20数据可视化基础 (4)

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数据可视化案例

3. 绘制散点
在坐标轴上根据数据点的值绘制散点，并尽量保持点的标记清晰易读。
4. 添加图例和标签
为了更好地解释图表，需要添加适当的图例和标签，包括坐标轴标签、图例等。
1. 确定数据
首先需要确定要展示的数据，并确保数据的质量和准确性。
5. 分析并解释结果
最后，我们需要根据散点图的分布和趋势，进行深入的分析和解释，得出有价值的结论。
通过颜色、大小、形状等视觉元素，可以展示大量数据信息。
地图可视化的优缺点
交互性强
地图可视化通常具有丰富的交互功能，方便用户进行筛选、过滤和探索性分析。
VS
动态效果
可以展示数据的动态变化过程，帮助用户更好地理解数据随时间的变化趋势。
地图可视化的优缺点
数据精度限制
地图可视化通常以地理区域为单位进行展示，难以展示精确的个体数据。
折线图的制作步骤
1. 收集数据
首先需要收集需要可视化的数据，确保数据准确无误。
2. 选择软件
选择适合的数据可视化工具，如Excel、Tableau、 Python等。
3. 数据处理
对数据进行清洗和整理，确保数据格式正确，没有缺失值或异常值。
折线图的制作步骤
4. 创建图表
在所选软件中创建折线图，选择正确的图表类型和数据范围。
数据可视化案例
目录
• 数据可视化基础 • 案例一：折线图 • 案例二：柱状图 • 案例三：饼图 • 案例四：散点图 • 案例五：地图可视化
01
数据可视化基础
数据可视化的定义
总结词
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展现出来的过程。
详细描述
数据可视化是一种技术，通过将数据转换成图形、图像等形式，帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化能够将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，使得数据更加易于理解和使用。

数据可视化基础

1
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
2
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。
3
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
12
堆积条形图
• Tableau堆积条形图
13
堆积条形图
• Power View堆积条形图
14
堆积条形图

大数据可视化之基础图表

• 如果把每日的K线图放在一张纸上，就能得到日K线图，同样也可画出周 K线图、月K线图。
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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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21
（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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22
（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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24
• 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。

数据可视化分析2篇

数据可视化分析2篇第一篇：数据可视化分析的基础知识数据可视化是指将数据以图形的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。

数据可视化分析可以帮助人们发现数据中的规律和趋势，从而更好地决策。

在实际应用中，数据可视化被广泛应用于商业、科学研究、工业、金融等领域。

下面是几个关于数据可视化分析的基础知识：1. 可视化类型常见的数据可视化类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。

每种可视化类型适用于展示不同类型的数据。

例如，柱状图适用于展示分类数据的数量，折线图和散点图适用于展示变量之间的关系，地图适用于展示地理位置相关的数据。

2. 数据处理在进行数据可视化分析之前，需要对原始数据进行处理，以便更好地进行可视化。

常见的数据处理方法包括数据清洗、数据整合、数据转换等。

数据清洗是指去除无效数据、缺失数据、异常数据等；数据整合是指将多个数据集合并成一个；数据转换是指将数据从一个格式转换为另一个格式，例如将文本数据转换为数字数据等。

3. 可视化工具常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI、Python等。

每个工具有不同的优缺点和适用场景。

Excel是最常用的数据可视化工具之一，适用于处理小规模的数据和简单的可视化需求。

Tableau和Power BI适用于处理中等规模的数据和高级可视化需求。

Python则适用于处理大规模的数据和定制化的可视化需求。

4. 数据可视化的设计原则好的数据可视化设计应该遵循一些基本原则，例如数据的准确性、简洁性、易读性、美观性、互动性等。

数据准确性是最基本的原则，数据可视化的图形应该准确地反映原始数据的真实情况。

简洁性指的是图形应该尽量简洁，不应该添加过多的花哨元素。

易读性指的是图形应该易于理解和阅读。

美观性指的是图形应该有吸引人的外观，使人愿意停留在图形上。

互动性指的是图形应该具有互动性，使人可以根据需要进行探索和交互操作。

第二篇：数据可视化分析的实际应用数据可视化分析已经成为各个行业中最重要的工具之一。

20个数据可视化（数据视觉化）工具

20个数据可视化（数据视觉化）⼯具⼈们常说，数据是新世界的货币，⽽ Web 则是新世界交易的外汇局。

作为消费者，我们正在在数据中漫游；处处都是数据，从⾷品标签，到世界卫⽣组织组织的报告。

其结果是，信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。

获得信息的最佳⽅式之⼀是，通过视觉化⽅式，快速抓住要点信息。

另外，通过视觉化呈现数据，也揭⽰了令⼈惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显⽽易见看到的模式和结论。

正如作家、记者和信息设计师 David McCandless 在 TED 上说道：“通过视觉化，我们把信息变成了⼀道可⽤眼睛来探索的风景线，⼀种信息地图。

当你在迷失在信息中时，信息地图⾮常实⽤。

”（伯乐在线补配视频：视觉化数据 David McCandless）讲故事有很多种⽅式，但万事都源于构思。

俗话说，⼀图胜千⾔。

不过制作⼀张超酷的信息图，⼜是⼀件费时⼜费⼒的事。

本⽂就整理了 20 个相应⼯具，应该能简化你的⼯作。

01. iChartsiCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google DocsiCharts 提供了⼀个⽤于创建并呈现引⼈注⽬图表的托管解决⽅案。

有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合⽹站的颜⾊主题。

iCharts 有交互元素，可以从 Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

iCharts 的免费版只允许你⽤基本的图表类型，如果基本图表类型⽆法满⾜需求，升级到付费⽤户吧。

02. FlotCreate animated visualisations with this jQuery pluginFlot 是⼀个⽤于 jQuery 的专业绘图库，有很多便捷的特性，最关键的是，跨浏览器（包括 IE6）。

可把数据做成动画，因为它是⼀个jQuery插件，所以你完全可以控制动画、演⽰和⽤户交互的⽅⽅⾯⾯。

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！。

大数据基础--大数据可视化（刘鹏《大数据》课后习题答案）

⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？（1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。

（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。

（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。

（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。

2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。

（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。

（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。

（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。

3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？（1）数据获取。

数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。

（2）数据处理。

数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。

数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。

（3）可视化模式。

可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。

（4）可视化应⽤。

可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。

4.简述数据可视化的应⽤。

可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。

数据可视化基础考试选择题40题附答案

1. 数据可视化的主要目的是：A. 使数据更易于理解B. 增强数据的表现力C. 揭示数据背后的模式和趋势D. 以上都是答案：D2. 以下哪项不是数据可视化的基本原则？A. 准确性B. 简洁性C. 美观性D. 复杂性答案：D3. 数据可视化的主要类型包括：A. 图表B. 地图C. 网络图D. 以上都是答案：D4. 以下哪项是图表的主要类型？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 以上都是答案：D5. 条形图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A6. 折线图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：B7. 饼图适用于展示：A. 分类数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：C8. 以下哪项是地图的主要类型？A. 点状地图B. 热力地图C. 等值线地图D. 以上都是答案：D9. 点状地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A10. 热力地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A11. 等值线地图适用于展示：A. 地理位置数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A12. 以下哪项是网络图的主要类型？A. 树状图B. 力导向图C. 矩阵图D. 以上都是答案：D13. 树状图适用于展示：A. 层次结构数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A14. 力导向图适用于展示：A. 网络关系数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A15. 矩阵图适用于展示：A. 多维数据B. 时间序列数据C. 比例数据D. 以上都是答案：A16. 数据可视化的主要工具包括：A. ExcelB. TableauC. PythonD. 以上都是答案：D17. Excel适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：A18. Tableau适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：B19. Python适用于：A. 简单的数据可视化B. 复杂的数据分析C. 大规模数据处理D. 以上都是答案：C20. 数据可视化的主要步骤包括：A. 数据准备B. 数据处理C. 数据呈现D. 以上都是答案：D21. 数据准备的主要内容包括：A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据转换D. 以上都是答案：D22. 数据处理的主要内容包括：A. 数据分析B. 数据挖掘C. 数据建模D. 以上都是答案：D23. 数据呈现的主要内容包括：A. 选择合适的图表B. 设计图表布局C. 优化图表效果D. 以上都是答案：D24. 数据可视化的主要挑战包括：A. 数据量大B. 数据复杂C. 数据更新快D. 以上都是答案：D25. 数据可视化的主要策略包括：A. 选择合适的工具B. 优化数据处理C. 提高数据呈现效果D. 以上都是答案：D26. 选择合适的工具的主要依据包括：A. 数据类型B. 数据规模C. 用户需求D. 以上都是答案：D27. 优化数据处理的主要方法包括：A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据分析D. 以上都是答案：D28. 提高数据呈现效果的主要方法包括：A. 选择合适的图表B. 设计图表布局C. 优化图表效果D. 以上都是答案：D29. 数据可视化的主要应用领域包括：A. 商业分析B. 科学研究C. 教育培训D. 以上都是答案：D30. 商业分析的主要应用包括：A. 市场分析B. 销售分析C. 财务分析D. 以上都是答案：D31. 科学研究的主要应用包括：A. 生物学B. 物理学C. 天文学D. 以上都是答案：D32. 教育培训的主要应用包括：A. 教学辅助B. 学习评估C. 知识传播D. 以上都是答案：D33. 数据可视化的未来发展方向包括：A. 交互式可视化B. 动态可视化C. 智能化可视化D. 以上都是答案：D34. 交互式可视化的主要特点包括：A. 用户参与B. 数据探索C. 动态更新D. 以上都是答案：D35. 动态可视化的主要特点包括：A. 时间序列展示B. 数据变化展示C. 实时更新D. 以上都是答案：D36. 智能化可视化的主要特点包括：A. 自动分析B. 自动推荐C. 自动优化D. 以上都是答案：D37. 数据可视化的主要教育培训内容包括：A. 理论知识B. 操作技能C. 应用案例D. 以上都是答案：D38. 理论知识的主要内容包括：A. 数据可视化原理B. 数据可视化工具C. 数据可视化方法D. 以上都是答案：D39. 操作技能的主要内容包括：A. 数据准备B. 数据处理C. 数据呈现D. 以上都是答案：D40. 应用案例的主要内容包括：A. 商业分析案例B. 科学研究案例C. 教育培训案例D. 以上都是答案：D答案：1. D2. D3. D4. D5. A6. B7. C8. D9. A10. A11. A12. D13. A14. A15. A16. D17. A18. B19. C20. D21. D22. D23. D24. D25. D26. D27. D28. D29. D30. D31. D32. D33. D34. D35. D36. D37. D38. D39. D40. D。

《数据可视化技术》课程标准

《数据可视化技术》课程标准1.课程说明《数据可视化技术》课程标准课程编码〔38429〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月20日〕批准〔二级学院（部）院长〕批准日期〔2022年11月28日〕（1）课程性质：《数据可视化技术》大数据技术与应用专业的专业必修课，它是针对信息化工作中面临的在B/S应用框架下，基于Html5、CSS、JavaScript等Web前端设计技术去实现应用数据的展示任务而开发设计的课程。

同时，大数据技术与应用专业软件开发岗位能力培养课程的基础，可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。

（2）课程任务：本课程以JavaScript语言为主，以Web页面上数据可视化技术相关的知识的掌握为学习任务，以Web页面可视化技术典型任务为实现为能力培养抓手，通过理实一体化的学习途径，帮助学生快速掌握Web页面前端数据可视化应用技术。

（3）课程衔接：《数据可视化技术》的先修课程为《JAVA程序设计》、《HTML网页设计》和《网络数据库》，上述内容建议作为前续课程开设，可为学生奠定必要的知识和能力基础，以便有效学习本课程内容。

《数据可视化技术》课程的学习可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。

2.学习目标通过本门课程的学习，首先，使学生知道数据可视化技术的概念，了解可视化的难点和意义，知道可视化技术的新特性、主要的数据可视化软件以及数据属性与视觉编码。

知道数据可视化的基本工具以及如何设计数据的可视化。

（1）知识目标知道《数据可视化技术》这门课程的性质、地位和作用以及数据可视化的工具和意义；理解数据可视化设计的基本原则；理解并掌握D3.js复杂数据类型可视化；掌握Tableau安装、基础以及Tableau 可视化数据分析。

（2）能力目标力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握数据可视据化技术的内容体系，培养学生自学能力以及获取计算机新知识、新技术的能力，使学生能够在实际工作中、后续学科的学习能灵活、自如地应用数据可视化技术。

第4章数据可视化基础-SDU

―… avoiding catastrophe becomes the first principle in bringing color to information: Above all, do no harm.” （避免灾难成为我们使用色彩表达信息的第一要务：总之，不要破坏。） --E. R. Tufte
2015-2-3
表现力—视觉突出( pop-out)
4.2.3可视化编码元素的优先级
可视化的有效性取决于用户的感知
类型和排序
不同类数据可视化编码元素的优先级
可视化视图集合
4.3 可视化设计
数据类型
数值型（quantitative，Q）
10厘米，17厘米，23厘米
有序型（ordinal，O）
Ben Shneiderman的数据/任务分类
数据（Hanrahan提出）
一维，二维，三位，N维，时序，树，网络 ,文本，文档
任务
总览（overview）缩放（zoom）过滤（filter，details-on-demand）相关（relate）历史（history）提取（extract）仅靠数据是不够的人们需要做什么？
4.1.1 数据可视化流程概念
4.1.2 Haber,和McNabb可视化流水线
适合于科学可视化领域
Haber, R. B. and McNabb, D. A. Visualization idioms: A conceptual model for scientific visualization systems, 1990.
地图
/2011/03/22/are-gasprices-really-that-high/
Maps

数据可视化基础

可视化流程
• 可视化映射
• 让用户通过可视化结果去理解数据信息以及数据背后隐含的规律。将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素，如标记、位置、形状、大小和颜色等。因此可视化映射是与数据、感知、人机交互等方面相互依托，共同实现的。
• 用户感知
• 可视化映射后的结果只有通过用户感知才能转换成知识和灵感。用户从数据的可视化结果中进行信息融合、提炼、总结知识和获得灵感。数据可视化可让用户从数据中探索新的信息，也可证实自己的想法是否与数据所展示的信息相符合。
3．线性链表的删除运算
• 在链式存储结构下的线性表中删除指定的节点 • 在线性链表中删除数据域为 ai 的节点，其过程如下：
(1)在线性链表中查找包含 ai 的节点，将该节点的存储序号存放在指针变量 q 中。
(2)把 ai 节点的前驱节点存储序号存放在指针变量 p 中，将 ai 节点的后继节点存储序号存放在指针变量 q 中。
• 适当运用隐喻原则
• 用一种事物去理解和表达另一种事物的方法称为隐喻（ metaphor)，隐喻作为一种认知方式，参与人对外界的认知过程。
• 颜色与透明度选择原则
• 颜色在数据可视化领域通常被用于编码数据的分类或定序属性。有时，为了便于用户在观察和探索数据可视化时从整体进行把握，可以给颜色增加一个表示不透明度的分量通道，用于表示离观察者更近的颜色对背景颜色的透过程度。
• 键值存储
• 键值存储，即 Key-value存储，简称KV存储。它是 NOSQL存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织、索引和存储。键值存储能有效地减少读写磁盘的次数，比SQL数据库存储拥有更好的读写性能。
可视化数据组织与管理工具

上海市高等学校信息技术水平考试

上海市高等学校信息技术水平考试考试大纲（2020年试行版）目录1.一级《大学信息技术+数据分析与可视化基础》（2020年试行版） (1)2.一级《大学信息技术+数字媒体基础》（2020年试行版） (6)3.一级《大学信息技术+人工智能基础》（2020年试行版） (12)4.二三级《C程序设计及应用》（2020年试行版） (17)5.二三级《C#程序设计及应用》（2020年试行版） (22)6.二三级《Python程序设计及应用》（2020年试行版） (27)7.三级《数据科学技术及应用》（2020年试行版） (31)8.二三级《物联网技术及应用》（2020年试行版） (34)9.二三级《区块链技术及应用》（2020年试行版） (37)10.二三级《人工智能技术及应用》（2020年试行版） (41)11.四级《人工智能》（2020年试行版） (45)12.四级《大数据与云计算》（2020年试行版） (52)13.四级《基础软件》（2020年试行版） (55)上海市高等学校信息技术水平考试（一级）《大学信息技术+数据分析与可视化基础》考试大纲（2020年试行版）一、考试性质上海市高等学校信息技术水平考试是上海市教育委员会组织的全市高校统一的教学考试，是检测和评价高校信息技术基础教学水平和教学质量的重要依据之一。

该项考试旨在规范和加强上海高校的信息技术基础教学工作，提高学生的信息技术应用能力。

考试对象主要是上海市高等学校学生，每年举行一次，通常安排在当年的十月下旬、十一月上旬的星期六或星期日。

凡考试成绩达到合格者或优秀者，由上海市教育委员会颁发相应的证书。

本考试由上海市教育委员会统一领导，聘请有关专家组成考试委员会，委托上海市教育考试院组织实施。

二、考试目标考试的目标是测试考生掌握信息技术基础知识、数据分析方法与数据可视化技术的程度和应用信息技术解决问题的能力，以使学生能跟上信息技术的飞速发展，适应新时代和信息社会的需求；通过考试在教学上提高教学质量，使教学能适应上海市教育委员会提出的大学信息技术课程教学要求，即显著提升大学生信息素养，强化大学生计算思维，培养大学生应用信息技术解决学科问题的能力，并为后继课程和专业课程的信息技术融合应用奠定基础。

数据可视化的模型和基本流程

数据可视化的模型和基本流程可以分为以下几个步骤：一、明确目的在开始任何数据可视化工作之前，首先需要明确数据可视化的目的。

这通常涉及到理解数据的目的、受众以及数据本身的性质。

二、数据收集收集需要可视化的数据，这可能包括从数据库、Excel文件、API或其他数据源获取数据。

三、数据处理处理收集到的数据，这可能包括清理数据、转换数据格式、处理缺失值和异常值等。

数据处理是一个关键步骤，因为它可以帮助我们创建更准确和有用的图表。

四、选择可视化模型在这一步，我们需要根据数据的特性和目的，选择合适的可视化模型，如条形图、散点图、雷达图、饼图等。

此外，我们还可以使用高级可视化技术，如热图、树状图、词云等。

五、创建图表这一步涉及到将数据转化为视觉图像。

我们需要将数据输入到所选的软件中，并按照需求调整图表的颜色、大小、标签等元素。

六、评估和优化完成图表创建后，我们需要评估其效果，看它是否有效地传达了信息，是否符合目的和受众的需求。

如果需要，我们可以通过调整颜色、字体、位置等元素来优化图表。

以下是具体的可视化模型和流程：可视化模型：1. 柱状图和条形图：用于比较数量或长度。

2. 散点图和气泡图：用于描述两个变量的关系。

3. 饼图：用于展示各部分的比例。

4. 雷达图和蜘蛛网图：用于显示多个数据集。

5. 地图：用于展示地理位置信息。

6. 热力图和条形图混合：用于显示分类数据的分布。

7. 树状图和旭日图：用于展示层次结构或分类信息。

8. 词云：用于显示文本数据中的关键词。

基本流程：1. 数据准备：包括数据清洗、转化格式和处理缺失值和异常值等步骤。

这有助于我们获得准确的数据，为后续的数据可视化奠定基础。

2. 数据映射：将数据映射到特定的可视化模型中，以选择最适合表现数据特性的图表类型。

这一步通常涉及到选择合适的颜色、大小和其他视觉元素。

3. 可视化设计：这一步涉及到对图表的整体布局、标题、标签和其他元素的设置。

设计应该清晰、简洁并符合目标受众的期望。

数据分析和可视化的基础知识和应用

数据分析和可视化的基础知识和应用数据分析和可视化是当下信息技术发展最为迅速的两个领域。

随着数据的爆炸式增长，我们需要更高效、更精准的方法来处理和分析这些数据。

同时，数据可视化也成为了一种必要的手段，通过图表、图形的展示，把数据传递给用户，增强用户对数据的理解和洞察。

本文将从基础知识和应用两个方面来谈数据分析和可视化。

一、数据分析基础知识1.数据的类型在数据分析中，我们需要首先了解数据的类型，分为离散和连续两种。

离散数据是指数据的取值只能是指定的数值，例如存活人数、商品销量等。

而连续数据则表示在某一范围内可以取任意值，例如身高、体重等。

2.数据的统计描述数据分析除了分析数据的类型外，还要进行数据的统计描述，例如数据的平均值、中位数、标准差、极差等。

其中平均值是指样本值之和除以样本总数，中位数是将所有样本排列后，位于中间的数。

标准差是用来反映一个数据集的离散程度，极差则是最大值减去最小值。

3.数据的分布特征数据的分布特征是指在一个数据集中，不同数值出现的频率，进而分析数据集的分布的趋势，常用的分布特征有正态分布和偏态分布。

在后续的数据分析过程中，要选择合适的分布特征来进行分析。

二、数据可视化基础知识1.可视化的目的数据可视化的目的在于把数据用更加直观的方式来展现，通过图表、图形、地图等多种形式传递数据信息，增强用户的信息理解和获取。

因此，在进行数据可视化时，需要注意目的的明确性，尽可能使数据展示的信息更加明确，让用户更容易理解。

2.可视化的类型数据可视化的类型多种多样，例如折线图、柱状图、饼状图等，不同的类型适用于不同的数据展示需求。

例如，柱状图适用于分析不同类目的数量关系，饼状图适用于分析不同类目的比率关系。

在进行数据可视化时，要根据展示的数据情况，选择合适的可视化类型来进行展示。

3.可视化的设计原则数据可视化的设计原则是指在进行数据可视化时，应当按照一定的规律来设计，使得数据的信息更加清晰、易于理解。

数据可视化的基础知识

数据可视化的基础知识数据可视化是指将数据以图形化的形式呈现出来，用以增强数据的理解与传达。

在现代社会中，数据可视化已经成为了越来越受重视的一个工具。

因为很多时候，数据本身是枯燥而无趣的，而可视化的效果可以让读者对数据产生更强的兴趣和探索欲。

因此，数据可视化已经广泛应用于各个领域，包括商业、科学、教育等等。

在本文中，我们将会介绍数据可视化的基础知识，包括数据类型、图形类型、颜色应用等。

一、数据类型在数据可视化中，数据的类型一般分为四类，分别是数量型、分类型、有序分类型、时间型。

1. 数量型数量型数据是可数的，通常是数字型数据。

例如一个人的年龄、身高、收入、投资回报率等等。

数量型数据最常用的可视化图形是折线图、散点图、柱状图等等。

2. 分类型分类型数据不具有数量的意义，它是对事物进行分类的类型。

例如一个人的性别、婚姻状态、教育程度等等。

分类型数据最常用的可视化图形是饼状图、条形图、点状图等。

3. 有序分类型有序分类型数据是有一定次序的，例如一个人的学历、级别、评分等等。

有序分类型数据最常用的可视化图形是条形图、散点图、雷达图等。

4. 时间型时间型数据是与时间相关的数据，例如一个人的出生日期、工作年限、投资时间等等。

时间型数据最常用的可视化图形是折线图、时间轴等。

二、图形类型在数据可视化中，不同类型的数据往往需要采用不同的图形来展示。

以下是一些常见的图形类型：1. 折线图折线图是以连接线的方式把单一数据点连接起来形成的图形。

通常用来展示数据随着时间变化的趋势。

2. 散点图散点图是以最简单的点的方式展示数据点的分布。

通常用来展示数据中是否存在一些奇异值或者异常值。

3. 条形图条形图是一种用长方形来展示数据的图形。

通常用来展示分类型数据或有序分类型数据的大小比较。

4. 饼图饼图是用圆形来展示数据中各个部分的大小比较。

通常用来展示分类型数据的分布。

5. 热力图热力图通常用来展示数据的分布情况，采用颜色深浅来表示数据的大小。

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