10数据可视化基础 (5)
第三单元第10课四、柱形图、折线图和饼图教案2023—2024学年人教版初中信息技术七年级上册
板书设计应条理清晰、重点突出，通过图表和关键词帮助学生理解和记忆。同时，可以适当添加色彩和图形元素，使板书更具艺术性和趣味性，激发学生的学习兴趣和主动性。
教学反思
本节课，我们学习了柱形图、折线图和饼图三种常见的数据可视化图表。通过讲解、案例分析和实际操作练习，学生们对这些图表的概念、特点和应用场景有了较好的理解。在课堂展示环节，学生们积极参与，通过小组讨论和展示，进一步巩固了对这些图表的认识。
5.课堂展示与点评（15分钟）
目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对柱形图、折线图和饼图的认识和理解。
过程：
各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。
其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。
教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。
6.课堂小结（5分钟）
2.培养学生运用信息技术进行数据处理和分析的能力，增强学生的信息素养。
3.培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，提高学生的综合运用能力。
4.培养学生合作学习、分享交流的习惯，增强学生的团队合作意识。
5.培养学生运用所学知识进行创新的能力，提高学生的创新思维。
教学难点与重点
1.教学重点
-柱形图：柱形图的概念、特点、应用场景及绘制方法。
-学生可以自主选择一个感兴趣的主题，收集相关数据，并尝试运用所学知识绘制柱形图、折线图和饼图。
-学生可以尝试分析不同类型的数据，比较柱形图、折线图和饼图在展示这些数据时的优缺点。
-学生可以探索其他常见的数据可视化工具和方法，如散点图、雷达图等，并了解其适用场景和特点。
-学生可以参与线上数据可视化竞赛或项目，运用所学知识解决实际问题，提升实践能力。
《数据可视化》课件
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如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适 的图表类型，如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息，选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平，选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
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导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
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加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
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如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势
数据可视化培训资料
数据可视化培训资料在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
然而，面对海量的数据，如何能够快速、准确地理解和分析它们，成为了一个关键的问题。
数据可视化作为一种有效的手段，可以将复杂的数据以直观、清晰的方式呈现出来，帮助人们更好地理解数据背后的信息和规律。
因此，掌握数据可视化的技能对于提升个人和团队的数据分析能力具有重要意义。
一、数据可视化的基本概念数据可视化是指将数据通过图形、图表、地图等视觉元素进行表达和呈现的过程。
其目的是将抽象的数据转化为易于理解和感知的形式，以便用户能够快速发现数据中的模式、趋势和关系。
数据可视化不仅仅是简单地绘制图形，更是一种通过设计和布局来传达数据内涵的艺术。
二、数据可视化的重要性1、增强数据理解通过将数据以可视化的形式呈现，可以让人们更容易理解数据的含义和结构。
相比于枯燥的数字表格，直观的图表能够更快速地传达数据的主要特征和趋势。
2、发现数据中的规律可视化能够帮助我们发现隐藏在数据中的规律和模式。
例如，通过折线图可以清晰地看到数据的变化趋势，通过柱状图可以比较不同类别之间的数据差异。
3、提高沟通效率在团队合作和决策过程中，数据可视化能够有效地促进成员之间的沟通和交流。
清晰的可视化图表可以避免因对数据理解不一致而产生的误解和争议。
4、支持决策制定决策者可以基于可视化的数据做出更明智、更准确的决策。
直观的展示能够让他们快速了解业务的现状和问题，从而制定出更有效的策略。
三、数据可视化的基本原则1、准确性可视化的结果必须准确地反映数据的真实情况，不能因为追求美观而扭曲数据。
2、简洁性避免过度复杂的设计和过多的元素，保持图表简洁明了，让用户能够快速获取关键信息。
3、一致性在同一套可视化作品中，使用一致的颜色、字体、图表类型等，以保持整体的风格统一。
4、突出重点通过适当的颜色、大小、形状等手段，突出数据中的重点和关键信息，引导用户的注意力。
四、常用的数据可视化工具1、 Excel作为最常见的办公软件之一，Excel 提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图等，适合处理简单的数据可视化任务。
浙教版(2020)信息技术七年级上册第10课 数据可视化 说课课件(18张PPT)
学生情况
七年级学生好动,好奇,好表现,应采用形象生动,形式多样的教 学方法和学生广泛的,积极主动参与的学习方式,去激发学生学 习的兴趣.生理上,学生好动,注意力易分散,爱发表见解,希望得 到老师的表扬,所以在教学中应抓住学生这一特点,发挥学生的 主动积极性。
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di
er zhang jie
第二章 节
数据可视化
01 教材分析 02 教法学法 03 教学过程
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yi zhang jie
第一章 节
1.1地位与作用
形象直观的反映数据间的关系 学习如何用图表呈现数据，体验数据处理中的作用。
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1.2 教学目标
通过用图表呈现“湖塘中学第8周剩菜剩饭统计表” 的相关数据，学会根据数据呈现需求创建合适的 图表并能合理设置图表。
熟悉创建、设置图表的一般方法。
通过观察分析图表获取信息，得出结论，理解 数据可视化在数据处理过程中的作用及意义。
学会利用图表正确的表达观点，树立正确的 信息社会价值观和Байду номын сангаас任感。
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1.3 教学重难点
重点
创建及设计图表
难点
根据需求创建并设置合适的图表来呈现数据
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1.4 学情分析
学习状况
在前面的4节课中，学生已经学习了数据整理、数据计算、数 据分析等数据处理的方法，因此已经具备一定的Excel操作基 础，且为本堂课将要使用的范例做好了准备。
Level2：同一张数据表从不同角 度进行分析，可以得到不同的信息。 请自选一个角度、自选一种图形进行 数据统计图制作。
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3.4 总结展望
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教师为主导、学 生为主体，让学 生做课堂的主人。
注重迁移运用，让 学生由乐学到学会， 最终达到会学会用。
《第10课数据可视化》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据可视化》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次《数据可视化》课程作业旨在使学生能够理解数据可视化的基本概念和作用，掌握基础的数据分析技能和常用的可视化图表制作技巧。
通过作业的实践操作，增强学生利用数据可视化技术进行问题分析和展示的能力。
二、作业内容本次作业将围绕“数据可视化的认识与实践”展开，主要内容如下：1. 理论学习：学生需通过课堂讲解和自学，了解数据可视化的定义、目的、常用图表类型及其适用场景。
2. 案例分析：学生需分析至少一个典型的数据可视化案例，理解其设计思路和实现过程，并总结其优缺点。
3. 实践操作：学生需使用所学知识，选择一组实际数据（如班级成绩、学校图书借阅量等），制作一份数据可视化报告。
报告中应包含数据的收集、处理、分析和可视化全过程。
4. 图表制作：学生需至少制作两种不同类型的数据可视化图表（如柱状图、折线图、饼图或散点图等），并运用美学原则对图表进行美化。
三、作业要求本次作业的实践性和操作性较强，学生需认真对待，确保完成质量。
具体要求如下：1. 理论学习部分：需有完整的笔记记录和自学心得。
2. 案例分析部分：需提供案例来源链接或详细描述，并附有个人分析和总结。
3. 实践操作部分：需有明确的选题和详细的数据收集处理过程记录，制作出的数据可视化报告要主题明确、内容丰富、图表美观。
4. 图表制作部分：应注重图表的可读性和美观性，遵循数据驱动设计原则，合理使用颜色、字体等元素。
四、作业评价本次作业的评价将根据以下标准进行：1. 理论学习与笔记的完整性及深度。
2. 案例分析的准确性和个人见解的独到性。
3. 实践操作的选题与报告的完成度及质量。
4. 图表的制作水平与美观程度。
五、作业反馈1. 教师将对学生的作业进行批改，指出优点和不足，并给出改进建议。
2. 学生需根据教师的反馈，对作业进行修改和完善。
3. 作业成绩将作为平时成绩的一部分，计入期末总评。
通过本次作业的设计与实施，期望学生能够更加深入地理解和掌握数据可视化的基本知识和技能，为后续的学习打下坚实的基础。
数据 可视化基础
目录
数据分析与数据库初步 认识
第1章
企业级数据分析环境 的搭建
第3章
数据可视化基础 第5章
供应链数据分析 与数据挖掘实战
第7章
第2章
TPC-DS数据分 析案例简介
第4章
结构化查询语言 SQL
第6章
用户数据分析与 数据挖掘实战
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本章内容
1 工作界面布局 2 基本可视化组件 3 进阶可视化组件 4 分析板块的应用 5 仪表板与故事
Desktop、Tableau Desktop等数据分析工具对TPC-DS数据
集展开数据可视化分析；
2. 掌握各种可视化组件的技术实现方法以及应用场景；
3. 掌握不同数据分析工具在操作、功能实现、可视化效果等方
面的异同点；
4. 了解分析板块的使用方法；
5. 掌握仪表板和故事的设计方法。
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工作界面布局
析工具的工作界面布局，包括工作板、字段列表、值区域、筛
选器等；接下来讲解了基本与进阶的可视化组件的技术实现方
法、应用场景及可视化效果，包括堆积条形图、簇状条形图、
折线图、组合图、饼状图与环状图、表格与矩阵、仪表与卡片、
排名图、瀑布图、树状图、直方图、盒须图、散点图、词云图、
弦图与桑基图、地图等，在介绍可视化组件的基础上横向对比
• 【例5-1】使用堆积条形图或堆积百分比条形图探究store sales网络各城 市不同婚姻状况用户的消费总金额情况。
• 1. 堆积条形图 • Power BI 堆积条形图
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堆积条形图
• Tableau堆积条形图
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堆积条形图
• Power View堆积条形图
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堆积条形图
大数据可视化之基础图表
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
Ø
每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
Ø
每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
数据可视化知识点总结大全
数据可视化知识点总结大全数据可视化知识点总结大全数据可视化是将数据以图形和图表的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化成为了一项重要的技能和工具，广泛应用于各个领域。
本文将从基础概念、图表类型、数据可视化工具、设计原则等方面进行综合总结，旨在帮助读者全面了解和掌握数据可视化的知识点。
一、基础概念1. 数据可视化的定义和意义：数据可视化是通过图表、图形、地图等形式，将数据以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化的意义在于提供了一种直观、易于理解和沟通的方式，帮助人们更好地探索数据、发现规律和趋势。
2. 数据类型：数据可视化需要对不同类型的数据进行处理和呈现，包括数值型数据、分类型数据和时间序列数据。
数值型数据适合使用柱状图、折线图等形式展示，分类型数据适合使用饼图、条形图等形式展示，时间序列数据适合使用折线图、面积图等形式展示。
3. 数据的粒度：数据可视化需要考虑数据的粒度，即数据的细节程度和聚合程度。
粗粒度的数据可以提供整体的趋势和概况，细粒度的数据可以提供更详细的信息和分析。
4. 数据的维度和度量：数据可视化需要考虑数据的维度和度量。
维度是描述数据的属性，如地理位置、时间等，度量是描述数据的数值属性，如销售额、数量等。
维度和度量的选择会影响图表的类型和呈现形式。
二、图表类型1. 柱状图：用长方形的纵横比表示数据的大小和比较。
2. 折线图：通过连续折线连接数据点，显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
3. 饼图：将数据表示为圆饼的不同扇形，显示不同分类的比例关系。
4. 散点图：通过点的位置表示两个变量之间的关系。
5. 地图：将数据以地理位置为基准展示在地图上，帮助分析地理分布和空间关系。
6. 热力图：通过颜色的渐变来表示数据的密集程度，帮助发现数据的规律和趋势。
7. 气泡图：通过圆圈的大小和颜色来表示数据的大小和关系。
8. 箱线图：通过盒子和线段来表示数据的分布和离散程度。
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散点图
在第三章中我们已经了解到散点图是数由据一的些散相乱的点组成的图表，它的基本框架如
下图所示：
关关系
如果将图表区域比做 一个盘子，那么这些 散图的点就是“大珠
数值轴 从0开始 4
的数值标
出图表的
刻度
3
每个点都有对应的横 轴和纵轴的坐标
小珠落玉盘”，有如
2
一颗颗繁星，分布在
1
广袤的天空。
0 1月 2月 3月 4月 5月
分析数据时，也可以从整体进行观察，或者关注数据的分布。数据间是否存在重叠 或者是否毫不相干？还可以更宽泛的角度观察各个分布数据的相关关系。其实最重要的 一点，就是数据在进行可视化处理后，呈现在读者眼前的图表所表达的意义是什么。
关系数据具有关联性和分布性，下面我们将通过具体实例来了解关系数据的可视化 分析，以及如何观察数据间的相关关系。
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工 具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
基于Python的散点图实现
1. import ggplot as gp 2. import pandas as pd 3. crime = pd.read_csv("crimeRatesByState2005.csv") 4. plot = gp.ggplot(gp.aes(x='murder', y='burglary'), data=crime) 5. points = gp.geom_point(color='red’) 6. print(plot + points)
运行截图
可以看出，谋杀案和入室盗窃案的两组数据似乎呈现一个正相关的关系。但是可以 一个离群点，使得横轴延伸的很Байду номын сангаас，整体数数据据的布相局不是很清楚，我们可以将其过滤掉。
关关系
基于Python的散点图实现
1. import ggplot as gp 2. import pandas as pd 3. crime = pd.read_csv("crimeRatesByState2005.csv") 4. crime = crime[crime.state != "United States"] 5. crime = crime[crime.state != "District of Columbia"] 6. plot = gp.ggplot(gp.aes(x='murder', y='burglary'), data=crime) 7. points = gp.geom_point(color='red’) 8. smooth = gp.stat_smooth(method='loess', color='red’) 9. print(plot + points + smooth)
02
数据的关联性
数据的关联性
数据的关联性，其核心就是指量化的数两据个的数据相间的数理关系。关联性强，是指当一 个数值增长时，另一个数值也会随之发生变关化关。系相反地，关联性弱，就是指一个数值增 长时，另一个数值几乎没有发生变化。
数据的关联性主要有正相关、负相关和不相关关系。下面我们用散点图来研究数据 的关联性。
大数据可视化技术 第五章
关系数据可视化
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CONTENT
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关系数据在大 数据中的应用
关系数据在大数据中的应用
对于关系数据，我们要做的是尝试着数探据索的事物相的相关关系，而不再关注难以捉摸的 因果关系。这种相关性往往不能告诉读者事关物关为系何产生，但是会给读者一个事物正在发 生的提醒。关系数据很容易通过数据进行验证的，也可以通过图表呈现，然后引导读者 进行更加深入的研究和探讨。
时间轴 根据月份显示数据，先后顺序排列
散点图中显示关联性
ggplot和pandas简介
python的常用可视化包是matplotlib数，据g的gp相lot基于该包的二次开发的包，也是 python用来做数据可视化的第三方包。gg关pl关ot系读取的数据格式为pandas的DataFrame， ggplot主要主要绘图思想为图层叠加思维。
运行截图
基本呈现的是正相关关系，这里加入了一条拟合曲线让这个图表更加有用， 可以更加明确的看出谋杀案和入室抢劫案之间的关系。
谢谢观看