数据可视化展现
A·前言
如何从数据中获取重要的信息或者是可用的信息一直是大部分数据工作人员
的一个问题，然而如何从数据展示自己想要表达的信息又是一门科学，一般的数
据展示有表格和图表展示，然而表格展示数据也有它的优点，就是能将大量丰富
的信息放在一张表中，缺点也是又信息过于大量，无法让看表格的人一下子就能
找出他们可用的信息，也无法掌握数据走向和趋势。图表展示传统中又有柱形图，
散点图，折线图，饼图，堆积图，热力图等，这些图形如何选择，如何在这些图
形中加入自己想要表达信息的元素，也是各个不相同的。
B .1散点图
散点图，就是用点再坐标上表示数据，坐标系又分笛卡尔坐标（一般的X和Y
坐标），和极坐标等，大部分的散点图都是笛卡尔坐标来展示数据，比较直观的
表达数据信息，但是有时候表达了数据信息并没有表达了自己的信息，如下
这是一个R软件的内置数据diamonds所做出来的图，,这个数据收集了历年卖出
去钻石的信息，横轴表示的钻石的克拉数，纵轴表示钻石的数量，我们可以从图
中得出得出0.4克拉的钻石是出现最多的，在0.4到1之间的克拉钻石数量高于
其他克拉数，如果我们还想从这幅图中得到一些其他的信息呢？在这幅图上，如
果我们想探究这个数量有没有和数量该怎么办，这时候我们就可以在这幅图加上
另外一个密度变量进去代表点的大小。
可以代表颜色，不过颜色一般情况下最好使用非连续变量才能看出效果，连续变
量反而容易出现颜色梯度不大，不好区分。下图是一个R软件的内置数据集，横
轴表示的是发动机排量，纵轴表示的是，对高速公路耗油量，在根据气缸数给点
上色，在根据发动机负载量控制点的大小，可以看出负载量和发动机排量是高度
的相关。
如果出现的是大量的数据集，都聚集在图上，一时间上范围很大，无法寻找出有
用的信息，这时候我们就该考虑控制该数据集的透明度了。
这时候我们能看出数据大部分都聚集在一个区域，点点和之间还可能出现重合，
我们要缩小研究数据的范围，让看出者能一眼就能看出最频繁的数据出现在哪
我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历
程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、
图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间
分析、科学建模等。
这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗
的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视
化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。我尽量查找了每张数据图表背后的
背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地理解这些图表所呈现的含义，而不仅
仅是停留于对“好看”的赞叹上。这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。
数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭
义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非
数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的
数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更
大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技
术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表
现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新
兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可
视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并
成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、
《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
数据分析与可视化
【学情分析】
通过前面的学习，学生已经了解对采集的数据进行分析的基本方法，并能够利用Pyhon语言的模块和程序设计进行数据分析。学生在日常生活中对数据可视化已经有了感性认识，所以基本概念比较容易理解，难点在于根据项目和活动选用合适的可视化方式并选择合适的工具实现数据可视化。
【教学重点】
数据可视化的实现。
【教学难点】
根据需求，选取适当的数据可视化形式，呈现和表达数据。
【教学方法】
教学方法：每4人为一个项目小组，在项目研究过程中互相交流、分享、协作，小组成员各有分工，通过在线协作平台共同完成相关活动表格或实验报告的填写。
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。
实践活动与项目活动相结合：学生以完成项目活动为目标，通过实践活动加强对知识的理解与应用。
【教学过程】
教学环节 教学内容 学生活动 设计意图 情境引入 1．展示“高中学生选科影响因素调查数据表”（节选）并提问：通过观察数据表可以得到什么启示？
2．展示“高中学生选科影响因素调查数据表”对应的图表并提问：通过观察数据可视化图表可以得到什么启示？
3．引导学生通过对比数据分析表和可视化图表的异同，了解数据可视化的优点及作用。
4．展示典型的数据可视化实例，如手机上的天气预报、教科书中的可视化图表示例 思考回答
对比总结
感受情境
1．引出本节课的主题—数据可视化。
2．通过观察、思考、对比、总结以及了解更多的数据可视化实例，使学生对数据可视化的呈现形式和作用有所了解，为后面理解数据可视化概念以及设计并使用数据可视化打下基础，提高学生的信息意识和计算思维
体验在线生成可视化图表
活动主题：了解数据可视化活动内容：
1．学习微课“数据可视化简介”里的内容，了解数据可视化的概念、作用和常见形式。
2．学生分别访问国家统计局宫方网站中的“可视化产品”栏目和百度ECharts等网站，教师引导学生探索在线生成可视化图表的方法。学生以小组为单位完成表格
