《数据可视化》课程教学大纲.docx

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1、数据可视化教学大纲一、课程基本信息课程名称数据可视化Data Visualization课程编码SEM221621020开课院部经济管理学院课程团队数据可视化教学团队学分2.0课内学时36讲授24实验12上机0实践0课外学时0适用专业信息管理与信息系统授课语言中文先修课程程序设计（Python）、面向对象程序设计、大数据采集与清洗课程简介 （限选）数据可视化是为信息管理与信息系统专业开设的选修课程，数据可视化是包含可视化原理与实践应用之间的一门综合应用课程。 课程主要讲授大数据可视化的工作原理和使用方法，以及数据可视化开发技术和工具。通过课堂学习和实验练习等手段，能培养学生了解 数据可视化从数

2、据处理及可视化全过程，掌握数据可视化的基本方法，理解可视化建模知识，使学生具有大数据可视化的设计和可视化开 发的能力，具备大数据清可视化编码的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实 的基础。“Data Visualization is an elective course for information management and information system majors. Data visualization is a comprehensive application course between visualization pr

3、inciples and practical applications. The course mainly teaches the working principle and usage of big data visualization, as well as data visualization development technologies and tools. Through means such as classroom learning and experimental exercises, students can be trained to understand the w

4、hole process of data visualization from data processing and visualization, master the basic methods of data visualization, and understand the knowledge of visual modeling, to enable students to have the ability of big data visualization design and visualization development, basic skills of big data

5、visualization coding, and strong ability to analyze and solve problems, it will lay a solid foundation for future work in big data related fields.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毕业要求指标点任务自选1Ml目标1：掌握数据可视化相关基础理论和概念。是1.31.32M2目标2 ：掌握可视化图表的分类和不同特点，以及可视化工具。是5. 3, 6. 35. 3, 6. 33M3目标3 ：掌握可视化开发语言和开发能力，具备大数据清可视

6、化编码的基本技能，并具有较强的分析 问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。是5. 3, 6. 35. 3, 6. 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1第1章第1章数据可视 化简介本章重点难点：数据可视化释义Ml1 /21. 1/1.21.1可视化的意 义；L2可视化 的目标和作用可视化的意义；可视化的目标和作用Ml1讲授、讨 论1作业31. 3/1.4L3可视化简史；1.4数据可视化释 义可视化简史；数据可视化释义，课程思政内容：案例选取疫情 期间远程医疗和病情可视化为例Ml1讲授、讨 论1阅读4第2章第

7、2章视觉感知 与视觉通道本章重点难点：视觉感知与认知Ml/52. 1/2.22.1视觉感知与认 知；2. 2视觉通 道2.1视觉感知与认知感知与认知定义；格式塔理论；视觉感知的相对性2. 2视觉通道视觉通道的类型；视觉通道的特性Ml1讲授、讨 论1作业6第3章第3章数据本章重点难点：数据预处理和数据分析Ml/73. 13.33.1数据基础；3. 2数据特征；3. 3数据预处理3.1数据基础数据属性；数据相似性度量3. 2数据特征数据统计特征；数据的不确定性3. 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Ml1讲授、讨 论1课后资料83.43. 4数据存储.文件存储；数据库；数据仓

8、库；数据存储与可视化Ml1讲授、讨 论1课后资料93.53. 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Ml1讲授、讨 论1作业10第4章第4章数据可视 化基础本章重点难点：数据可视化流程/114. 14.1数据可视化流 程数据可视化流程Ml1讲授、讨 论1作业124. 2/4.34. 2数据处理和数 据变换；4. 3可视 化设计4. 2数据处理和数据变换数据滤波；数据降维；数据采样；数据聚类和剖分；数据配准 与转换4. 3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Ml1讲授、讨 论1课后资

9、料13第5章第5章可视化软 件与工具本章重点难点：可视化软件与开发工具M2/145. 1/5.25.1可视化软件分 类；5. 2可视分析 软件与开发工具5.1可视化软件分类科学可视化软件与工具；信息可视化软件与工具5. 2可视分析软件与开发工具M21讲授、讨 论1作业15第6章第六章lableau 数据可视化本章重点难点：Tableau数据分析与可视化M3/166. 1/6.26.ITableau 和 Tableau 界面；6. 2 利用 Tableau 实现可视化z，6. ITableau 和 Tableau 界面 Tableau 介绍；Tableau 界面介绍 6. 2利用Tableau实

10、现可视化数据的导入及展示；筛选器；保 存工作表M31讲授、讨 论1课后作业176. 2/6.36. 2 利用 Tableau 实现可视化；6. 3Tableau 数据6. 2利用Tableau实现可视化数据的导入及展示；筛选器；保 存工作表6. 3Tableau数据分析“分析”窗格介绍；Tableau数 据分析的实现M31讲授、讨 论1课后作业分析18实验1实验1Tableau的可视化实现M32上机1撰写上机 报告19第7章第 7 章 ECharts与pyecharts数据可视化ECharts与pyecharts数据可视化/207. 1/7.27. lECharts 的下 载与使用；7. 2E

11、Charts 可视 化应用z，7. lECharts的下载与使用ECharts的下载；ECharts使用基 础;ECharts使用实例7. 2ECharts可视化应用M31讲授、讨 论1课后作业217.37.3pyecharts 可 视化应用pyecharts可视化应用M31讲授、讨 论1课后作业22实验2实验2pyecharts的可视化实现M32上机1撰写上机 报告23第8章第8章Python数据可视化本章重点难点:基于 matplotlib, pandas, seaborn, Bokeh, pyqtgraph数据可视化技术/248. 18. IPython可视化 库Python可视化库简介

12、；Python可视化库的安装与使用M32讲授、讨 论1课后作业258.28. 2NumPy 库NumPy 库M31讲授、讨 论1课后作业268.38. 3基于matplotlib 的数 据可视化matplotlib. pyplot 库简介；matplotlib 可视化M31讲授、讨 论1课后作业27实验3实验3基于matplotlib的的可视化实现，以疫情爆发期间，进行我国 各方面物资调配数量和能力进行可视化，充分展现我国制度优 势的强大组织能力M32上机1撰写上机 报告288.48. 4 基于 Pandas基于Pandas的数据可视化M31讲授、讨1课后作业的数据可视化论29实验4实验4基于

13、Pandas的可视化实现M32上机1撰写上机 报告308.58. 5 基于 Seaborn 的数据可视化Seaborn绘图介绍；Seaborn绘图实例M31讲授、讨 论1课后作业31实验5实验5基于Seaborn的可视化实现M32上机1撰写上机 报告328.68. 6基于Bokeh的 数据可视化基于Bokeh的数据可视化M31讲授、讨 论1课后作业33实验6实验6基于Bokeh的可视化实现M32上机1撰写上机 报告348.78. 7基于 pyqtgraph的数据 可视化基于pyqtgraph的数据可视化M31讲授、讨 论1课后作业35第9章第9章大数据可 视化行业分析本章重点难点：EChart

14、s与pyecharts数据可视化/369. 19.1旅游业大数据 可视化分析旅游业大数据介绍；旅游业大数据可视化分析实例；旅游业大 数据可视化实例M31讲授、讨 论1课后资料379.29. 2电商业大数据 可视化分析电商业大数据介绍；电商业大数据可视化分析实例M31讲授、讨 论1课后资料389.39. 3教育业大数据 可视化分析教育业大数据介绍；教育业大数据可视化分析实例M31讲授、讨 论1课后资料四、考核方式序号考核环辛操作细节总评占比1平时作业1 .每周布置23道题目，平均每次课1道题以上。2 .成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3 .考核学生对数据可视化

15、基本知识的掌握能力和前沿问题的思考和分析能力。20%2实验表现1 .本课程12个学时实验，共6次实验。2 .成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。3 .考核学生对可视化实现流程的熟悉程度和可视化软件和开发工具的使用和掌握程度，能够使用工具准确地清晰地进行 可视化。30%3期末考试1 .闭卷考试和上机考试，成绩均采用百分制，卷面成绩总分10。分。2 .主要考核学生对数据可视化基本知识掌握能力和前沿问题的分析。3 .考核学生对可视化软件和开发工具的使用和掌握程度。40%4课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况10%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml平时作业20%A-独立

16、思考、按时完成，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确。B-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确。c-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确。D-作业抄袭，未能按时完成，解题思路混乱。2Ml实验表现30%A-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的良好的可视化展示效果，实验报告格式正确，步骤叙述清 楚，进行数据处理和可视化。B-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述比较清楚，正确 进行数据处理和可视化。C-实验过程中认真完成实验要求，不能得到良好的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述

17、清楚，不能 很好的进行数据处理和可视化。D-实验过程中不能完成实验要求，不能得到正确的实验结果，无法进行数据处理和可视化。3Ml期末考试40%（见试卷评分标准）4Ml课堂表现10%A-精神状态饱满，回答问题准确，积极参与课堂讨论和互动。 B-精神状态良好，问题回答较好，参与课堂讨论和互动良好。 c-精神状态一般，问题回答一般，参与课堂讨论和互动一般。D-精神状态较差，回答问题有误，不参与课堂讨论和互动。5M2平时作业20%A-独立思考、按时完成，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确。B-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确。c-独立思考、按时完成，解题思

18、路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确。D-作业抄袭，未能按时完成，解题思路混乱。6M2实验表现40%A-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的良好的可视化展示效果，实验报告格式正确，步骤叙述清 楚，进行数据处理和可视化。B-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述比较清楚，正确 进行数据处理和可视化。C-实验过程中认真完成实验要求，不能得到良好的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述清楚，不能 很好的进行数据处理和可视化。D-实验过程中不能完成实验要求，不能得到正确的实验结果，无法进行数据处理和可视化。7M2期末考试30%（见试卷评分标准）8M2

19、课堂表现10%A-精神状态饱满，回答问题准确，积极参与课堂讨论和互动。精神状态良好，问题回答较好，参与课堂讨论和互动良好。 c-精神状态一般，问题回答一般，参与课堂讨论和互动一般。 D-精神状态较差，回答问题有误，不参与课堂讨论和互动。9M3平时作业20%A-独立思考、按时完成，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确。B-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确。C-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确。D-作业抄袭，未能按时完成，解题思路混乱。10M3实验表现40%A-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的良好的可视化展

20、示效果，实验报告格式正确，步骤叙述清 楚，进行数据处理和可视化。B-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述比较清楚，正确 进行数据处理和可视化。C-实验过程中认真完成实验要求，不能得到良好的可视化结果，实验报告格式正确，步骤叙述清楚，不能 很好的进行数据处理和可视化。D-实验过程中不能完成实验要求，不能得到正确的实验结果，无法进行数据处理和可视化。11M3期末考试30%（见试卷评分标准）12M3课堂表现10%A-精神状态饱满，回答问题准确，积极参与课堂讨论和互动。 B-精神状态良好，问题回答较好，参与课堂讨论和互动良好。 c-精神状态一般，问题回答一般，参

21、与课堂讨论和互动一般。D-精神状态较差，回答问题有误，不参与课堂讨论和互动。评分等级说明：A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59;六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1数据可视化的基本原理与方法，陈为，张嵩，鲁爱东，科学出版社，2018, ISBN:9787030374882. （*主教材）2图书1大数据可视化技术与应用，黄源，蒋文豪，徐受蓉，清华大学出版社，2020, ISBN:9787302547501.七、实验项目信息序号项目名称实验室名称门牌号组人数学时实验类别要求实验类型上机1Tableau的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业必做综合性是2pyecharts的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业必做综合性是3基于matplotlib的的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业选做综合性是4基于Pandas的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业必做综合性是5基于Seaborn的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业必做综合性是6基于Bokeh的可视化实现文理楼实验室文理楼12专业必做综合性是