数据可视化技术实验大纲

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PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：

PowerBI是一款强大的数据分析与数据可视化工具，它能够帮助用户将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和报表。本文将介绍PowerBI教学大纲的内容，包括数据导入与清洗、数据建模与关系、数据分析与可视化以及报表发布与分享。

一、数据导入与清洗：

1.1 数据源选择：PowerBI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。根据实际情况选择合适的数据源，并了解如何连接到数据源。

1.2 数据导入：学习如何将数据导入PowerBI，并了解如何处理不同类型的数据，如文本、数字、日期等。掌握数据导入的基本步骤和常用技巧。

1.3 数据清洗：了解数据清洗的重要性，并学习使用PowerBI的数据清洗功能，如去除重复值、填充空白值、处理异常值等。掌握数据清洗的常用方法和技巧。

二、数据建模与关系：

2.1 数据表设计：学习如何设计合适的数据表结构，包括表的字段、主键、外键等。了解数据表设计的原则和技巧，以及如何优化数据表结构。

2.2 数据关系建立：学习如何建立不同数据表之间的关系，包括一对一、一对多、多对多等关系。了解关系建立的方法和技巧，以及如何处理关系的维护和更新。

2.3 数据模型优化：了解数据模型的优化策略，包括使用计算列、创建层次结构、使用聚合表等。学习如何优化数据模型的性能和可用性。

三、数据分析与可视化：

3.1 数据分析技巧：学习如何使用PowerBI进行数据分析，包括排序、筛选、分组、汇总等。了解数据分析的常用方法和技巧，以及如何根据需求选择合适的分析方法。

数据可视化教学大纲

《数据可视化》课程教学大纲

一、课程基本信息

二、课程性质

《数据可视化》为全日制大学本科信息管理与信息系统专业开设的一门专业课程和选修课程。对培养学生的信息处理能力、信息分析与应用能力、信息表达能力具有重要的作用。

三、教学目标和任务

教学目标：本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能

力。通过本课程的教学，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队数据进行可视化处理。

教学任务：介绍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介绍相应的可视化方法，并介绍可视化综合应用及实用系统。

四、教学要求

通过课程学习使学生了解数据可视化基本概念；掌握视觉感知和认知的基本原理和可视化编码原则；掌握数据定义、组织、管理、分析、挖掘等及数据工作流；掌握可视化的基础理论；掌握不同类型数据的可视化方法；掌握常用的可视化软件使用。

五、课程学时安排

六、主要内容

第1部分数据可视化简介（2学时）

【教学目标】

理解可视化的意义；理解可视化的目标和作用；了解可视化简史；理解数据可视化释义。

【教学内容】

第一节可视化概述

内容：可视化的意义；可视化的目标和作用；可视化简史

重点讲授：可视化的目标和作用

第二节可视化释义

内容:数据可视化分类；数据可视化与其他方向的关系

重点讲授：数据可视化分类

【教学重点、难点】

可视化的目标和作用

思考题：

1.可视化目标或作用在可视化历史中是如何发展变化的？

2.各用一个具体的例子说明什么是科学可视化、信息可视化和课时分析。

3.描述数据可视化与信息图在生成方法和目标上的差异。

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%）

echarts数据可视化教学大纲

数据可视化是数据分析领域中非常重要的一部分，它通过图表、图形等方式将抽象的数据呈现为直观、易于理解的形式，帮助人们更好地理解数据背后的信息和规律。而Echarts作为一款优秀的数据可视化工具，具有丰富的图表类型、灵活的配置项和良好的交互性，被广泛应用于数据分析、数据展示等领域。

为了帮助大家更好地掌握Echarts数据可视化技术，制定了以下教学大纲：

一、Echarts基础知识

1. 介绍Echarts的概念、特点和应用领域；

2. 学习Echarts的基本组成部分，包括图表、图例、坐标系等；

3. 掌握Echarts的基本配置项，如标题、背景色、数据系列等；

4. 熟悉Echarts的常用图表类型，如折线图、柱状图、饼图等；

5. 学习如何通过Echarts的官方文档和示例来快速入门和解决问题。

二、数据准备与处理

1. 了解数据可视化的基本数据结构和数据类型；

2. 学习如何从不同数据源（如Excel、CSV、JSON等）导入数据；

3. 掌握数据预处理的基本技巧，如数据清洗、数据筛选、数据聚合等；

4. 学习如何将处理后的数据与Echarts进行对接和展示。

三、图表设计与交互

1. 学习如何设计出具有美感和易读性的图表；

2. 掌握Echarts的常用配置项和主题样式，调整图表的颜色、字体、图例等；

3. 学习如何通过数据联动、工具箱、提示框等功能增强图表的交互性；

4. 掌握如何通过Echarts的API和事件处理机制实现自定义的交互效果。

四、实战案例分析

1. 通过实际案例分析，学习如何利用Echarts实现数据可视化的应用；

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。

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。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲标题：PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

引言概述：

PowerBI作为一款强大的数据分析和可视化工具，已经被广泛应用于各个行业和领域。为了更好地帮助学习者掌握PowerBI的基本原理和操作技巧，本教学大纲将详细介绍PowerBI的数据分析和数据可视化内容，帮助学习者快速入门并掌握相关技能。

一、PowerBI基础知识

1.1 PowerBI概述：介绍PowerBI的基本概念、功能和应用范围。

1.2 PowerBI界面：详细介绍PowerBI的界面结构和各个功能区域的作用。

1.3 数据源连接：讲解如何连接各种数据源，包括Excel、SQL Server、Web数据等。

二、数据处理与转换

2.1 数据导入：介绍如何导入数据并进行数据清洗和筛选。

2.2 数据转换：讲解如何对数据进行转换、合并和拆分操作。

2.3 数据建模：介绍如何建立数据模型，包括关系建立、字段定义等。

三、数据分析与计算

3.1 数据可视化：详细介绍PowerBI的可视化功能，包括图表、地图、仪表盘等。

3.2 数据分析：讲解如何进行数据分析，包括排序、筛选、计算等操作。

3.3 数据报表：介绍如何创建数据报表，并分享到PowerBI服务或导出为其他格式。

四、高级功能与扩展

4.1 DAX函数：详细介绍PowerBI中的DAX函数，包括常用函数和高级函数。

4.2 Power Query：讲解如何使用Power Query进行数据处理和转换。

4.3 PowerBI服务：介绍如何将报表发布到PowerBI服务，并进行数据共享和协作。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲引言概述：

PowerBI是一种强大的数据分析和数据可视化工具，它能够帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息，并以直观的方式展示出来。本文将介绍PowerBI数据分析与数据可视化的教学大纲，以帮助读者了解PowerBI的基本概念和使用方法。

一、PowerBI的基本概念

1.1 PowerBI的定义和特点

- PowerBI是由微软开发的一款商业智能工具，用于数据分析和数据可视化。

- PowerBI具有直观的界面和丰富的功能，可帮助用户快速创建交互式的报表和仪表盘。

- PowerBI支持多种数据源的连接，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。

1.2 PowerBI的组成部分

- PowerBI Desktop：用于创建和编辑报表的桌面应用程序。

- PowerBI Service：用于发布和共享报表的在线平台。

- PowerBI Mobile：用于在移动设备上查看和交互报表的应用程序。

1.3 PowerBI的基本功能

- 数据导入和清洗：PowerBI可以从多种数据源中导入数据，并提供数据清洗和转换的功能。

- 数据建模：PowerBI支持创建数据模型，包括定义关系、创建计算字段等。

- 数据可视化：PowerBI提供多种图表和可视化方式，如柱状图、折线图、地图等。

二、PowerBI的数据分析功能

2.1 数据导入和清洗

- 连接数据源：PowerBI支持从Excel、CSV、数据库等多种数据源中导入数据。

- 数据清洗：PowerBI提供数据清洗功能，如删除重复行、填充空值等。

《Python数据分析与数据可视化》教学大纲

数据导入与导出
使用Pandas读取和写入各种格式的数据文件，如CSV、Excel、 SQL等。
数据清洗与处理
利用Pandas进行数据清洗，处理缺失值、异常值和重复值等。
数据变换与重塑
通过Pandas进行数据转换、合并、重塑等操作，以满足分析需求。
数据统计与分析
运用Pandas提供的统计函数和方法，对数据进行描述性统计和分组聚合分析。
使用NumPy生成随机数，进行概率分布拟合和统计分析。
04
03
SciPy库在科学计算中的应用
优化问题求解
利用SciPy的优化算法，求解无约束和有约束的优化问题。
线性与非线性方程求解
运用SciPy的求解器，
解决线性方程组和非线
性方程的求解问题。
插值与拟合
使用SciPy进行插值和拟合操作，对数据进行平滑处理和预测分析。
介绍Python在数据处理、统计分析、数据挖掘、数据可视化等方面的广泛应用。
相关工具与库
简要介绍Python中常用的数据分析与可视化工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib
、Seaborn等。
课程目标与要求
课程目标
培养学生掌握Python数据分析与可视化的基本方法，具备独立处理和分析数据的能力，以及运用可视化手段展示数据的能力。

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；

《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

echarts数据可视化教学大纲

Echarts数据可视化教学大纲

一、前言

数据可视化是指用图表、地图和其他视觉元素来呈现数据，以便于用

户对数据进行理解、分析和解释。在当今信息爆炸的时代，数据可视

化变得越来越重要。Echarts作为一款优秀的数据可视化工具，具有丰富的可视化类型和灵活的配置选项，广泛应用于数据分析、商业报告、大屏监控等领域。学习Echarts的数据可视化技能对于信息工作者来

说是非常重要的。

二、基础知识

1. 数据可视化概述

数据可视化是将数据通过图形、图表等可视化手段，以直观的方式展

示出来，使人们能够更直观地理解和分析数据。

2. Echarts简介

Echarts是百度开发的一款基于Canvas的数据可视化库，具有丰富的图表类型和灵活的配置选项，适用于各种场景的数据可视化展示。

3. Echarts基本用法

- 引入Echarts库

- 创建图表实例

- 配置图表参数

- 渲染图表

三、图表类型

1. 折线图

折线图是以折线的形式显示数据变化趋势的图表，适用于展示数据随时间变化的情况。

2. 柱状图

柱状图是以柱状的形式显示数据大小的图表，适用于比较不同类别的数据大小。

3. 饼图

饼图是以扇形的方式显示数据占比的图表，适用于展示数据的相对比例。

4. 散点图

散点图是以点的形式显示数据分布的图表，适用于展示数据的相关性和分布情况。

四、进阶技巧

1. 多图联动

通过Echarts提供的联动功能，可以实现多个图表之间的联动，提升数据分析的便利性和效率。

2. 动态数据更新

Echarts支持动态数据更新，可以实时展示最新的数据情况，适用于实时监控和数据展示的场景。

数据可视化技术实验大纲

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

数据可视化教学大纲

数据分析与可视化课程大纲

echarts数据可视化教学大纲

数据可视化-大纲

数据可视化 课程大纲

《数据可视化课程大纲》

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Python数据分析与数据可视化》教学大纲

数据可视化教学大纲

《数据可视化技术》课程教学大纲

echarts数据可视化教学大纲

数据可视化课程大纲