达。
数据可视化 教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲随着信息技术的迅猛发展，数据的重要性在各个领域日益凸显。
数据可视化作为一种直观、有效的数据表达方式，越来越受到人们的关注。
为了培养学生的数据分析和表达能力，设计一份完整的数据可视化教学大纲显得尤为重要。
一、引言数据可视化是一门将数据转化为图形、图表等可视形式的学科。
它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还能够帮助人们发现数据背后的规律和趋势。
在本教学大纲中，我们将介绍数据可视化的基本原理、常用工具和技巧，并通过实践案例培养学生的数据分析和表达能力。
二、基础知识1. 数据类型：介绍常见的数据类型，如数值型、分类型、时间序列等，并探讨不同数据类型在可视化中的表达方式。
2. 图表类型：介绍常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，并讲解它们的适用场景和表达效果。
3. 数据清洗：介绍数据清洗的基本概念和方法，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，以确保可视化结果的准确性和可靠性。
三、数据可视化工具1. Excel：介绍Excel中常用的数据可视化功能，如条件格式、数据透视表、图表绘制等，并通过实例演示如何利用Excel进行数据可视化。
2. Tableau：介绍Tableau软件的基本操作和功能，包括数据连接、图表设计、交互式分析等，通过实践案例培养学生使用Tableau进行数据可视化的能力。
3. Python库：介绍Python中常用的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，讲解它们的基本用法和特点，并通过编程实践提升学生的编程能力和创新思维。
四、实践案例1. 市场调研：以某个产品的市场调研数据为例，引导学生从不同维度对数据进行分析和可视化，如销售额的趋势变化、不同地区的销售情况等。
2. 社交媒体分析：以某个社交媒体平台的用户数据为例，引导学生使用数据可视化工具对用户活跃度、用户兴趣等进行分析和可视化，以帮助平台优化用户体验。
3. 公共卫生分析：以某个地区的公共卫生数据为例，引导学生使用数据可视化工具对疫情趋势、疫苗接种情况等进行分析和可视化，以助力公共卫生决策。
数据可视化 课程大纲
数据可视化课程大纲一、引言1.1 课程背景1.2 课程目标二、基础知识介绍2.1 数据可视化概述- 数据可视化的定义- 数据可视化的重要性和应用领域2.2 数据可视化的原理- 视觉感知原理- 数据分类与属性- 数据可视化工具介绍三、数据预处理技术3.1 数据清洗与整合- 数据缺失值处理- 数据异常值处理- 数据重复值处理3.2 数据转换与规范化- 数据类型转换- 数据标准化与归一化- 数据离散化与连续化四、可视化图表设计与应用4.1 基本图表设计原则- 数据类型与图表选择- 视觉编码与映射- 图表的布局与美观4.2 常用可视化图表- 条形图、折线图、散点图 - 饼图、雷达图、箱线图 - 地图、热力图、网络图五、交互式可视化与可视分析5.1 可视化交互技术- 缩放、平移与旋转- 高级交互功能设计- 应用案例介绍5.2 可视分析与可视化工具- 数据探索与发现- 可视化故事讲解- 可视化报告与展示六、数据可视化的实践应用6.1 现实世界的数据可视化案例分析 - 商业分析与数据报表- 社交媒体分析与舆情监测- 医疗与生命科学数据可视化6.2 数据可视化项目实训- 实践项目的设计与开发- 数据分析与可视化实现- 最佳实践与案例分享七、课程评估与总结7.1 期中考试7.2 课程作业与实验报告7.3 课程总结与展望八、参考资料- 数据可视化教材- 学术论文及研究报告- 数据可视化工具手册备注：以上为数据可视化课程大纲的简要框架，具体内容和章节可根据课程设置和教学需求进行调整。
详细的课程安排和具体授课内容将在课程开始前发布给学生。
祝您学业有成，顺利完成任务！。
数据可视化-大纲
《数据可视化》教学大纲课程编号：071183B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□√专业选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时：16 实验（上机）学时：32学分：2适用对象：信息管理与信息系统专业（大数据方向）先修课程：计算机应用基础、计算机图形学、概率论与数理统计一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业（大数据方向）学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对大数据和商业智能人才的要求而开设的，既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题和解决问题的实践应用能力。
本课程是系统设计、数据挖掘、软件开发、决策支持等领域人才培养方面重要组成部分，是专业人才培养目标得以实现的重要保证。
通过本课程的学习，培养学生的信息数据处理能力、信息分析和应用能力，信息表达能力。
使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具对数据进行可视化处理。
能够针对不同业务情景下的海量数据，洞察和分析隐藏在数据背后的重要信息，并可视化展示为相关决策者提供辅助决策支持。
该课程能够帮助学生养成良好的职业素质，培养动手能力、创新能力和独立解决实际问题的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同类型的数据，学习相应的可视化方法，并学习可视化综合应用及实用系统。
教学内容包括：数据可视化的基础理论和概念，视觉感知和视觉通道，数据处理和分析方法，不同类型数据的可视化方法，可视化交互与评估，以及可视化软件与工具等。
其中，有关数据可视化的基础理论和数据处理和分析方法应细讲和精讲，而视觉感知和视觉通道则粗讲，重点是不同类型数据的可视化方法。
课程的难点在于数据变换方法和可视化编码方法，拟通过实验例子讲解与学生自己动手相结合方式进行讲授。
（二）教学方法和教学手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本理论、概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，实验教学训练独立解决问题的能力，最后借助可视化软件工具让学生进行上机操作和具体实践。
《数据可视化技术》课程教学大纲
《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12230课程名称：数据可视化技术英文名称：Data Visualization Technology课程类型：专业课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：30 实验学时：10）先修课程：Python语言程序设计、面向对象程序设计(Java)、Python数据分析与应用后续课程：数据分析与挖掘实践、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述数据可视化是大数据分析与处理中的重要一环。
课程旨在引导学生掌握数据可视化的基本方法、工具和开发框架，能够设计可视化系统，使数据易被理解和发现。
课程主要讲授视觉感知与视觉通道、数据获取和预处理方法、数据可视化流程，以及常用的可视化开发工具。
通过课程学习，使学生能够了解可视化的应用领域，了解数据可视化的基本原理、技术和流程，以及特定问题的可视化方法，掌握主流的可视化开发工具D3.js，并能够应用其对数据分析和挖掘结果进行可视化展示，为今后大数据领域的可视化系统的设计和开发打下坚实的理论和技术基础。
三、课程教学目标1.了解数据可视化的基本概念、方法和技术，并能够运用到复杂的数据分析工程问题中，解决大数据分析结果的可视化展示问题。
（支持毕业能力要求2）2.熟悉数据可视化流程，掌握主流的数据可视化开发工具，能够综合运用数据获取、分析、视觉修饰、交互控制等技术设计可视化系统，满足特定需求，并在设计中培养学生的创新态度和意识。
（支持毕业能力要求5）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.大作业基于D3.js可视化框架，完成一个不同于课内实验的某一类型的可视化系统的设计开发，熟悉可视化开发流程，掌握可视化系统的设计方法，并撰写系统设计报告。
六、教学方法本课程采用课堂教学、课内实验、可视化项目设计与开发大作业等教学手段和形式完成课程教学任务。
基于案例开展课堂教学，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解可视化的基本概念和理论。
数据可视化教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲引言：数据可视化是一门重要的技能，它将数据转化为可视化图形，帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化的需求越来越大。
为了培养学生的数据分析和沟通能力，设计一份数据可视化教学大纲是非常必要的。
一、背景介绍数据可视化是一门跨学科的领域，它融合了统计学、计算机科学和设计思维。
在大数据时代，数据的分析和可视化成为了决策和创新的重要工具。
因此，学习数据可视化对于学生的未来发展至关重要。
二、教学目标1. 理解数据可视化的基本概念和原理；2. 掌握常见的数据可视化工具和技术；3. 能够选择合适的图表类型来呈现不同类型的数据；4. 能够设计和创建具有信息传达效果的数据可视化作品；5. 培养数据分析和沟通能力，能够利用数据可视化解决实际问题。
三、教学内容1. 数据可视化基础知识- 数据可视化的定义和发展历程；- 数据可视化的重要性和应用领域；- 数据可视化的基本原理和方法。
2. 数据可视化工具和技术- 常见的数据可视化工具介绍，如Tableau、D3.js等；- 数据可视化的编程技术，如Python的Matplotlib和Seaborn库。
3. 图表类型与数据类型的匹配- 常见的图表类型介绍，如折线图、柱状图、散点图等；- 不同图表类型适用的数据类型和场景。
4. 数据可视化设计原则- 数据可视化的视觉设计原则，如颜色选择、布局设计等；- 数据可视化的交互设计原则，如过滤、联动等。
5. 数据可视化案例分析- 分析和讨论优秀的数据可视化作品，如信息图、交互式可视化等；- 学生进行小组或个人项目，设计和实现自己的数据可视化作品。
四、教学方法1. 理论授课与案例分析相结合，让学生了解数据可视化的基本理论和实践应用；2. 实践操作和项目设计，让学生通过实际操作来掌握数据可视化工具和技术；3. 小组讨论和展示，让学生分享和交流自己的数据可视化作品，提升沟通能力。
五、教学评估1. 平时作业和实验报告，检验学生对于数据可视化理论和工具的掌握程度；2. 项目成果展示和口头答辩，评估学生的数据可视化设计和沟通能力；3. 期末考试，综合考察学生对于数据可视化的理解和应用能力。
数据分析与数据可视化实战教学大纲教案
《数据分析与数据可视化实战》教学大纲教案一、课程简介本课程的目标是向跨学科的学生或研究人员介绍数据分析与数据可视化领域最具影响力的系统及工具，使学生能够及时掌握最新的软件工具使用方法并应用于数据分析实务，形成解决企业级数据分析问题的批判性思维方式并培养扎实的技术能力。
本课程由预备知识篇、基础技能篇以及实战演练篇共三个部分组成。
其中预备知识篇主要介绍建立数据分析的基本概念和本书所采用的案例数据集的基本情况；基础技能篇面向数据分析与数据可视化的支撑技术，介绍了主流数据库系统（SQL Server 2019）及数据分析与可视化工具（Excel、PowerBI、Tableau、Python等）的使用方法；实战演练篇通过两个详细的企业级数据分析与挖掘案例，以实际的企业级业务决策需求为核心，系统地展现了数据分析的整个工作流程、相关工具的配合使用及挖掘建模方法。
本课程基于最新、最具影响力的数据分析和数据可视化工具设计基于企业级基准数据集TPC-DS的案例教学内容，使学生能够更加接近企业数据分析实践内容，更好地掌握企业级数据分析及数据可视化工具的使用。
二、教学大纲第1章 数据分析与数据库的初步认识课时：1周，2学时1. 教学内容1.1 数据分析的基本概念1.1.1 大数据与数据价值1.1.2 数据、数据分析与数据挖掘1.1.3 数据可视化1.1.4 数据驱动决策1.1.5 数据分析师在企业中扮演的角色1.2 数据库的基本概念1.2.1 企业级关系型数据库1.2.2 主键与外键1.2.3 维度与度量1.2.4 日期分区1.3 数据分析的一般流程1.3.1 定义数据分析目标1.3.2 数据预处理1.3.3 数据分析与模型搭建1.3.4 数据产品上线与维护2. 教学目的及要求1） 理解数据资产对于现代企业的重要价值；2） 理解数据、数据分析、数据挖掘与数据可视化的基本含义；3） 掌握数据驱动决策的内涵及数据分析师在企业中扮演的角色；4） 掌握企业级关系型数据库的基本概念；5） 了解数据分析与挖掘的一般工作流程。
数据可视化技术》课程设计
数据可视化技术》课程设计本大纲旨在为《数据可视化技术》课程设计提供一个框架和指导。
在本节中，将介绍该课程的背景和目标，以及学生应具备的先修知识和技能。
本节将详细描述《数据可视化技术》课程的内容和研究目标。
主要包括如下内容：运用不同的数据可视化技术来呈现数据；介绍不同的数据可视化工具和软件。
通过本课程的研究，学生将能够掌握数据可视化技术的基本原理，了解不同的数据可视化技术在实际应用中的优缺点，并能够灵活运用相关工具和软件进行数据可视化分析。
课程结构本节将描述《数据可视化技术》课程的结构和组织方式。
包括研究活动、作业要求以及课程评估方式。
还将提供课程进度表，以便学生能够合理安排研究时间。
本节将列举研究《数据可视化技术》课程所需的主要资源，包括教材、参考书籍、在线教学视频等。
同时还会提供额外资源的链接，以便学生进一步拓展知识。
本节将介绍《数据可视化技术》课程的评估和考核方式。
包括作业、项目和考试的要求和评分标准。
同时还会说明如何提供及时反馈和评价学生的研究表现。
本节将提供参考文献的列表，以便学生深入研究与《数据可视化技术》相关的领域和最新发展。
参考文献应包括学术论文、研究报告、行业案例等。
以下是一些与数据可视化技术相关的参考文献：Bostock。
M。
Ogievetsky。
V。
& Heer。
J。
(2011)。
D3: Data-___ and Computer Graphics。
17(12)。
2301–2309.___。
E。
R。
(2006)。
___ Press.Ware。
C。
(2004)。
n ___: ___ for Design。
an Kaufmann.Segel。
E。
& Heer。
J。
(2010)。
Narrative n: ___ and Computer Graphics。
16(6)。
1139–1148.Few。
S。
(2009)。
Now You See It: Simple ___.Kosara。
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数据可视化技术》实验教学大纲
英文名称: Data Visualization Technology
课程编码：C014527
学时：课程总学时48 学时，实验总学时16 学时。
是否独立设课：非独立设课
先修课程：计算机科学导论、Python 程序设计等
适用专业：数据科学与大数据技术
开课单位：计算机工程学院
撰写人：
审核人：xxx（宋体常规五号）
制定（或修订）时间：2019 年08 月
一、本实验课程的性质、特点和发展现状数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。
通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
二、本实验课程的目的、任务和主要内容数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。
该课程从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。
三、教学方法和手段
以课堂教学为主，结合多媒体教学手段。
多媒体教学手段改变了纸质媒介、板书教学的传统模式，将影像、文字和声音等多种教学载体有效结合起来，可以活跃课堂气氛，改善教学效果。
把实验教学放在首要地位，让实践教学贯穿于整个课程教学的始终，并结合实际项目案例深化学生对书本知识的理解和认识，提高了学生的应用能力。
四、考核方式与成绩评定
学生必须按照实验要求完成实验任务并撰写实验报告，实验报告成绩为最终实验成绩，并且采用百分制记分。
五、实验学时分配
六、实验内容安排
实验一数据可视化基础实验
1、实验目的和要求
（1）熟悉Tableau Desktop 使用方法。
（2）通过Tableau软件来实现Excel中数据的基本可视化。
（3）熟悉D3数据可视化的使用方法。
2、实验内容
（1）使用Tableau Desktop制作中国各个地区的利润图表。
（2）使用Tableau Desktop制作填充地球图。
（3）使用D3绘制基本图形。
3、主要仪器设备
Tableau Desktop 10.5 ；D3.js 库
实验二时间数据的可视化
1、实验目的和要求
（1）掌握时间数据在大数据中的应用。
（2）掌握时间数据可视化图表表示。
2、实验内容
（1）利用python程序实现堆叠柱形图可视化的。
3、主要仪器设备
OS: Windows ；python : v3.6
实验三比例数据可视化
1、实验目的和要求
（1）掌握数据文件读取。
（2）掌握数据处理的方法。
2、实验内容（1）实现板块层级图的绘制。
3、主要仪器设备
OS：Windows ；python ：v3.6
实验四关系数据的可视化
1、实验目的和要求
（1）掌握关系数据在大数据中的应用（2）掌握关系数据可视化方法
2、实验内容
（1）python 程序实现图表
3、主要仪器设备
OS：Windows ；python ：v3.6
实验五文本数据可视化
1、实验目的和要求（1）了解什么是文本可视化。
（2）掌握文本可视化的相关技术。
2、实验内容
（1）文本信息的提取和可视表达。
（2）将某一文本进行可视化生成词云图片。
3、主要仪器设备
OS：Windows ；python ：v3.6
实验六数据可视化交互
1、实验目的和要求（1）了解数据可视化的一般原则。
（2）掌握数据可视化的分类。
（3）掌握数据可视化的常见技术。
2、实验内容
（1）对文本进行可视化生成词云图片与传统的统计技术对比。
3、主要仪器设备
OS：Windows ；python ：v3.6
七、实验教材与参考书（宋体小四号加粗）
《大数据可视化技术》，姜枫，人民邮电出版社，2019 年，第一版。
《数据可视化的基本原理与方法》，陈为，科学出版社，2013 ，第一版。
《数据可视化》，陈为，科学出版社，2013，第一版。