《可视化导论》课程教学大纲.docx

可视化导论教学大纲一、课程基本信息课程名称可视化导论Inlroduction to Visua1izat ion课程编码CST521321025开课院部计算机科学与技术学院课程团队计算机视觉教学团队学分2.5课内学时48讲授24实验0上机24 |实践0|课外学时48适用专业智能科学与技术授课语言中文先修课程数据分析（Python）、机器学习课程简介 （限选）主要讲述在人工智能领域中.面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势,如何用可视化方法进行数据分析和 应用，对智能科学专业起到非常重要的支撑，本课程主要介绍基础篇、数据篇和应用篇.其中，基础篇从人、数据、可视化流程等三个层 面阐述数据可视化的基础理论和概念；数据篇则针对实际应用中遇到的不同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数 据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇若更介绍可视化综合应用及实用系统。课程的主要目的是培养学生采用可视化方式进 行的数据分析能力。通过课程的学习,掌握可视化的基本方法.采用相应的工具,创新性性地进行数据分析和设计.为其他专业课的学习 奠定基础。课程中还通过思政案例学习,引导学生审美、立意.提高艺术修养.进而提升其文化自信.激发其爱国情怀并树立正确的人生 观、世界观和价值观.It nuiinly describes how to use visualization method to analyze and apply data in the field of artificial intelligence in the face of the current new situation of scientific visualization, information visualization, visual analysis research and application, it plays a very important support for the major of intelligent science. This course mainly introduces the basic part, data part and application part. Among them, the basic article elaborates the basic theory and concept of data visualization from three aspects: human, data and visualization process. The data article aims at di fferenl types of data encountered in practical applicat ions, including Spat io-tempor«il data, geographic information data, high-dimensional non-spatial data, hierarchical and network data introduce corresponding visualization methods; The application chapter focuses on visual comprehensive application and practical system. The main purpose of the course is to cultivate students' ability to analyze data in a visual way. Through the study of the course, master the basic methods of visualization, adopt corresponding tools, and innovatively carry out data analysis and design to lay a foundation for the study of other professional courses. In the course, through the study of ideological and political cases, students are guided to appreciate beauty and conception, improve their artistic accomplishment, thusenhancing their cultural confidence, stimulating their patriotic foolings and establishing correct outlook on life, World and values.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE毕业要目R指标点任务自选1Ml目标1 ：能够根据性能与适用范围，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具.对大数据的复杂工 程问题进行分析、设计与实现。是5.22M2目标2：能够针对具体的数据,开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测专业问题,并能够 分析结论的局限性是5.3三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内学时教学方式课外学时课外环节11第1至数据可视 化简介本章至点难点：掌握基本数据类型、常用运算符和表达式的使 用，理解数据类型的转换、运算符的优先级和结合性、数据的 输入、输出.了解字符串的基本使用方法。进行思政教育.介绍数据可视化分析对社会的贡献，以及不良 使用对社会的潜在危吉Ml2讲授2SPOC21. 111可视化的意义讲解可视化的意义/31.21.2可视化的目标 和作用讲解可视化的目标和作用/41.31.3可视化简史讲解可视化简史/51.41.4数据可视化释 义数据可视化的现代意义，数据可视化分类，数据可视化与其他 方向的关系/62第2 &视觉感知 与视觉通道从感知和视觉通道两个方面讲解可视化的基础原理Ml2讲授2SPOC72. 12.1视觉感知与认感知与认知定义.格式塔理论.视觉感知的相对性/知82.22. 2视觉通道视觉通道的类型，视觉通道的特性/93第三章数据分析数据处理的基本方法Ml2讲授2SP0C103. 13.1数据基础数据属性,数据相似性度量/1 /113.23.2数据特征数据统计特征.数据的不确定性/123.33.3数据预处理数据质量，数据预处理步骤，数据预处理与可视化/133.43. 1数据存储文件存储,数据库，数据仓库,数据存储与可视化/143.53.5数据分析统计分析方法，探索性数据分析，数据挖掘，可视数据挖掘与 可视分析/154第四章数据可视化基础讲解可视化的基础知识Ml4讲授3SP0C164. 11.1数据可视化流 程讲解数据可视化的基本流程/174.24.2数据处理和数 据变换数据遮波,数据降维,数据采样.数据聚类和剖分,数据配准 与转换/ /184.34.3可视化编码标记和视觉通道.可视化编码元素的优先级.源于统计图表的 可视化/194.44.4可视化设计可视化设计框架.数据的筛选.数据到可视化的直观映射.视 图选择与交互设计,可视化中的美学因素.可视化隐喻/205第五章时空数据 可视化如何对时空数据进行可视化Ml4讲授4SP0C215. 15.1 一维标量数据 可视化讲解一维标量数据可视化/225.25.2二维标量数据 可视化颜色映射法.等值线提取法,高度映射法，标记法/235.35. 3三维标量数据 可视化等值面绘制.直接体绘制/245.45.4多变量空间数 据可视化常规多变量数据可视化，矢量场数据可视化，张量场数据可视 化/255.55. 5时间序列数据 可视化时间的属性，时序数据可视化方法/266第六至地理空间 数据可视化主要进行基于空间的可视化方法以具体数据实例,让学生了解我国国土信息Ml, M28讲授13SPOC276.16.1地图投影地图投影，常用可视化变量/286.26.2点形数据的可 视化点地图.像素地图/296.36. 3线形数据的可 视化网络地图，流量地图./306.46.4区域数据的可 视化等值线图，等值区间地图，比蛟统计地图/316.56. 5基于地理位置 的综合信息可视化地理信息简化与标识，多源时空地理信息可视化/327第七去高维非空 间数据可视化讲解高绝非空间数据的可视化方法Ml, M22讲授2SP0C337.17.1高维数据变换主成分分析法，多维尺度分析法，等距映射法，局部线性银入 法/347.27.2高维数据的可 视化呈现基于点的方法.基于线的方法，基于区域的方法，基于样本的 方法/357.37.3高雄数据的可 视化交互灰尘与铁.过谑，放大，画笔和徒接.灵活轴线法/368第八至层次和网 络数据可视化介绍网络数据可视化的基本方法 思政论坛,讨论隐私保护的意义Ml, M22讲授2SP0C378. 18.1层次数据可视 化结点链接法，空间冰套填充法，其他方法/388.28.2网络数据可视 化结点链接法.相邻矩阵布局，其他方法/398.38.3图的交互与简 化动态网络数据的可视化,图可视化的视觉效果.图可视化中的 交互/-109第九童跨媒体数 据可视化跨媒体数据的可视化方法Ml, M22讲授2SP0C419.19.1文本与文档可 视化文本可视化释义.文本可视化基本潼程，单文本内容可视化， 多文档可视化.时序型文本可视化.特殊文本可视化/429.29.2社交网络可视 化相关概念与原理,基本可视化方法.案例分析/439.39.3日志数据可视 化商业交易数据可视化,移动轨迹数据可视化，系统日志数据可 视化/f /4410第十章可视化交 互与评估如何进行可视化交互与评估Ml2讲授2SP0C4510.110.1可视化交互可视化交互方法分类.可视化交互空间，可视化交互模型.交 互硬件与软件/4610.210. 2可视化的价 值和评估可视化的价值，可视化评估/1711第十一妾可视化 软件与工具介绍可视化的常用工具思政论坛,讨论国产软件发展的意义Ml, M22讲授2SP0C4811. 1H.1可视化软件 分类讲解可视化软件的基本分类情况/1911.2H.2科学可视化软件与工具常用的科学可视化软件与工具/5011.3H.3信息可视化 软件与工具常用的信息可视化软件与工具/5111.411.4可视分析软常用的可视分析软件与开发工具/件与开发工具四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1作业根据各章内容,制定对应的作业，让学生针对各章的内容.进行具体举提.实现阶段性鼓励和促进30%2平时表现映席、迟到、上课表现，已经对课程的贡献程度10%3大作业可视化综合案例40%4课程报告综合报告20%五、河分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml作业30%，卜能够充分结合性能与适用范陶，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问题 进行分析、设计与实现。R能够较好的结合性能与适用范围，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问 题进行分析、设计与实现.c-基本能够结合性能与诙用范围,选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问题 进行分析、设计与实现。D-未完成作业。2Ml平时表现10%A-从不迟到早退，不缺席课程，对课程内容能够进行深入的思考； B-偶尔迟到早退，;2次不缺席课程，对课程内容能够进行思考； C-存在迟到早退,34次不缺席课程,对课程内容了解一般； D-上课态度不积极,存在较多迟到、早退、缺席状况。3Ml大作业40%，卜能够充分结合性能与适用范围，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问题 进行分析、设计与实现。B-能够较好的结合性能与适用范围,选择和使用怡当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问 题进行分析、设计与实现.c-基本能够结合性能与适用范围，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工程问题 进行分析、设计与实现。D-未完成作业。4Ml课程报告20%A-按时提交作业，课程报告撰写规范，各部分齐全.分析合理。B-按时提交作业，课程报告撰写较规范，各部分齐全.分析较合理，c-课程报告撰写欠规范，缺少部分内容，分析不全面，D-课程报告未完成5M2作业30%A-能够充分的针对具体数据.开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测专业问题,并能够很好的 分析结论的局限性。B-能够姣好的针对具体数据，开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测专业问题，并能够较好的 分析结论的局限性。c-基本能够针对具体数据,开发或选用满足特定需求的现代工具,模拟和预测专业问题,基本上能够分析 结论的局限性。D-未完成。6M2平时表现10%，卜从不迟到早退，不缺席课程.对课程内容能够进行深入的思考； B-偶尔迟到早退，厂2次不缺席课程，对课程内容能够进行思考； C-存在迟到早退，3、4次不缺席课程，对课程内容了解一般； D-上课态度不积极，存在蛟多迟到、早退、缺席状况。7M2大作业40%A-能够充分的针对具体数据,开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测专业问题，并能够很好的 分析结论的局限性。B-能够较好的针对具体数据，开发或选用满足特定需求的现代工具.模拟和预测专业问题，并境够较好的 分析结论的局限性。5基本能够针对具体数据,开发或选用满足特定需求的现代工具.模拟和预测专业问题,基本上能够分析 结论的局限性。卜未完成。8M2课程报告20%A-按时提交作业,课程报告撰写规范,各部分齐全.分析合理。B-按时提交作业.课程报告撰写较规范，各部分齐全,分析较合理，c-课程报告撰写欠规范，缺少部分内容，分析不全面。D-课程报告未完成评分等 (A, B,(级说明：:,D, E = 90-100, 80-89, 70-79, 60-69, 0-59;A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59;A, B, C = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59：(A, B = 80-!00, 0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书数据可视化的基本原理与方法.陈为,科学出版社，2013-06-01, lSBN:9787030374882.2网络视频1可视化导论，陈为，中国大学M00C.