数据可视化技术实验大纲
数据分析与可视化课程大纲
数据分析与可视化课程大纲一、课程简介本课程旨在培养学生的数据分析和可视化能力，使其能够运用各种工具和技术对大量数据进行分析和解读，并通过可视化手段将分析结果直观地展现出来。
通过学习本课程，学生将掌握数据分析和可视化的基本概念、方法和应用，提高数据处理和决策能力。
二、课程目标1. 理解数据分析的基本概念和原理；2. 掌握常用的数据分析方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和软件的使用；4. 学会运用可视化手段展现数据分析结果；5. 培养数据处理和决策能力。
三、课程内容本课程包括以下主要内容：1. 数据分析基础1.1 数据分析简介1.2 数据分析的基本过程1.3 数据收集与整理1.4 数据预处理2. 数据分析方法与技术2.1 描述性统计分析2.2 探索性数据分析2.3 预测性数据分析2.4 统计推断2.5 模型建立与评估3. 数据分析工具与软件3.1 Excel数据分析工具3.2 Python数据分析库（例如NumPy、Pandas） 3.3 R语言数据分析包（例如dplyr、ggplot2）3.4 数据可视化工具（例如Tableau、D3.js）4. 可视化设计原则与方法4.1 可视化基础知识4.2 可视化类型和选择4.3 可视化设计原则4.4 可视化效果评估5. 数据分析与可视化实践案例5.1 产品销售数据分析与可视化5.2 社交媒体数据分析与可视化5.3 金融数据分析与可视化四、学习评估与考核方式1. 课堂参与与表现（占总成绩20%）2. 课程项目作业（占总成绩40%）3. 期末考试（占总成绩40%）五、教材与参考资料1. 主教材：《数据分析与可视化实战教程》2. 参考资料：- 《统计学习方法》- 《R语言实战》- 《数据科学家手册》六、课程备注1. 本课程为选修课程，适用于数据分析、数据科学及相关专业的学生；2. 学生需具备一定的统计学、计算机编程和数据处理基础。
以上为数据分析与可视化课程的大纲内容，希望能够满足您的需求。
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。
python数据可视化课程设计
python数据可视化课程设计引言：数据可视化在当今信息化时代发挥着重要的作用。
Python作为一种流行的编程语言，在数据分析领域具有广泛的应用。
本课程设计旨在介绍Python数据可视化的基本原理和方法，并通过具体的案例来实践。
一、课程简介本课程将分为以下几个模块：数据获取与预处理、数据可视化基础、统计图表绘制、地理数据可视化和交互式可视化。
通过这些模块的学习，学生将能够掌握使用Python进行数据的获取、预处理和可视化的基本技能。
二、课程大纲1.数据获取与预处理-数据获取方法：从文件、数据库、API等获取数据-数据清洗与转换：处理缺失值、重复值、异常值-数据合并与切片：合并数据表、选择感兴趣的数据子集2.数据可视化基础- Matplotlib库介绍：绘制线图、散点图、柱状图、饼图等-参数设置与样式美化：添加标题、坐标轴、图例等-多图表布局与子图：绘制多个图表并灵活排列3.统计图表绘制- Seaborn库介绍：绘制统计图表，如箱线图、热力图、分类图等-图表的统计意义与解读：如何从图表中获取有用的信息-时间序列数据可视化：绘制折线图、柱状图、热力图等4.地理数据可视化- Geopandas库介绍：绘制地理数据的地图、散点图、热力图等-地理数据的投影与坐标系统：如何选择合适的坐标系统-地理数据的空间操作与分析：如何对地理数据进行空间查询和分析5.交互式可视化- Plotly库介绍：创建交互式图表，如散点图、3D图表等-使用Dash创建Web应用程序：将可视化图表与交互功能结合起来-可视化图表的动态更新：如何根据用户的操作实时更新图表三、课程实践与案例分析本课程将提供一系列的实践项目和案例分析，通过实际问题的解决来巩固学生对数据可视化的理论和技能的掌握。
例如，学生可以使用Python和可视化工具对某个领域的数据进行分析和可视化，如气象数据、金融数据等。
四、教学方法本课程将采用理论讲解与实践相结合的教学方法。
《数据可视化分析—基于R语言》—教学大纲
《数据可视化分析—基于R语言》—教学大纲教学大纲《数据可视化分析—基于R语言》(第2版)一.课程概述1.1课程背景和目标1.2教学方法和学习方式1.3考核方式二.基础知识介绍2.1R语言简介和环境搭建2.2基本数据类型和数据结构2.3数据处理和数据清洗三.数据可视化基础3.1可视化概念和原则3.2常见的可视化图表类型3.3合适的可视化图表选择3.4基本绘图函数的使用四.单变量数据可视化4.1频数统计图和直方图4.2核密度估计图4.3箱线图五.双变量数据可视化5.1散点图5.2折线图和面积图5.3箱线图和小提琴图5.4相关分析图六.多变量数据可视化6.1散点图矩阵6.2平行坐标图6.3树状图和热力图6.4气泡图和雷达图七.数据可视化设计7.1颜色选择和使用技巧7.2字体选择和布局设计7.3图表的美化和注解添加八.交互式数据可视化8.1 ggplot2包介绍8.2 ggplot2包的使用方法8.3制作交互式可视化图表九.地理数据可视化9.1空间数据的处理和可视化9.2制作地图和地理信息图表9.3地图上添加标记和注释十.时间序列数据可视化10.1时间序列数据的处理和可视化方法10.2折线图和面积图的时间序列展示10.3时间序列的季节性和趋势分析十一.大数据可视化11.1大数据可视化的挑战和方法11.2基于R语言的大数据可视化工具11.3大数据可视化案例分析十二.实际案例分析12.1数据可视化的实际应用12.2根据实际案例进行数据可视化分析12.3分析结果的解读和总结十三.课程总结和展望13.1课程回顾和总结13.2学员反馈和建议13.3未来数据可视化发展趋势以上为《数据可视化分析—基于R语言》(第2版)教学大纲的主要内容。
通过本课程的学习，学员将掌握R语言的基本知识和数据处理技巧，了解数据可视化的基本概念和原则，学会使用R语言进行单变量、双变量和多变量数据可视化，掌握数据可视化设计的基本方法，学习交互式数据可视化和地理数据可视化的技术，了解时间序列和大数据的可视化方法。
《数据可视化课程大纲》
课程标准【课程名称】数据可视化【课程代码】【适合专业】公共选修课【计划学时】32【课程负责人】【参与编审人】（校内）（校外）信息系（部）大数据教研室制订（修订）二0二一年十二月数据可视化》课程标准一、课程基本信息二、课程定位数据可视化》课程是面向全校学生的一门公共选修课。
本课程包括16学时的理论教学和16学时的实践教学，在校内完成。
《数据可视化》课程是一门理论性和实践性都很强的课程。
本课程本着“技能培养为主、理论够用为度”的原则，培养面向企业数据提供可视化服务的高等应用型技术人才。
本课程主要学习可视化的基本知识和技能。
以培养职业能力为重点，针对企业数据可视化岗位人才需求组织教学内容，按照工作过程设计教学环节，通过学习情境设计与工作任务的训练，培养学生可视化工具的使用和可视化理论的理解，为岗位需求提供职业能力，为培养数据可视化技术中高技能人才提供保障。
三、课程目标（一）总体目标《数据可视化》以学生能够熟练使用Echarts,增强学生的实际操作能力，要求学生理解数据可视化工具之间的相通性，形成解决实际应用问题的方法能力，为以后的就业方向提供一个平台。
（二）具体目标1.知识目标1）对数据可视化有比较深入的了解;2）熟悉使用Echarts进行数据展示;3）对Windows、js图形、HTML/CSS/JS等操作系统和编程技术有一定了解，或熟悉数据可视化基础知识；4）具有一定的计算机应用基础技术，熟悉各种计算机操作系统，了解数据可视化工具;5）能用可视化技术解决简单实际问题的程序，并能完成简单程序的测试。
2能力目标1）有较强的分析解决问题的能力，对新兴的数据可视化技术有较高的敏锐性；2）对新数据可视化工具有主动自学能力和较强的动手操作能力；3）培养学生利用大数据基础知识使用数据可视化工具，完成数据可视化和一定的数据处理。
3.素质目标1）具有良好的团队意识，优秀的合作、协调、沟通能力；2）性格开朗外向，善于和工作伙伴和睦相处；3）有强烈责任心，肯吃苦耐劳，办事麻利，做事认真仔细、负责；4）责任心强、认真度高、吃苦耐劳；5）为人诚实，工作勤奋。
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。
数据可视化教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲数据可视化是一门重要的技能，它将数据转化为图表、图形和可视化的方式，帮助我们更好地理解和分析数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化不仅在学术研究领域有着广泛的应用，也在商业、媒体、政府等领域发挥着重要的作用。
因此，为了培养学生的数据可视化能力，制定一份全面而有深度的教学大纲是非常必要的。
一、数据可视化基础在开始学习数据可视化之前，学生需要掌握一些基础知识。
首先，他们需要了解数据的基本概念，包括数据类型、数据收集和数据处理方法等。
其次，学生需要学习统计学的基础知识，如均值、中位数、标准差等，以便能够更好地理解和解读数据。
此外，学生还需要了解一些基本的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，以及它们的适用场景和制作方法。
二、数据可视化工具在学习数据可视化的过程中，学生需要熟悉一些常用的数据可视化工具。
例如，他们可以学习使用Excel来制作简单的图表和图形，这是一个简单易用的工具。
此外，学生还可以学习使用更专业的数据可视化工具，如Tableau、Python的Matplotlib库等，这些工具可以帮助学生更灵活地制作各种类型的可视化图形。
三、数据可视化设计原则数据可视化不仅仅是将数据转化为图表和图形，更重要的是如何设计出清晰、美观、易于理解的可视化作品。
因此，在教学大纲中应该包含一些数据可视化设计原则的学习内容。
例如，学生可以学习如何选择合适的颜色和字体，如何设计清晰的图例和标签，如何避免信息过载等。
同时，学生还应该学习如何根据目标受众的需求来设计和调整可视化作品，以便能够更好地传达数据的信息。
四、数据可视化案例分析为了帮助学生更好地理解和应用数据可视化技巧，教学大纲中可以包含一些数据可视化案例的分析。
通过对一些真实的数据可视化作品进行分析，学生可以了解到不同类型的数据可视化作品在不同领域的应用，并学习到一些实用的技巧和经验。
例如，学生可以分析一些新闻媒体的数据可视化作品，了解它们是如何利用可视化手段来传达复杂的信息的。
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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：×××（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。