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。
数据可视化实验课
数据可视化实验课〈〈可视化编程技术》实验报告实验五实验报告实验一《可视化编程技术》实验报告——实验五一、实验目的和要求.了解资源的的概念；.熟练掌握菜单资源的创建过程；.掌握加速键资源、光标资源、图标资源的创建过程；二、实验内容：问题描述：在保持实验四程序功能的基础上进行简单扩充。
首先，分别取自己姓名中的一个字作为应用程序的图标和光标。
其次，为窗口添加主菜单，主菜单上只有一个弹出式菜单“Move”，下面分另U有四个菜单项U>DownLeft、Right,分别实现键上四个方向键所对应的相同功能。
所不同的是，当通过菜单的操作将绘制图形移动至窗口边界时，不再弹出提示消息框，而是使相应的菜单项变为灰色，当可再次向窗口边界移动时，相应菜单项变为激活状态。
窗口标题栏写明姓名和学号。
三、程序代码#include#include#include实验报告实验一#include\longWINAPIWndProc(HWNDhWnd,UINTiMeage,UINTwParam,LONGlParam);//消息处理函数声明.//初始化窗口类声明BOOLInitWindowCla(HINSTANCEhIntance);BOOLInitWindow(HINSTANCEhIntance,intnCmdShow);//初始化窗口声明.HWNDhWndMain;//定义全局窗口句柄.RECTrectl;〃定义矩形结构体.记录了图形的信息.RECTClientRect;intWINAPIWinMain(HINSTANCEhIntance,HINSTANCEhPrevIntance,LPSTRlpCmdLine,intnCmdShow)//主函数(MSGMeage;if(!InitWindowCla(hIntance))returnFALSE;//初始化窗口类.if(!InitWindow(hIntance,nCmdShow))//初始化窗口.returnFALSE;while(GetMeage(&Meage,0,0,0)){TranlateMeage(&Meage);DipatchMeage(&Meage);//消息循环.}return;}longWINAPIWndProc(HWNDhWnd,UINTiMeage,UINTwParam,LONGlParam)//消息处理函数.{HMENUhMenu;HDChDC;//定义设备环境句柄.HBRUSHhB1,hB2;WORD某,y;//定义鼠标的位置坐标.taticBOOLbCircle=FALSE,bRect=FALSE;//设置绘制圆和矩形的标志变//定义绘图结构体变H.//得到鼠标的位置.ZZIV：(a3AVyO-dl/\lfdn_|/\iarnue|/\|M)iuei|nue|/\|e|qeu3 !(pu/v\M)nue|/\ne9=nue|/\|M也{：(Q3>1O3HONn_dl/\lfNMOa_|/\iarnue|/\|M)iLJei|nue|/\|>|oeMO K3iniH-dl/\lfNMOa-l/\iarnue|/\|M)iLjei|nue|/\|e|qeu3 !(pu/v\M)nue|/\ne9=nue|/\|M也)首哥券重用孳//：(3nyif_nnNfpu/v\M)pey^Bp!ieAU|)(3ny±==叩」!oqII3ny±==朋萌业■0L=_-0L=_:dn-i/\iaiea)((ajejedM)ayOMO1)MOl!MS:aNVI/\ll/\IOO-l/\IMea)(e6ee|/\|!)qojiMS!0=6ey;ui叫采一诳适旱酣砾无//心源Biu列0京puMU)l源Biu列02。
数据可视化技术实验大纲
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。
《大数据可视化技术》教学大纲
《大数据可视化技术》教学大纲第一部分大纲说明一、课程性质与任务《大数据可视化技术》课程是计算机与数据工程学院计算机和大数据专业的公共基础课。
通过本课程的学习，使学生了解大数据可视化的基础知识，掌握大数据可视化的应用操作技能，学会利用数据可视化软件工具进行数据可视化的基本方法，培养学生数据可视化设计的美学素养和数据可视化的设计水平，提高学生解决数据可视化实际问题的能力。
二、教学对象计算机专业大学本科。
三、教学目的和要求本课程是一门技术性、实践性和实用性很强的课程，教学过程中要坚持“精讲多练”的指导思想，综合运用案例式、任务驱动式、项目式、研讨式、启发式等多种教学方法，充分利用网络、多媒体等现代教学手段，通过理论讲授、实例操作演示、上机实验等环节，培养学生的大数据可视化应用和操作能力、自主学习能力、独立思考能力和开拓创新能力。
通过本课程的学习，了解数据可视化的发展历程及数据可视化的应用范围；了解常见的数据可视化工具；掌握数据可视化的流程；掌握应用数据可视化的原则；熟练应用数据可视化设计组件；能够运用数据可视化设计的技巧，根据数据类型进行数据可视化设计；掌握使用Excel、Python创建常见图表的方法；了解如何通过Tableau、ECharts创建常见的图表。
四、先修课程本课程的先修课程是《计算机应用基础》。
五、使用教材及参考资料使用教材：大数据可视化技术参考资料：[1].Excel数据处理与可视化.[2].Python数据可视化方法、实践与应用.六、教学形式、教学方法及实践性环节教学形式：理实一体化教学方法：讲授与上机实验结合七、考核考核形式：上机考试；试卷结构：单项选择题、判断题、操作题。
成绩评定：期末考试（80%），平时考核（20%）；八、课时分配表九、教学进度表第二部分教学内容项目一了解大数据可视化教学目的和要求了解：学生了解什么是数据可视化，在哪些领域可以应用到数据可视化；掌握：数据可视化的发展历程。
《数据可视化技术》课程教学大纲(泰科版)2
课程教学大纲编号：南京理工大学泰州科技学院课程教学大纲课程名称：数据可视化技术课程学分： 4.0执笔人：万鹏审订人：许桂秋修（制）订日期：2017年11月8日一、课程的性质、地位与任务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、课程的教学目标与基本要求课程设置知识要求：、时变数据可视化方法、关系数据可视化方法、高维数据可视化方法、文本数据可视化方法、复杂数据可视化方法、数据可视化评测。
课程设置能力要求：具备office软件基本操作能力、python编程能力。
课程达成目标：通过该课程学习，使学生更深刻的理解大数据项目的处理流程，掌握数据可视化的方法三、课程内容(各章节主要知识点见课程实施计划，重点Δ，难点★)1 数据数据可视化概述1.1 什么是数据可视化1.2 数据可视化发展历史1.3 数据可视化发面面临的问题1.4 本章小结2 数据可视化基础2.1 视觉感知2.1.1 视觉感知定义2.1.2 视觉感知处理过程2.1.3 颜色理论2.1.4 视觉编码2.2 数据准备2.2.1 数据预处理2.2.2 数据组织与管理2.2.3 数据分析挖掘2.3 数据可视化基本框架2.4 数据可视化基本原则2.5 数据可视化基本图表2.6 数据可视化工具2.7 本章小结3 时间数据可视化3.1 什么是时间数据3.2 连续型数据处理3.3 离散型数据处理3.4 本章小结4比例数据可视化4.1 什么是比例数据4.2 整体与部分4.3 时空比例4.4 本章小结5关系数据可视化5.1 什么是关系数据5.2 数据关联性5.3 数据分布性5.4 本章小结6 文本数据可视化6.1 什么是文本数据6.2 文本信息分析6.3 文本信息可视化6.4 本章小结7 复杂数据可视化7.1 高维多元数据可视化7.2 非结构化数据可视化7.3 数据不准确性可视化7.4 本章小结8 数据可视化中的交互8.1 交互原则8.2 交互分类8.3 交互技术8.4 本章小结9数据可视化评测9.1评测原则9.2 评测因子9.3 评测方法9.4 本章小结10 数据可视化在各领域中的应用10.1 科学领域10.2 网络领域10.3 商业领域10.4 本章小结注：实践教学类型一般分为演示性、验证性、综合性、设计性、研究创新性6种。
《数据可视化导论》实验手册
《数据可视化》实验内容一、基本实验实验一：excel操作+word绘图实验内容：熟悉excel基本操作以及图表操作操作步骤见书本。
实验结果要求形成一个excel文件（或者每章一个excel文件），内容包括书本中每个“实验确认”的原始数据（表格）和结果（每个结果图为一个标签页，标签页名称就是图的名称）。
Excel文件名为“最后三位的短学号+姓名”。
实验二：魔镜基本操作（基于教材实训部分第一章至第十二章）实验内容：基于自己学号末位数字，选择三个魔镜实训操作步骤见书本和参考视频。
实验结果要求形成：（1）基于三个魔镜实训的三个word文件，内容包括每个步骤的标题及其结果（截图，并注意截图的美观以及截图的标题甚至说明）。
（2）一个录屏的操作视频，注意清晰度以及屏幕的整洁。
（3）参考录屏实训后面的思考题，有针对性的增加3-5个方面的数据分析，说明：第一，分析初衷（目的）；第二，具体操作步骤；第三，基于图形的分析结果与解释。
注意语句通顺、逻辑清晰、格式规范，整个增加的内容，用红色标注加以突出。
四个word文件的文件名为“最后三位的短学号+姓名+实训名称”实验三：词云可视化工具运用实验内容：选择1个以上的工具，基于一个原始文件（最好是网页、报告、招生简章等），完成词云的生成修改。
操作步骤见词云工具的帮助文件实验结果要求形成一个word文件，内容为某个报告、某段时间网页的词云图及其说明。
word文件的文件名为“最后三位的短学号+姓名+词云”实验四：可视化图表实验实验内容：基于课程教授的各种可视化图表类型，依据自己学号末位数字，选择对应图表类型，完成该图标类型的学习操作与记录（详见实验四的说明word文件）。
操作步骤自行查询百度实验结果要求提供一个原始数据文件（excel表格）、一个word文件（详细的操作步骤以及每个步骤的结果）word文件的文件名为“最后三位的短学号+姓名+可视化图表实验”。
Excel文件的名称与对应图表类型一直（如：热力图原始数据文件）二、提升实验实验五：魔镜升级操作（基于教材实训部分第一章至第十二章）实验内容：基于魔镜，根据老师提供的原始数据（在文件夹“实验5：魔镜升级操作的原始数据”中），按照实训二方式，完成相关操作。
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。
大数据可视化教学大纲
《大数据可视化》教学大纲课程代码：课程名称：大数据可视化开课学期：5学分/学时：16+16课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《大数据可视化》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括三部分，第一部分讲解大数据可视化的基础内容，包括大数据可视化基础概念、历史、发展方向、面临的挑战等内容，帮助学生建立起对大数据可视化的基本认识。
第二部分讲解不同类型数据的特点以及可视化的方法，帮助学生认识、深刻理解多种多样的数据类型，掌握针对不同类型的各种可视化方法，为第三部分的实验课程打下基础。
第三部分则是选取了主流的可视化软件、编程语言，介绍其功能特点以及使用方法，最后结合案例帮助学生更好的掌握可视化这门技术，将第一、二部分的概念、知识付诸实际应用当中。
其中第二部分主要包括时间数据可视化、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。
第三部分主要包括Tableaue数据可视化工具、DataV工具、Echarts工具、FineBI工具、R 语言可视化语法、Python可视化语法、Excel工具的介绍以及相关案例。
本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从可视化基本概念入手，由浅入深学习大数据可视化的相关知识，学会可视化的相关关键技术，能够掌握常见可视化工具的使用，同时通过实践掌握可视化分析方法。
本课程除要求学生掌握可视化的基础知识和理论，重点要求学生在实践中学会可视化分析，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1.可视化概述（2学时）介绍数据可视化概念和发展历史，将可视化分为三类，从而深入理解可视化。
理解可视化的作用，了解可视化的发展方向。
2. 数据可视化基础（2学时）了解数据可视化通用流程，了解数据可视化中数据的多种存储方式及其特点。
理解并能够简单运用可视化设计原则。
3. 时间数据可视化（2学时）了解时间数据可视化的应用，理解连续型时间数据、离散型时间数据的特点，掌握对应可视化的方法。
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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。