第五章-层次与网络数据可视化

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第五章数据处理和可视化表达 教学设计 2023—2024学年高中信息技术粤教版2019 必修1

第五章数据处理和可视化表达 教学设计  2023—2024学年高中信息技术粤教版2019 必修1

第五章数据处理和可视化表达课题数据处理和可视化表达课时4课时教材分析本章是必修一第五章的内容,随着移动互联网和物联网的飞速发展,人类社会产生的数据以惊人的速度增长,海量的数据几乎包含了一切形式的数据。

本章要让同学认识到大数据及其特征,认识大数据对人们日常生活的影响,了解数据采集、分析和可视化表达的基本方法;学会选用恰当的软件工具或平台处理数据,分析报告;学会利用python 的扩展库来解决会考题,理解对数据保护的意义。

学情分析在第五章当中学生已经对python语言已经有了基本的了解,在本章的学习党中除了了解大数据还要学习python的扩展库。

在本章节的学习当中要注重培养学生学习的主动性,培养学生自主学习的意识。

让学生学会选择恰当的学习工具进行学习,建构知识,培养技能,发展思维。

促进信息技术学科核心素养达成,完成项目学习目标。

教学目标1.能够理解大数据的4V特征并能举出例子。

2.了解数据采集,分析和可视化表达的基本方法。

3.了解python的第三方库的基础知识,学会利用第三方库来做题。

4.促进信息技术学科核心素养达成,完成学习目标。

重点与难点重点:大数据的4V特征,可视化表达的基本方法,python的扩展库。

难点:python的扩展库。

教学方法讲授法、任务驱动法、小组合作法、自主探究法课前准备多媒体课件、教学视频,随堂练习教学设计导入让学生进行思考你在网站购物时是否出现过类似的事情:当你在搜索一件物品的时候,购物网站就会给你进行类似商品的推荐和广告的投放。

从此例子来引入本章内容的学习。

授新课任务一:认识大数据的概念和特征1.让同学自行阅读课本P101-P102来了解大数据的概念和特征,阅读完成之后学生进行总结,教师加以补充,在上新课之前所举的购物网站的例子就是应用的大数据。

2.让学生4人为小组讨论一下在日常生活中还有哪些应用了大数据?例如移动支付、网约车、高德地图等。

任务二:观看视频总结大数据对日常生活的影响让学生们观看视频《大数据时代,我们无处可逃》然后以小组为单位讨论一下大数据时代对日常生活的影响。

《数据可视化》课件

《数据可视化》课件

Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型?
数据类型
根据数据的类型,选择合适 的图表类型,如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息,选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平,选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库,如Matplotlib和Seaborn,适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具,提供了丰富的可视化选项和交互功能,适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具?
如何使用Tab le au 进行数据可视化?
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据,支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项,如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等,使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标,然后选择一个工具,能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平,选择一个适合自己的工具,能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具,了解它们的特点、优势和劣势,选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表?
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具,可以更好地向他人沟通分析结果,提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势

第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习

第五章--数据处理和可视化表达-学业水平考试总复习

C.数据规模大
D.数据处理速度快
2某超市曾经研究销售数据,发现购买方便面的顾客购买火腿肠、卤蛋等商品的概率
很大,进而调整商品摆放位置。这种数据分析方法是( C )
A.聚类分析
B.分类分析
C.关联分析
D.回归分析
【典型例题】
3.小智通过网络问卷收集同学们课外阅读时间的百分比分布情况,下列可以用于分
析调查数据的是( A )
D. XML
【典型例题】
6.利用Python采集网络数据时,导入扩展库的关键字是import。( A )
7.从互联网产生大数据的角度来看,大数据具有的特征是“4V”特征:大量、多样、
高价值密度、低速。( B )
8.网络数据采集法主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取网络爬虫,从网页的
URL开始获取。( A )
Seaborn:关注统计模型的可视化,高度依赖Matplotlib Bokeh:实现交互式可视化,可通过浏览器呈现
【知识梳理】
一、认识大数据
(一)大数据的概念
大数据:无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合,是需要 新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
A.饼图
B.折线图 C .动态热力图
D.词云图
4.下列关于大数据的特征,说法正确的是( D )。
A.数据价值密度高
B.数据类型少
C.数据基本无变化
D.数据体量巨大
5.网络数据采集法,主要通过网络爬虫或网站公开API的方式获取,网络爬虫从网页
的( A )开始获取。
A. URL
B. WWW C. HTML
(二)数据可视化表达的工具

数据 可视化基础

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

数据可视化-大纲

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。

学习网络数据可视化的基本概念和技能

学习网络数据可视化的基本概念和技能

学习网络数据可视化的基本概念和技能网络数据可视化是一种将复杂的网络数据以图形形式展示出来的技术。

它的基本概念包括数据收集、数据处理和数据展示三个方面,技能则需要掌握数据分析、数据可视化工具以及数据故事讲述等内容。

本文将分为以下几个章节,详细介绍学习网络数据可视化的基本概念和技能。

第一章:网络数据可视化的概述网络数据可视化是指把网络数据通过可视化手段表现出来,帮助用户理解和分析数据。

网络数据可以是各种类型的数据,包括社交网络数据、网络流量数据等。

通过可视化,我们可以从数据中发现规律、找到问题、做出决策。

网络数据可视化的基本概念包括数据收集、数据处理和数据展示。

第二章:数据收集数据收集是网络数据可视化的第一步,需要从网络中获取到需要的数据。

获取数据的方式有多种,可以通过API接口、爬虫、数据库查询等方式获取。

在数据收集过程中,需要注意数据的完整性和准确性,并遵守相关的法律法规。

第三章:数据处理数据处理是网络数据可视化的关键步骤,它包括数据清洗、数据转换和数据聚合等过程。

首先,需要对原始数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和异常数据等。

然后,将清洗后的数据进行转换,如将时间数据转换成时间序列,将地理位置数据转换成经纬度等。

最后,对转换后的数据进行聚合,提取出需要呈现的特征。

第四章:数据可视化工具数据可视化工具是网络数据可视化中的重要组成部分,它能够帮助我们将数据转化成可视化的图形。

常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。

这些工具提供了丰富的图表类型和交互功能,可以根据需求选择适合的工具进行数据展示和分析。

第五章:数据分析数据分析是网络数据可视化的核心技能之一,它包括数据的探索性分析和数据的统计分析。

探索性分析可以通过数据的可视化手段来发现数据中的模式、趋势和异常;统计分析则可以通过统计方法来验证数据的假设和推断结论。

第六章:数据故事讲述数据故事讲述是网络数据可视化的一种艺术形式,通过将数据可视化成一系列的图表和故事性的说明,帮助用户更好地理解和解读数据。

网络数据分析与可视化网络课程设计

网络数据分析与可视化网络课程设计

网络数据分析与可视化网络课程设计网络数据分析与可视化随着互联网的快速发展,网络数据分析与可视化成为了当今信息时代的热门话题。

网络数据分析与可视化通过对大量网络数据的收集、整理和分析,帮助我们深入了解网络的运行机制和用户行为,并通过可视化的方式直观地展现数据的结果和趋势。

本文将探讨网络数据分析与可视化的重要性以及关键步骤和应用领域。

1. 网络数据分析的重要性网络数据分析是一项重要的技术,它能够帮助我们从庞杂的数据中提取有价值的信息,并为决策提供科学依据。

首先,网络数据分析可以帮助企业了解其产品或服务在网络上的受欢迎程度和用户反馈,从而调整和改进产品策略。

其次,网络数据分析还可以帮助学术界研究网络行为和用户偏好,从而促进学科的进步。

此外,政府和社会组织也可以通过网络数据分析来了解市民的需求和反馈,为政策制定和社会服务提供参考。

2. 网络数据分析的关键步骤要进行网络数据分析,需要经过以下关键步骤:(1)数据收集:网络数据分析的第一步是收集数据。

可以通过网络爬虫技术获取网络上的数据,并保存到本地数据库或云平台。

(2)数据清洗:收集到的网络数据往往存在噪声和冗余,需要进行清洗和去重,以提高数据的质量和准确性。

(3)数据挖掘:通过挖掘数据中的模式和规律,可以从中发现有价值的信息。

常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

(4)数据分析:在数据挖掘的基础上,进行更深入的统计和分析,以获取对网络现象和用户行为的洞察。

(5)数据可视化:数据可视化是将分析结果以图表、地图、动画等形式直观地展示出来,增强数据的传达和理解效果。

3. 网络数据可视化的应用领域网络数据可视化可以应用于各个领域。

以下是几个常见的应用领域:(1)市场营销:通过对网络数据的分析和可视化,可以了解用户对产品或服务的喜好和评价,从而指导市场营销策略的制定。

(2)舆情分析:通过对网络上的言论和情感进行分析和可视化,可以了解公众对特定话题或事件的态度和关注程度,帮助政府和媒体做出相应的决策。

第五章《数据处理和可视化表达》单元教学设计粤教版高中信息技术必修1

第五章《数据处理和可视化表达》单元教学设计粤教版高中信息技术必修1
2.掌握常见数据可视化工具的使用,如Excel图表、在线图表工具等,并能够根据数据特征选择合适的可视化方式。
-学生能够识别不同类型的数据,如分类数据、顺序数据和数值数据,根据数据特点选择柱状图、折线图、饼图等合适的可视化形式。
-学生通过实际案例,学会解读数据可视化结果,提取关键信息,并能够对可视化图表进行优化和美化。
-在数据处理活动中,强调数据来源的合法性、数据处理的真实性和公正性。
-引导学生思考信息技术对社会和个人生活的影响,培养良好的信息伦理素养。
3.激发学生的学习兴趣,鼓励学生主动探索,形成终身学习的态度。
-教学过程中注重激发学生的学习兴趣,提供丰富多样的实践机会,增强学生对信息技术课程的热爱。
-鼓励学生自主探索新工具、新技术,引导学生认识到学习是一个不断探索、持续进步的过程。
4. **反思日志**:学生在课后需要撰写一篇反思日志,内容包括对本章学习内容的理解、在数据处理和可视化过程中的体会、以及在未来学习中如何改进自己的方法等。反思日志帮助学生进行自我评价和总结,促进他们的自我成长。
5. **互动讨论**:在课后线上学习平台上,我会发布一些关于数据处理和可视化的问题,学生需要参与讨论,分享自己的观点和经验。这种形式的作业旨在培养学生的交流能力和批判性思维。
五、作业布置
为了巩固学生对数据处理和可视化表达的理解,以及提高他们在实际应用中的技能,我将布置以下作业:
1. **个性化数的成绩数据等,进行数据收集、处理和可视化表达。要求学生完成一份包括数据来源、处理过程、分析结果和可视化图表的完整报告。此作业旨在培养学生的数据敏感性和独立分析问题的能力。
-数据分析的综合运用:要求学生能够将数据处理和可视化技能应用于解决实际问题,这需要他们将所学知识进行整合和灵活运用。

网络数据分析与可视化

网络数据分析与可视化

网络数据分析与可视化随着互联网技术的迅猛发展,大量的数据在网络中产生和传播。

这些数据蕴藏着丰富的信息和价值,如果能够对这些数据进行有效的分析和可视化,将为我们提供新的见解和决策支持。

网络数据分析与可视化是一种利用计算机技术对网络数据进行挖掘和呈现的方法,它的应用范围广泛,包括网络安全、市场营销、社交媒体等领域。

本文将探讨网络数据分析与可视化的意义和方法,并以实际案例加以说明。

一、网络数据分析1. 概述网络数据分析是指通过对网络中的数据进行挖掘和分析,发现其中的模式、规律和趋势,从而获得有价值的信息。

网络数据可以来自多个来源,包括网站流量、社交媒体活动、在线购物行为等。

通过对这些数据进行分类、聚类、关联分析等方法,可以揭示用户的需求和行为,为企业决策提供数据支持。

2. 方法网络数据分析的方法包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等步骤。

首先,需要从网络中收集到所需的数据,并进行清洗和预处理,以确保数据的质量和完整性。

然后,利用数据挖掘算法,对数据进行分析和挖掘,发现其中的模式和规律。

最后,通过数据可视化的方式,将分析结果以图表、图像等形式展现出来,使数据更加直观和易于理解。

二、网络数据可视化1. 概述网络数据可视化是指将网络数据以图形、图表、地图等方式呈现出来,以便更好地理解和分析数据。

通过可视化,可以将复杂的数据变得直观和易于理解,激发人们发现数据中蕴含的信息和模式。

2. 工具实现网络数据可视化的工具有很多,常用的包括数据可视化软件和编程语言。

数据可视化软件可以提供一些基本的图表和图形,用户可以通过拖拽和设置参数来生成所需的图表。

而编程语言则更加灵活和自定义,用户可以通过编写代码来实现复杂的可视化效果。

三、案例分析以社交媒体数据分析为例,说明网络数据分析与可视化的实际应用。

在社交媒体平台上,用户发布的内容包含了大量的信息,如何从中获取有价值的数据并进行分析是社交媒体运营者关注的问题之一。

通过网络数据分析与可视化的方法,可以对社交媒体数据进行深入挖掘,并发现用户的兴趣、偏好和需求。

第五章-数据处理和可视化表达-练习2023—-2024学年高中信息技术粤教版(2019)必修1

第五章-数据处理和可视化表达-练习2023—-2024学年高中信息技术粤教版(2019)必修1

第五章数据处理和可视化表达练习一、选择题1.大数据、人工智能的迅猛发展和普及,为杭州亚运会的筹备加入了许多数智化创新的元素。

例如电竞中心运用全感知的5G数字基座,接入了设备数量超万台、数据类型达10万种以上的“数字驾驶舱”,可以实现场馆平时与赛时相结合的智能化管理,也可借助人行、车行设备系统实现对车辆数据、通行数据、检票数据的流量分析及预警。

下列关于数据安全的说法,正确的是()A.在使用“数字驾驶舱”数据时,不需要考虑数据的安全性B.通过对检票数据进行加密、校验等方法有助于提高数据的安全性C.对“数字驾驶舱”中的数据进行管理时,可以采用传统的数据库管理技术D.增强数据安全,重点应该提高数据本身的安全,存储数据介质的安全不太重要2.大数据、人工智能的迅猛发展和普及,为杭州亚运会的筹备加入了许多数智化创新的元素。

例如电竞中心运用全感知的5G数字基座,接入了设备数量超万台、数据类型达10万种以上的“数字驾驶舱”,可以实现场馆平时与赛时相结合的智能化管理,也可借助人行、车行设备系统实现对车辆数据、通行数据、检票数据的流量分析及预警。

下列关于大数据,说法正确的是()A.5G数字基座内的数据产生速度极快,但是处理速度较慢B.数字驾驶舱内的数据,都是机器产生的C.电竞中心采集的数据量庞大,但可能发挥价值的仅是其中非常小的一部分D.对通行、检票数据等进行流量分析及预警时要追求数据的精确性3.通过气象卫星设备在短时间内处理并生成实时气象预报和检测,主要体现了大数据的哪个特征()A.数据规模大B.速度快C.数据类型多D.价值密度低4.下列有关大数据的说法,不正确的是()A.处理大数据时,一般采用分治思想B.社交网络数据可采用图计算进行处理C.利用大数据,可以对天气情况进行预测D.随着时间的流逝,流数据的价值一般会随之提高5.下列有关大数据处理的说法,不正确...的是()A.处理大数据时,一般采用分治思想B.对历史数据一般采用批处理方式C.大数据处理时要求所有的数据都准确D.大数据分析的是全体数据,而不是抽样数据6.有关大数据的说法,下列正确的是()A.大数据要分析的是抽样数据B.大数据可以让决策更精准C.大数据的数据量大,价值密度高D.用大数据进行数据处理时,必须保证每个数据都准确无误7.亚运会直播累计获62 亿人次观看,相关话题视频播放量也超过503 亿。

2024年学习笔记信息系统项目管理师(第四版)第五章-信息系统工程

 2024年学习笔记信息系统项目管理师(第四版)第五章-信息系统工程

第五章-信息系统⼯程1-软件⼯程1.1-架构设计1.软件架构为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象,由构件的描述,构件的相互作用(连接体)、指导构件集成的模式以及这些模式的约束组成。

2.软件架构主要研究内容涉及软件架构描述、软件架构风格。

软件架构评估和软件架构的形式化方法等。

3.研究软件架构的根本目的是解决好软件的复用、质量和维护问题。

4.软件架构设计的一个核心问题是能否达到架构级的软件复用,也就是说,能否在不同的系统中使用同一个架构软件。

软件架构风格是描述某一个特定应用领域找那个系统组织方式的惯用模式。

5.通用软件架构:数据流风格、调用/返回风格、独立构件风格、虚拟机风格和仓库风格。

6.数据流风格:包括批处理序列和管道/过滤器两种风格。

7.调用/返回风格包括主程序/子程序、数据抽象和面向对象,以及层次结构。

8.独立构件风格包括进程通信和事件驱动的系统9.虚拟机⻛格包括解释器和基于规则的系统。

10.仓库⻛格包括数据库系统、⿊板系统和超⽂本系统。

11.在架构评估过程中,评估⼈员所关注的是系统的质量属性。

1.2-需求分析1.虚拟机⻛格包括解释器和基于规则的系统。

需求是多层次的,包括业务需求、⽤户需求和系统需求,这三个不同层次从⽬标到具体,从整体到局部,从概念到细节。

2.业务需求:指反映企业或客户对系统⾼层次的⼀个⽬标追求,通常来⾃项⽬投资⼈、购买产品的客户、客户单位的管理⼈员、市场营销部⻔或产品策划部⻔等。

3.⽤户需求:描述的是⽤户的具体⽬标,或者⽤户要求系统能完成的任务,⽤户需求描述了⽤户能让系统来做什么。

4.系统需求:是指从系统的⻆度来说明软件的需求,包括功能需求,⾮功能需求和设计约束。

5.质量功能部署QFD是⼀种将⽤户要求转化成软件需求的技术,其⽬的是最⼤限度地提升软件⼯程过程中⽤户的满意度。

为了达到这个⽬标,QFD将需求分为三类,分别是常规需求、期望需求和意外需求。

6.需求过程主要包括需求获取、需求分析、需求规格说明书编制、需求验证与确认等。

第五章数据处理和可视化表达教学设计高中信息技术粤教版必修1

第五章数据处理和可视化表达教学设计高中信息技术粤教版必修1
2.创新设计作业需提交设计作品和设计思路说明。
3.线上互动作业需提供相关截图和链接。
作业评价:
1.评价标准:数据处理的准确性、可视化表达的效果、分析结论的深度和创新性。
2.评价方式:教师评价、同伴评价和学生自评相结合。
3.评价反馈:教师针对学生作业进行详细点评,指出优点和不足,引导学生持续改进。
3.小组合作学习。鼓励学生进行团队合作,培养学生的沟通与协作能力,提高课堂氛围。
-明确小组分工,确保每个成员在合作中发挥自己的优势。
-定期组织小组汇报和分享,促进组间交流,提高学生的表达能力。
4.创新思维培养。在教学过程中,注重启发学生思考,鼓励学生提出创新性的观点和解决方案。
-鼓励学生对现有数据分析方法进行改进和优化,培养学生的创新意识。
-教师设计具有挑战性和趣味性的任务,引导学生主动探索,提高学习积极性。
-学生在实际操作中,不断积累经验,形成自己的数据处理和可视化方法。
3.注重启发式教学,引导学生主动思考、提问,培养创新精神和批判性思维。
-教师在教学中,提出启发性问题,引导学生深入思考。
-学生在质疑、探讨中,培养独立思考、解决问题的能力。
4.团队协作和沟通能力有待加强。学生在小组合作中,往往存在分工不明确、沟通不畅等问题,需要教师引导和培养团队协作精神。
因此,在本章节的教学过程中,教师应关注学生的个体差异,因材施教,激发学生的学习兴趣,提高实践操作能力。同时,注重培养学生的团队协作和沟通能力,为学生的信息素养全面提升奠定基础。
三、教学重难点和教学设想
-撰写设计思路和心得体会,分享创作过程中的收获。
4.线上互动作业:利用网络资源,参与以下活动:
-在教育平台上发表一篇关于数据处理和可视化表达的博客,分享学习心得。

粤教版(2019)高中信息技术必修一第五章 数据处理和可视化表达 (课件)

粤教版(2019)高中信息技术必修一第五章 数据处理和可视化表达 (课件)

第五章 数据处理和可视化表达
5.1认识大数据
问题
我们正处于一个大数据的时代,大数据使人们的生活、工作和思维方式等都产生了巨大的变革。 那么,大数据究竟具有哪些特征呢?以小组为单位,通过查找资料、学习和交流,填写下表。
判断角度
具 体 特 征
从互联网产生 的大数据角度
1.体量大 2.数据类型繁多 3.价值密度低 4.变化数据快
第五章 数据处理和可视化表达
5.1认识大数据
交流 讨论如何避免大数据带来的负面影响?以小组为单位,通过查找资料、学习和交流,填写下表。
信息泄露方面
信息伤害与诈骗方面
1.避免使用不熟悉的网络上网 2.不使用信用卡刷卡消费 3.保管好手机等电子设备 ……
1.要判断手机收到陌生信息的真伪 2.接到关于钱财方面的电话,要多方查证 ……
获取方法
商品每项数据的 标签和属性类名
商品名称标签:a 商品价格标签:span 订单量标签:a 店铺名称标签:a
该标签属性类名:item-title chrome浏览
该标签属性类名:price-current 器的检查工具 该标签属性类名:sale-value-link 该标签属性类名:store-name
网络购物中,消费者购物的任何行为细节都会被服 务器所记录。通过大数据分析,商家可以了解消费者的 偏好甚至预测其购买行为,如图5-1所示。大数据分析 使得商家可以追踪客户的行为并确定最有效的方式以提 升客户对购物平台的忠诚度,根据客户的个性化需求提 供相应的产品或服务以获得更大的市场占有率。
主题
网络购物平台客户行为数据分析和可视化表达
第五章 数据处理和可视化表达
项目选题、规划设计、方案交流
各小组根据项目选题,参照项目范例的样式,利用思维导图工具,制订相应的项目方案, 如下图所示 。

网络可视化简介

网络可视化简介
随着计算能力的提升,大规模网络的可视化将更加精 细和高效。
高维数据的可视化
挑战
高维数据具有多个属性,如何在二维或三维空间中展示其复杂结 构是一个难题。
解决方案
采用降维技术、投影法等方法,将高维数据降维至可展示的维度, 再利用图形、颜色、大小等手段展示其特征。
未来发展
随着可视化技术的进步,高维数据的可视化将更加直观和深入。
VS
详细描述
每种可视化方法都有其特点和适用场景, 可以根据具体需求选择合适的可视化方法 。
04
网络可视化的挑战与未来发展
大规模网络的可视化
挑战
大规模网络数据量巨大,如何有效地展示其结构和关 系成为一大挑战。
解决方案
采用图局算法、层次结构算法等,对大规模网络进 行简化展示,突出关键信息。
未来发展
Microsoft
Power BI
是一个基于云的商业智能工具, 提供了数据连接、数据建模、可 视化报表等功能,支持多平台访 问。
QlikView
是一款数据可视化平台,支持多 种数据源连接,提供丰富的可视 化组件和交互功能。
开源工具与库
D3.js
是一个强大的JavaScript库 ,用于创建数据驱动的文档 。它提供了丰富的可视化组 件和图表类型,支持高度定
制化的可视化效果。
Gephi
是一款开源的社交网络分析 工具,支持大规模网络的可 视化,提供了多种网络分析
算法和可视化效果。
NetworkX
是一个Python库,用于创建 、操作和研究复杂网络的动 态、结构和功能。它提供了 多种网络分析和可视化方法 。
在线资源与教程
Visualization Resources
空间填充图
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层次数据的可视化
层次数据的展现方式
按数据的理解方式不同,层次数据的构建分: 自上而下和自下而上
层次数据可视化的核心:
1、如何表达层次关系的树形结构 2、如何表达树形结构中的父结点和子结点 3、如何表现父子结点、具有相同父结点的兄弟结 点之间的关系等
层次数据的展现方式 按布局策略,主流方法可分为:
– 避免边相交
– 相似的子树用相似(或镜像)进行表达
– 表达紧凑
• 基本方法:
尤其注重布局的对称性和紧凑性
– 自底向上递归计算
– 对于每个父节点,确保子树已完全绘制
– 尽可能紧致地包装子树
– 将父节点放在子树的中心位置
Reingold-Tilford树算法
• 自底向上递归计算:
– 对树进行后序遍历 • 这样对于父节点,在遍历到的时候可以确保其 左右子树都已经布局完毕。
– 根据树的深度将空间沿纵轴平均分成等高的区域。每个区域对 应树的一层。树中相同深度的节点属于同一层。 – 根据叶节点的数量,将对应的区域沿横轴平均分成等宽的区域。 – 将节点布置在每个区域的中心。 – 在节点和它的父节点之间连线。
Reingold-Tilford树算法
• 标准:
– 所有节点按照在树中的层次进行分层绘制
缺点 操控不是很容易,非线性映射使得 准确控制节点的空间位置变得困难
节点链图的问题
节点数随着深度增加呈几何级数增长 解决方案——交互
使用变形 对节点进行汇总、过滤
鱼眼变形
DOI树(节点过滤)
8.1.2 空间嵌套填充法
一种基于区域的可视化方法, 直接采用显示空间中的分块区域表示数据中的个体。 三个可计算的评价指标:可读性、距离相关性、稳定性
Flare软件包的目录结构
/jheer/files/zoo/
三维树(Cone-Tree)
George Robertson, Jock D. Mackinlay, Stuart Card. Cone Trees: Animated 3D Visualizations of Hierarchical Information. In Proceedings of the ACM CHI 91 Human Factors in Computing Systems Conference, pages 189-- 194, April 28 - June 5, 1991, New Orleans, Louisiana, June 1991. Association for Computing Machinery
J.-D. Fekete, A System for
J.
物种发展
数据来源:
这棵树清晰地呈现了不 同物种之间的遗传关系, 所有物种通过生物发展 史的基因链接关系相连。
层次数据可视化
提纲
层次数据 层次数据的可视化
节点链接法及其应用 空间填充法及其应用 混合型
层次数据 (Hierarchical Data)
层次数据(树结构)
层次数据着重表现个体之间的隶属关系
社会、自然界中的从属关系
机构的组织结构,物种关系
信息的组织形式
文件列表
逻辑承接关系
决策树 我们通过分类来理解事物,层次结构是我们认知行为的基础
相关的子系统(interrelated subsystems) 相对独立(semi-independent)
子系统之间的关系
影响往往是通过子系统之间的功能(输入、输出) 和一个子系统内部实现其功能的具体方式无关
可拆分(decomposability)或准可拆分(near decomposability
• 随后将父节点放在左右子树的中心位置 • 可以推广至多叉树
径向布局
• 更加合理地利用空间 根节点位于圆心,不同层次的节点被放置在半径不 同的同心圆上 • 节点到圆心的距离对应于它的深度 满足树结构节点数量随层次而增加的特点
Radial
径向布局
/demo
六大计算机公司的组织结构图,生动地反映了独特的企业文化:亚马逊有严格的等级制度;
谷歌也有清晰等级,但部门之间相互交错,由google的三驾马车CEO埃里克·施密特(Eric
Schmidt)、Google联合创始人拉里·佩奇(Larry Page)和塞吉·布林(Sergey Brin)共同领导;
Facebook像一张分布式网络;微软各自占山为王,且相互竞争,但其实应该更接近于Apple的情况,
本数据包含93891个物种, 占今天地球上的1亿物种 的极小部分。根节点"Life on Earth'' (红色字体)被置 于树的西南角,它的西南 方向链接了``Green plants''(绿色植物,绿色) 分支,东南方向链接了 ''Protista''(原生动物,淡 红色)分支,西北方向链 接的是''Fungi''(菌类,黄 色)分支。
思维导图
层次数据的表达: 图结构
图G由一个顶点(或节点)集合V和一个边集合E组成 G={V,E}
每条边exy=(x, y)连接图G的两个顶点x, y 例如:V={1,2,3,4}, E={(1,2),(1,3),(2,3),(3,4),(4,1)}
显然,这种表达对于非专业人士来说,还是 比较难懂的
图片来源:/~yifanhu/TOL/
主要的挑战
把节点和边信息展示出来 点和边的空间排布组织形式
允许用户对层次数据进行交互式分析探索 对层次数据的相关部分进行观察分析
展示:合理的利用显示空间 交互:和任务相关的功能工具
微观细节和宏观背景 对子系统进行汇总、比较不同的子系统等
根据节点与链接的布局策略, 可以细分为如下三种
正交布局(网格型布局)
缩进图(indent) 聚类树(dendrogram) 冰柱图(icicle)
径向布局(辐射型)
径向布局图 双曲树
三维布局
dendrogram 径向布局
正交布局
节点在放置的时候,都按照水平或垂直对齐 方向与坐标轴一致的,布局规则 与视觉识别习惯吻合,非常直观 缺点
三维树(Cone-Tree)
三维空间,结合二维投影 优点
三维空间来扩展可用显示空间 三维动画来降低认知成本
缺点
难以对付很大的树 三维交互还是一个挑战
双曲树排布
将节点在双曲空间分布(节点数仍然随深度曾几何 级数增长!)
双曲树排布
利用对二维空间的非线性映射来有效 地利用空间
优点 很酷 在局部细节和宏观结构的平衡
——Peter Morville
为什么要层次结构?
层次结构是复杂系统中有效的 管理组织形式,以及稳定、 可持续的发展机制
"The Architecture of Complexity: Hierarchic Systems"
社会系统 生物和物理系统 符号系统
层次结构中 个体元素的相对独立性
层级结构中的个体元素
节点链接法:结构清晰型表达(structure-clarity)
节点链接树 双曲树 三维树
空间填充法:空间利用率高(space-efficiency)
树图(Treemap) Voronoi树图
混合型:利用上述两种方法的互补性,弹性层次图为代表
Jürgensmann和Schulz对树结构可视化技术进行了总结和分类,并制作了海报。他们采用的分类 思路与上面介绍的基本一致:显性,隐性与混合三种。显性方法基本等同于节点链接法,而隐 性方法则对应空间填充法。在此基础上,根据空间维度(二维或三维)及布局方法(正交、径 向、自由布局)做了更进一步分类。这样的层层分类本身也是一个层次结构,可采用空间填充 方法进行可视化。 作品赢得了2010年IEEE InfoVis会议的最佳海报奖,其后又演化成在线互动版()
为了达到结点链接法实用性和美观性, 绘图算法设计往往需遵循一些原则:
1. 尽量避免边的交叉。边的教材可能会导致对图的错误理解。 2. 结点和边尽量均匀分布在整个布局界面上。 3. 边的长度统一 4. 可视化效果整体对称,保持一定的比例 5. 网络中相似的子结构的可视化效果相似
实际设计中,并不一定能完全满足所有的原则,设置 原则之间会产生矛盾,需要平衡和取舍,因此将产生对各 原则有不同侧重的布局
GeneaQuilts家谱树
家谱树
希腊神话中众神的家谱(局部),其中字母
F和表子示女一(个在由字父母母F(之在下字的母黑F色之圆上点的)黑组色成圆的点家)庭。ABExa. epB,leoBzr.ieWnrgiaaLntsoaosrng,.ePG.GDeenrneaeagaQilcouegivlitiescs:,
即以扎克伯格为核心;苹果是各小团队相互平等灵活作战,但乔布斯的作用非常明显;甲骨文法务
部门远大于工程部门
/2011/06/27/organizational-charts/
公 司 组 织 结 构 图
国内公司 结构图
1. 腾讯,产品与部门关系 千丝万缕阵结构变化; 4. 阿里巴巴,马云的影子 无时无处不在; 5. 360掐架大王,总要有 人在后面擦屁股
对于大型的层次结构,特别是广度比较大的层次结构,这样的布局 会导致不合理的长宽比、布局不均匀分布和较大空间浪费
电路图
• 正交且空间高效 • 对机器友好,对用户不友好
电磁炉的电路图
缩进图
快速并易于实现 可以使用纯文本(或HTML)
浏览大数据时需要很多滚动操作 容易失去上下文(context) Flare软件包的子目录结构
聚类图
/?p=951







印 欧 语 系
冰柱图
常用于聚类分析,展现层次聚类结果
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