高中信息技术《数据可视化—发现数据之美》优质教学课件设计
【信息技术 】走进数据分析 —数据可视化表达课件 高中信息技术教科版(2019)必修1
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数据可视化有多种形式，实现数据可视 化的方法也多种多样，进行数据分析和可 视化的目的是体现数据的价值。我们要根 据活动的需要选用合适的可视化形式和实 现方法。
通过数据的可视化的呈现，得知高中学 校的学生“最关注话题”——健康，所以 我们要关注健康，改善不良行为。
ห้องสมุดไป่ตู้
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从观察图中的数据，分析， 我们可以得出“最关注话题” 是——健康。
中学生的健康对我们的各方 面都有着很大的影响。而且 影响健康的因素也存在着很 多，比如久坐、焦虑、早餐、 睡眠等等。
1 从视频中，看到了什么？学到了什么？
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简单好用的在线图表制作网站
提供简单易用的图表制作工具， 支持快速制作各种高级可视化图表， 支持个性化定制数据分析报告， 提供多维数据分析图表等等。
小结:如果要表示数据在一段时间内是呈增长趋势 的，另一段时间内处于下降趋势，我们可以通过 折线图来表示。
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除了详细分析的图表外，要强调制作图表是 根据不同的需求制作不同的图表的，有时一组数 据，可以用多种图表来表示，还可以制作出线形 图和面积图等。
还有制作图表的软件也不一样，有各自的优缺 点。
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根据任务单的要求进行小组学 习，并完成讨论1，讨论2。
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对以下的几个例子，选择表现形式，并解释原因：
如果要反映各种品牌的销售业所占的份额？ 如果要表示各品牌软件的单价？ 如果要反映各门市的软件销售数量？
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柱形图能清楚地表示出每个项目的具体数目，体 现不同项目数据之间的比较。
小结:强调数量的差异，通常用来比较一段时间中 两个或多个项目的相对尺寸。例如:不同产品季度或 年销售量对比，在几个项目中不同部门门的经费分配 情况，每年各类资料的数目等。
新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据可视化》
教学设计：新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化：数据可视化》一、教学目标（核心素养）1.信息意识：学生能够认识到数据可视化在信息传递和表达中的重要作用，理解其对于复杂数据解读的便捷性。
2.数字化学习与创新：学生能够掌握数据可视化的基本原理和常用工具，能够运用所学知识将复杂数据转化为直观、易懂的图表。
3.计算思维：通过数据可视化的实践，培养学生的逻辑思维、数据分析和视觉表达能力，学会用图表讲述数据故事。
4.信息社会责任：引导学生关注数据可视化的准确性和公正性，确保可视化作品能够真实反映数据本质，避免误导。
二、教学重点•理解数据可视化的基本概念和原理。
•掌握数据可视化的常用工具和图表类型。
三、教学难点•如何根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行可视化。
•如何设计美观、有效且能准确传达信息的数据可视化作品。
四、教学资源•多媒体课件（包含数据可视化的基本概念、原理、图表类型介绍）。
•数据可视化软件（如Excel、Tableau、ECharts等）的演示和操作材料。
•实际数据集和已完成的数据可视化案例，供学生参考和学习。
五、教学方法•讲授法：介绍数据可视化的基本概念、原理和图表类型。
•演示法：通过数据可视化软件演示如何创建和编辑图表。
•实践操作法：组织学生分组进行数据可视化实践，亲手制作图表。
•讨论法：引导学生讨论不同图表类型的优缺点和适用场景，促进思维碰撞。
六、教学过程1. 导入新课•故事导入：讲述一个通过数据可视化解决复杂问题的故事，如公共卫生部门利用图表展示疫情趋势，帮助决策者制定防控措施。
•提问导入：提问学生：“你们在日常生活中见过哪些数据可视化作品？它们是如何帮助我们理解数据的？”引导学生思考数据可视化的重要性和应用场景。
2. 新课教学•数据可视化基本概念讲解：•定义：数据可视化是将数据以图形、图像等视觉形式展现出来的过程，旨在帮助人们更直观地理解数据。
数据可视化课件高中信息技术人教中图版必修1
作用
能够观察事物变化的趋势、揭示想法和关 系、总结或汇聚数据、形成论点或意见等。
数据可视化学习总结
实现 意义
数据可视化有多种形式，常见的有图表和词 云等。实现数据可视化的方法也多种多样，如折 线图、柱状图、饼图、散点图和雷达图等。
数据分析和可视化的目的是对个人或社会产 生正面的影响，以体现数据的价值性，我们要根 据项目或活动的需要选用合适的可视化形式和实 现方法。
比较两种展现数据的形式，它们在呈现数据方面有什么异同？ 各自有什么优缺点？
你在选择高考选考科目时主要考虑因素是（ ）
选项
当前成绩
学科兴趣
有信心学好
父母或重要他 高考时可以获得 有明确的专业 人的希望 更多的专业选择 （职业）方向
人数
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什么是数据可视化？ 2 实现数据可视化有哪些形式？ 3 不同图表实现数据的可视化，有哪些特点？ 4 如何制作词云？
谢谢！
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思考并回答
1、如果想制作出符合项目需求的数据可视化形式， 是否可以借助其他工具？
2、可视化图表的特点？
学生活动
小组活动二（教科书第122页）： 活动主题：编写程序为《新一代人工智能发展规划》或《选课 影响因素》制作词云。 活 动 内 容 ： 学习 教 科 书 第119页“用词云将数据可视化”和第 121页技术支持“制作词云使用的库和函数”的相关内容， 根 据 导 学 案 上 的 操 作 提 示 ： 了解词云的概念、作用、表现方式和编程实现 方法，以小组为单位编写程序为《新一代人工智能发展规划》 或 《选课影响因素》制作词云，并完成导学单“词云制作报告”。
数据可视化
课标 要求
01 通过典型的应用实例，了解数据分析可视化表达的而基本方法 02 根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
高中信息技术必修课件数据的可视化表达
汇报人：XX 20XX-01-26
目录
• 数据可视化概述 • 数据可视化基本原理 • 数据可视化工具与技术 • 数据可视化实践案例 • 数据可视化设计原则与技巧 • 数据可视化挑战与未来发展
01 数据可视化概述
数据可视化的定义与意义
定义
数据可视化是指将大量数据转化 为视觉形式的过程，利用图形、 图表、图像和动画等手段，直观 地展现数据的内在结构和规律。
案例三：散点图在相关性分析中的应用
数据来源
两个变量的一组观测值。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制散点图、添加趋势线 等。
ABCD
可视化方法
使用散点图展示两个变量之间的关系。
案例分析
通过散点图可以初步判断两个变量之间是否存在 相关性，以及是正相关还是负相关。
案例四：热力图在网站流量分析中的应用
可视化方法
视觉感知与认知原理
视觉感知
人类视觉系统对光信号进行接 收、处理和解释的过程，包括 颜色感知、形状感知、深度感
知等。
认知原理
人类大脑对视觉信息进行加工 、组织和理解的过程，涉及记 忆、学习、推理等认知活动。
视觉层次
根据视觉元素的重要性和关联 性，将数据分层展示，以便观 众能够快速抓住关键信息并形 成整体认识。
使用热力图展示网站不同页面的访问量。
B A 数据来源
网站的访问日志数据。
C
D
案例分析
通过热力图可以直观地看出网站哪些页面 受欢迎，哪些页面需要优化，有助于网站 运营人员制定改进策略。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制热力图、设置 颜色映射等。
05 数据可视化设计 原则与技巧
高中信息技术《数据可视化—发现数据之美》优质课教学设计、教案
《数据可视化：发现数据之美》教案设计信息技术的应用普及及适应了现代化信息技术迅速发展对人才培养提出了新的要求，高中信息技术课以义务教育阶段课程为基础，以进一步提高学生的信息素养为宗旨，是操作性、实践性和探究性兼备的课程。
对信息的加工能力是学生信息素养的重要组成部分。
在日常生活中，大量的数据需要图表进行表示，以形象直观的图形将枯燥的数据表现的栩栩如生，让人很轻松地就能从中看出数据之间的关系及变化。
如何将日常生活中的数据用EXCEL 电子表格将数据图形化是本节的主要教学内容。
一、教材分析《表格数据的图形化》是教育科学出版社信息技术必修课本第四章第二节第二个知识点，这一课内容有图表类型及让学生掌握柱型图、饼图、折线图。
本课为第1 课时，主要是让学生了解常用的图表类型及创建图表。
利用图表的直观性，可以较方便地对数据进行分析。
随着实际需求的日益增长与软件的不断更新，现在Excel 中提供了很多的图表类型，人们日常使用的主要有三种图表：柱形图（直方图）、折线图、饼图（扇形图）。
这部分内容在本章中占重要地位，学生在学完本课内容之后可以解决现实生活中的许多统计方面的数据，是数据处理软件数据计算及显示知识的综合运用。
同时，在学生掌握知识技能创造地解决问题的同时，完成了对自己感兴趣的问题的探究。
表格数据的图形化表示实质就是表格内要素关系（如数量或比率有类别、地点、时间等要素的关系）的图形化展开，反映了数据之间的直观比较，增强了数据的可读性，从而使我们发现和理解事物之间的性质、特征及其变化规律。
这部分内容学生感兴趣且难度不大。
本课可采用范例对几种常用的图表表示方法进行教学。
本课内容分三部分：1、学习根据表格中的部分数据生成柱形图。
2、举一反三让学生根据表格中的部分数据生成折线图、饼图。
3、练习并巩固所学知识。
二、学生情况分析学生爱动手又具有个性，兴趣比较广泛。
在学习本课时，学生已具备EXCEL 其本操作的基础。
由于学生自身发展及诸多外部环境因素的差异，他们对信息技术的认知能力、实际操作能力、知识水平各不相同，形成了不同的层次，因此教学设计中为学生准备了不同层次的素材，这些素材学生既感兴趣，又贴近学生生活实际。
数据可视化ppt课件
价格(Price): Numberic
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有那些数据类别?
• 分类Categorical(如：类别) • 序列Ordinal(如：排名，时间) • 数量Quantitative(如：数字) • 关系Relational(如：层级，影响等) • 位置location
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标签云利器-Wordle介绍
Wordle：Wordle是标签云生成工具，可说是这类工具的 鼻祖。你只需输入一个网址，就能为这个网页生成关键词标 签云。各个关键词的大小与其出现频率成正比。你还可以方 便地定制标签云的展现形式。
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Seesoft – 超酷的代码可视化工具
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信息可视化 Information visualization
旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，以及利用图形 图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据
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为什么可视化？
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海量数据
• 每天交易信息 • 用户的访问数据 • 在线交易情况
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推荐资料：
• 图表汇 • 图研所 • dataV • / • • 视物 | 致知
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43Biblioteka 谢 谢！2021/5/15
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• 谁你是这个数据的使用者？ • 他们需要什么样的数据？
《3.3.2 数据可视化》学历案-高中信息技术人教版必修1
《数据可视化》学历案（第一课时）一、学习主题本课时学习主题为“数据可视化的基本概念与意义”。
通过本课的学习，学生将了解数据可视化的基本概念、作用以及在日常生活和各行业中的应用场景，为后续深入学习数据可视化的制作方法和技巧打下基础。
二、学习目标1. 知识与理解：掌握数据可视化的定义、分类及其在信息处理中的作用。
2. 技能与操作：能够通过实例分析，理解数据可视化在表达信息时的优势。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据可视化技术的兴趣，以及利用数据可视化技术处理和分析数据的意识。
三、评价任务1. 概念理解：通过课堂提问和小组讨论，评价学生对数据可视化定义的掌握程度。
2. 案例分析：要求学生分析至少一个数据可视化应用的实例，撰写简短报告，评价其对数据可视化优势的理解。
3. 互动实践：组织学生进行小组操作练习，运用所学知识进行简单的数据可视化制作，并互相评价作品。
四、学习过程1. 导入新课（5分钟）通过展示几个数据可视化的实例（如热力图、柱状图等），引发学生对数据可视化的兴趣和好奇心。
2. 知识讲解（15分钟）教师讲解数据可视化的定义、分类及作用，强调其在信息处理中的重要性。
3. 案例分析（10分钟）学生分析教师提供的或自己找到的数据可视化应用实例，并准备简短报告。
4. 互动实践（20分钟）学生分组进行数据可视化制作练习，教师巡视指导，帮助学生解决制作过程中遇到的问题。
5. 总结反馈（5分钟）教师总结本课重点内容，并对学生作品进行点评和反馈。
五、检测与作业1. 课堂检测：通过小测验的形式，检测学生对数据可视化定义的掌握情况。
2. 作业布置：要求学生完成一个简单数据可视化的设计与制作，题材不限，并提交作品以供评讲。
六、学后反思1. 学生应反思本课学习中自己掌握了哪些知识，还有哪些地方需要进一步加强学习。
2. 教师应对本课教学方法和效果进行反思，总结成功经验及需要改进之处，以便更好地指导学生进行后续学习。
七、附加资源推荐推荐一些与数据可视化相关的网站、书籍和视频资源，供学生自主学习和拓展知识。
高中信息技术浙教版：43数据可视化教学设计
4.强化课堂与课后相结合的教学模式，利用网络资源和技术手段，为学生提供丰富的学习资源和交流平台。鼓励学生在课后进行自主学习和探究，培养其自主学习能力。
5.开展小组合作学习，培养学生的团队协作能力和沟通能力。在小组合作中，鼓励学生发挥各自优势，共同完成数据可视化任务。
3.教学目的：帮助学生巩固所学知识，形成系统化的知识结构。
4.教学方法：采用问答、讨论等方式，激发学生的思考，加深对数据可视化的理解。
五、作业布置
1.结合课堂所学的数据可视化知识，选取一个你感兴趣的社会热点问题，收集相关数据，并运用数据可视化工具（如Excel、Tableau等）完成一份可视化报告。要求报告包含至少三种不同类型的图表，并对图表设计进行适当的美化，使之既清晰又具审美价值。
3.引导学生关注社会热点问题，学会利用数据可视化手段，对现实问题进行分析和探讨，提高社会责任感。
4.培养学生的审美观念，使其在数据可视化过程中，注重视觉效果和信息传递的和谐统一。
二、学情分析
高中阶段的学生在信息技术课程中，已经具备了一定的数据分析和处理能力，但对于数据可视化的深入理解和应用尚处于起步阶段。他们对于图表的类型和使用场景有初步的认识，但在选择合适的可视化工具和技巧方面，仍需进一步指导和实践。此外，学生在审美和视觉表达方面的能力参差不齐，对于如何将数据有效转化为视觉信息，以达到最佳的信息传递效果，存在一定的挑战。因此，本章节的教学应注重差异化教学，提供丰富的案例和实践机会，以帮助学生克服这些难点，提升他们的数据可视化能力。同时，应鼓励学生主动探索，发挥他们的创造力和批判性思维，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
《3.3.2 数据可视化》教学设计教学反思-2023-2024学年高中信息技术人教版必修1
《数据可视化》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 理解数据可视化的基本观点和重要性。
2. 掌握常见的数据可视化工具和方法。
3. 学会应用图表和图形清晰地表达数据。
二、教学重难点1. 教学重点：掌握常见的图表类型及其特点，能够根据数据特点选择合适的可视化工具和方法。
2. 教学难点：如何通过图表和图形清晰地传达数据信息，如何分析图表数据以发现问题。
三、教学准备1. 准备教学PPT，包含相关图表和图片以辅助讲解。
2. 准备常见的数据可视化工具（如Excel、Python等）及其相关库（如matplotlib、seaborn等）。
3. 准备案例数据，以便学生实践操作。
4. 安排一次在线教室，以便学生参与互动讨论和练习。
四、教学过程：1. 导入新课：通过展示一些数据可视化图表，让学生感受数据可视化在平时生活和工作中的应用，引出本课程的学习目标。
2. 基础知识讲解：介绍数据可视化的基本观点、分类、作用等基础知识，让学生对数据可视化有初步的认识。
3. 工具介绍：介绍常用的数据可视化工具，如Excel、Tableau、Python等，并简单演示如何应用这些工具进行数据可视化。
4. 案例分析：通过具体的案例分析，让学生了解数据可视化的过程和方法，如如何收集数据、如何选择图表类型、如何进行图表优化等。
5. 学生实践：学生根据案例分析的经验，自己选择数据、选择工具、设计图表，进行实际操作，教师进行指导。
6. 教室讨论：学生对自己的作品进行讲解和分享，同时听取其他同砚的创意和想法，共同探讨数据可视化的方法和技巧。
7. 总结回顾：教师对本节课的内容进行总结回顾，强调重点和难点，让学生更好地掌握数据可视化技能。
在整个教学过程中，教师需要注重学生的参与和互动，引导学生积极思考和探索，同时也要注重学生的个体差别，因材施教，让每个学生都能够有所收获。
教学设计方案（第二课时）一、教学目标1. 理解数据可视化的基本观点和作用。
高中信息技术人教中图版(2019)必修1《数据可视化》说课课件
教学重难点
教学策略
教学过程
板书设计
柱形图
折线图
雷达图
饼图
。
教材分析
教学对象
教学目标
教学重难点
教学策略
教学过程
板书设计
日常生活中需要处理大量的文本数据，如新闻、邮件工作节奏，人们需要更高效的文本阅读和分析方法。公一疗应用。...上社日z像,以易于理解和接受的方式揭示文本中的信息，因而得到广泛应用。词云是目前常用的关键词可视化形式,它能直接抽取文本中的关键词，并将其按照一定顺序和规律整齐美观地呈现在屏幕上。关键词是从文本的文字描述中提取的语义单元，可反映出文本内容的重点。用词云可视化文本数据可以帮助人们快速地了解文本的内容和特征等信息。词云通常使用字体的大小和颜色表示关键词的重要程度或出现频次。
选修
模块1：算法初步模块2：移动应用设计
3.3.2数据可视化：该部分内容是对数据处理结果的直观体现，通过本节课能让学生感受到直观生动的、真实可见的数据。通过典型的案例，了解数据可视化表达的基本方法；根据任务需求，选用恰当的软件工具或平台处理数据。
教材分析
教学对象
教学目标
教学重难点
教学策略
教学过程
板书设计
自主学习:通过学习教师自建的教学资源和搜索优质学习资源，小组成员根据分工情况共同寻找解决问题的方法。
教材分析
教学对象
教学目标
教学重难点
教学策略
教学过程
板书设计
探索方法
任务探究
成果分享
小结评价
拓展提升
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课题导入
教材分析
教学对象
教学目标
教学重难点
发现数据之美——“数据可视化”教学设计
教学·现场发现数据之美———“数据可视化”教学设计文|许艳玲一、教材分析“数据可视化”是高中信息技术学科必修一第三章的教学内容，主要讲解数据可视化的概念、形式、实现等知识和技术。
旨在通过教学，使学生在亲自参与和体验中能够很好地掌握数据收集和预处理的相关知识，通过分析编程形成数据分析报告和相关方案设计，以此培养学生的编程能力、概括能力、分析能力以及联系生活实际的能力，进而培养学生的信息素养。
二、学情分析高中生在小学和初中时已经接触过信息技术，再加上当今社会发展已进入信息技术时期，在生活中学生也经常接触网络、计算机等，对数据的可视化表达并不陌生，如手机上的天气预报，就把天气数据表达得更直观，人们很容易就能看到天气、温度等变化情况。
鉴于高中生挑战性心理较强的特点，教师通过设计和学生现实生活紧密相连的不同任务，引导学生通过小组合作探究等方式完成力所能及的学习任务，进而深刻体会数据的可视化表达，发现数据之美、数据之便利。
三、教学目标1.让学生了解数据可视化表达的常用方式、工具，并能运用所学知识解决生活中的实际问题。
2.让学生掌握数据可视化的概念、形式、实现方法等，在真实的情境和体验中，通过分析、抽象、概括等，学会数据可视化的表达方式，培养学生的信息技术核心素养。
3.在完成任务的过程中，锻炼学生获取信息、处理信息的能力，体会学科和现实之间的联系，感受数据让现实生活的很多事情变得更便捷和高效，进而激发学生学习数据可视化的兴趣和动力。
四、教学重难点教学重点：了解数据可视化表达的方式和实现方法。
教学难点：怎样根据数据分析结果和具体需求选择合适的数据可视化表达工具，以传达出要表达的信息，同时兼具数据的美观和装饰效果。
五、教学过程（一）情境导入1.教师利用多媒体导入现实生活中学生熟悉的一些生活和生产数据，如城市拥堵数据、天气预报数据等，让学生体会各种数据的不同表达方式，拓宽学生知识视野的同时，让学生初步了解本节课要学习的主要内容。
《数据可视化》PPT课件 (2)教学文案
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（4）添加图例
legend(s,pos) 在指定位置建立图例
legend off
擦除当前图中的图例
说明：参数s是图例中的文字注释，为字符串。 如果多个注释，则可以用s1,s2,…的方式；参 数pos是图例在图上位置的指定符
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legend(s,pos) 在指定位置建立图例
legend off
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表明图形的横纵坐标为t,x,曲线颜色为 黑色，线型为点连线，数据点用圆圈 标出。
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5.1.4 设置坐标轴和文字标注
1．坐标轴的控制
坐标控制命令axis可用来控制坐标的特性，最常用的 命令是: axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
该命令在使用时应注意，必须满足xmin<xmax, ymin<ymax，这四个数值可以取inf或–inf。
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5.3 符号函数图形的绘制
5.3.1 fplot 函数
fplot(f，[xmin,xmax]) 说明：绘制给定函数在区间 [xmin,xmax] 内的变化图形，f 为一元函数表达式，为字 符型数据，不可为符号对象。
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fplot只支持字符定义方式，而 不支持符号定义方式。
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5.3.2 ezplot 函数
使用figure语句可以同时打开多个图 形窗口，其调用格式为： figure(n)：产生新图形窗口。 说明：如果该窗口不存在，则产生新 图形窗口并设置为当前图形窗口，该 窗口名为“Figure No.n”，而不关 闭其他窗口。
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自动出现第一个窗口 在第二个窗口绘图 在第三个窗口绘图
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2．同一窗口多个子图
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《3.3.2 数据可视化》教学设计教学反思-2024-2025学年高中信息技术人教版必修1
《数据可视化》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 了解数据可视化的基本观点和作用。
2. 学习常见的数据可视化工具和技术。
3. 能够理解和分析数据，并根据需求选择合适的可视化方式。
二、教学重难点1. 教学重点：掌握数据可视化的基本原理和工具，能够根据数据特点选择合适的可视化方式。
2. 教学难点：如何设计和实现有效的数据可视化，理解数据可视化的优缺点。
三、教学准备1. 准备教学用具：PPT、白板、数据样本、图表样本等。
2. 收集和整理有关数据可视化的基础知识和工具的资料。
3. 设计互动式教学活动，引导学生积极参与，加深理解。
4. 提前与学生沟通，了解他们的需求和问题，适当调整教学计划。
四、教学过程：1. 导入新课：通过展示一些数据可视化图表，让学生感受数据可视化在生活和工作中的应用，并引出本课程的学习目标。
2. 基础知识讲解：介绍数据可视化的基本观点、分类、作用等基础知识，让学生对数据可视化有初步的了解。
3. 工具介绍：介绍一些常用的数据可视化工具，如Excel、Tableau、Python等，并简要介绍其基本操作。
4. 案例分析：通过展示几个实际案例，让学生了解数据可视化的具体应用，如市场分析、人口统计、金融分析等，并分析如何运用不同的图表类型来展示数据。
5. 学生实践：给学生分配小组，让他们选择一个实际数据项目进行数据可视化实践。
要求小组内成员分工合作，共同完成数据收集、数据处理、图表设计、图表制作等环节。
教师在此过程中给予指导。
6. 分享与讨论：每个小组展示自己的数据可视化作品，并分享制作过程中的经验和技巧。
同时，邀请其他小组提出建议和评判，共同讨论和改进。
7. 总结与展望：对本节课所学内容进行总结，并展望数据可视化在未来的发展与应用前景。
鼓励学生继续学习，不息提高自己的数据可视化技能。
教学设计方案（第二课时）一、教学目标1. 掌握基本的数据可视化方法，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 能够根据数据特点选择合适的数据可视化方式。
高中信息技术浙教版：43数据可视化优秀教学案例
5.关注学生成长的教学理念：本案例关注学生的成长过程，关注学生在学习过程中的努力和进步，给予积极的反馈和鼓励，增强了学生的自信心。同时，教师及时指出学生的不足，提出改进建议，引导学生不断提高。
2.教师应组织学生进行互评、师评等多元化评价，让学生从多角度了解自己的作品，提高学生的审美能力和鉴赏能力。
3.教师应关注学生的成长过程，关注学生在学习过程中的努力和进步，给予积极的反馈和鼓励，增强学生的自信心。同时，教师应及时指出学生的不足，提出改进建议，引导学生不断提高。
四、教学内容与过程
（一）导入新课
（四）总结归纳
1.教师可以组织学生进行课堂总结，让学生回顾本节课所学的内容，明确数据可视化的概念、方法和应用。
2.教师可以总结学生在实践过程中的优点和不足，给出改进建议，帮助学生提高数据可视化的设计水平。
3.教师可以强调数据可视化在信息传递中的重要性，激发学生对数据可视化的兴趣和热情。
（五）作业小结
1.教师可以布置相关的作业，让学生进一步巩固所学知识，提高数据可视化的设计和制作能力。
2.教师可以要求学生在作业中运用所学知识，设计一个数据可视化作品，展示自己的学习成果。
3.教师可以鼓励学生在课后继续探索数据可视化的方法和技巧，培养学生的自主学习能力和创新精神。
五、案例亮点
1.真实情境的创设：本案例以生活中的数据可视化为切入点，让学生在真实的情境中感受数据可视化的意义和价值，提高了学生的学习兴趣和积极性。
2.引导学生运用观察、分析、推理等方法，发现数据背后的规律和价值。
3.鼓励学生动手实践，利用信息技术工具进行数据处理和可视化展示，提高学生的动手操作能力和创新能力。
高中信息技术《数据可视化—发现数据之美》优质教学课件设计
本地考生 占比 （% ）
9.26 13.34 12.79 8.04 6.42 3.00 15.38 21.67 3.65 6.57 9.74 69.72 88.35 88.06 16.72 18.09 66.07 49.59 56.49 48.20
04
任务详情：
1 、依据《 2017 部分高校自主招生入选本地化 率汇总表》完善《数据可视化任务一》中各 地区的自主招生入选本地化率，以此数据为依 据 ，选择合适的图形化表示形式，形成“各地 区自主招生入选本地化情况分析图”。
序号
省份
人数
1
河北
155
2
河南
Байду номын сангаас
14
3
湖南
61
4
江苏
78
5
山东
514
6
浙江
119
04
任务详情：
3 、以《数据可视化任务三》表格 为依据，选择合适的图形化表示形 式，形成“ 2002-2017 高校毕业生 数量趋势图”。
2002-2017 年全国高校毕业生人数趋势表
序号
年份
人数（万人）
1
2002
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高校自主招生入选本地化率地区统计
表
地区
入选本地化率（ % ）
北京
上海
14.86
天津
7.85
山东
广东
17.36
安徽
66.07
湖南
49.59
四川
04
任务详情：
2 、以《数据可视化任务二》表格 为依据，选择合适的图形化表示 形式，形成“排名第一位省份终审 通 过学生比例分析图”。
2017 年各高校自招排名第一位省份 终审通过学生数据制图
数据可视化课件-高中信息技术必修1
课堂练习
2. 可视化的作用不包括（ D ） 3. 以下哪项不是数据可视化的基本方法（C ）
A.实时分析数据
A.有关时间趋势的可视化
B. 快捷观察数据
B.有关关系的可视化
C.增强数据吸引力
C.有关物体的可视化
D.增加数据精确度
D.有关差异的Βιβλιοθήκη 视化课堂练习4.下列选项中，可以实现实时数据可视化的是（ A ） A．导航地图 B．标签云图 C．思维导图 D．统计图表
书P136——138，自主阅读
★ 风、气象、海洋状况的全球地图 ★ 编程语言之间的影响力关系图 ★ “双十一”全网销售直播图 ★ 航班飞行实时跟踪地图 ★ 微博热词趋势图
课堂练习
1. 2021年5月11日，国家统计局公布第七次全国人口普查主要数据结果，数据显示， 在人口年龄构成方面，0至14岁人口为25338万人，占17．95%；15至59岁人口为 89438万人，占63．35%；60岁及以上人口为26402万人，占18．70%。我们可以 运用以下哪种图表形象地呈现我国人口年龄结构？（ D ） A．折线图 B．词云图 C．饼图 D．柱形图
★ 实时分析数据
体验一下
https:///arithmetic-index
★ 增强数据的解释力和吸引力
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
★ 有关差异的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
有关时间趋势的可视化 随时间推移而变化的数据
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
★ 有关差异的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
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289
天津大学
195
山东大学
601
中国海洋大学
309
中国石油大学（华东） 360
中山大学
634
华南理工大学
564
合肥工业大学
448
中南大学
488
四川大学
878
电子科技大学
278
本地考 生 终审 人数
71 93 28 27 12 3 16 96 10 19 19 419 273 317 106 102 296 242 496 数据制图
Design
数据加工
柱形图
饼图
折线图
视图美化
D D
数据采集
数据计算
颜色
图例
位置
03
03
04
根据本课学案要求，两人一组，完成 《高校自主招生本地化率数据分析》 发送至邮箱： 27039214@邮 件主题：班级+ 姓名 1 、姓名 2
序号
省份
人数
1
河北
155
2
河南
14
3
湖南
61
4
江苏
78
Байду номын сангаас
5
山东
514
6
浙江
119
04
任务详情：
3 、以《数据可视化任务三》表格 为依据，选择合适的图形化表示形 式，形成“ 2002-2017 高校毕业生 数量趋势图”。
2002-2017 年全国高校毕业生人数趋势表
序号
年份
人数（万人）
1
2002
114
01
数据可视化 是数据的一种视觉表现形式，将数据中 的信息以概要的形式抽提出来，用图形 化呈现，使得这些信息更好的沟通和传 递，并辅助数据分析来发现其中隐藏的 规律。
02
好的数据可视化是画风讨喜的 好的数据可视化是表达准确的 好的数据可视化是重点突出的
02
基础数据处理工具： Excel, Wps 表格
04
04
基础数据表：
地区
北京
上海 天津 山东 广东 安徽 湖南 四川
2017 年部分高校自主招Th入选本地化率汇总表
高校名称
全国终 审人
数
北京大学
767
清华大学
697
中国人民大学
219
北京邮电大学
336
中央财经大学
187
中国石油大学（北京） 100
复旦大学
104
同济大学
443
上海交通大学
274
南开大学
高校自主招生入选本地化率地区统计
表
地区
入选本地化率（ % ）
北京
上海
14.86
天津
7.85
山东
广东
17.36
安徽
66.07
湖南
49.59
四川
04
任务详情：
2 、以《数据可视化任务二》表格 为依据，选择合适的图形化表示 形式，形成“排名第一位省份终审 通 过学生比例分析图”。
2017 年各高校自招排名第一位省份 终审通过学生统计表
饼图： 用于对比几个数据在其形成的总和中 所占百分比值
折线图： 反映数据一段时间内的趋势
2
2003
145
3
2004
212
4
2005
280
5
2006
338
6
2007
413
7
2008
495
8
2009
559
9
2010
611
10
2011
631
11
2012
660
12
2013
680
13
2014
699
14
2015
727
15
2016
749
16
2017
765
05
数据 DATA
06
柱形图： 强调数量的差异
其他省市前 3 位人数
第1 位
第2 位
第3 位
浙江 107 湖南 70 江苏 56 湖南 61 四川 56 湖北 44 山东 29 河南 19 河北 13 山东 82 河北 55 辽宁 55 山东 47 辽宁 19 吉林 14 山东 39 河北 22 四川 6 浙江 12 江苏 10 山东 7 江苏 38 浙江 30 四川 23 江苏 40 四川 31 浙江 19 河北 49 山东 46 河南 22 河北 36 辽宁 18 河南 17 河北 36 安徽 25 江苏 23 河南 4 河北 3 江苏 3 河南 10 河北 8 辽宁 4 山东 79 湖南 77 河南 52 山东 67 河南 64 湖南 51 山东 46 河南 32 河北 20 山东 64 河南 32 河北 20 山东 61 河南 50 重庆 41 河北 34 山东 21 江苏 15
本地考生 占比 （% ）
9.26 13.34 12.79 8.04 6.42 3.00 15.38 21.67 3.65 6.57 9.74 69.72 88.35 88.06 16.72 18.09 66.07 49.59 56.49 48.20
04
任务详情：
1 、依据《 2017 部分高校自主招生入选本地化 率汇总表》完善《数据可视化任务一》中各 地区的自主招生入选本地化率，以此数据为依 据 ，选择合适的图形化表示形式，形成“各地 区自主招生入选本地化情况分析图”。