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数据可视化课程课件

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第19课 数据呈现可视化 课件(22张PPT)

第19课 数据呈现可视化 课件(22张PPT)

1．趋势可视化 趋势可视化通常用于描 绘数据随时间的变化趋势。 常见的趋势可视化包括折线 图、柱形图、像素图等。
折线图
柱形图
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
2．比例可视化 比例可视化通常用于显 示不同部分所占整体的比例 关系。常见的比例可视化包 括饼图、环形图等。
饼图
环形图
第19课 学习内容
第19课 学习内容
三、体验数据可视化
利用Python绘制温度变化趋势图
主要代码
第19课 课堂总结
1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势 变化等。
2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视 化和标签云。
3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制 图表并显示等步骤。
二、熟悉常见的数据可视化方式
3．分布可视化 将散点图与地图结合，可以表示数 据在地理位置上的分布情况。例如，可 以在共享单车手机应用软件中轻松查询 附近的空闲单车。
散点图与地图结合
第19课 学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
4．标签云 标签云可以直观地展示一段文本数 据中的高频词，词频越高字体就越大， 让人不用阅读全文也可以大概了解文本 中的重点内容。
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？说说数 据可视化有哪些作用？
第19课 学习内容
一、了解数据可视化的作用
1．发现数据异常 通过数据可视化可以更加容易地识别 并定位数据中存在的异常。 例如，对温度数据进行可视化呈现后， 可以直观地发现13:00左右的数据有异常。
例如，一些航班出行服务的手机应 用软件会提供近期该航班的起降时间， 如图所示，人们可以判断近期乘坐此航 班大概率会晚点。

《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

19_大数据可视化介绍课件

19_大数据可视化介绍课件

大数据可视化介绍课件演讲人目录01.大数据可视化的概念02.大数据可视化的工具和技术03.大数据可视化的设计原则04.大数据可视化的应用前景大数据可视化的概念1数据可视化的定义数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。

数据可视化可以帮助人们更好地理解数据的分布、关系和趋势。

数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。

数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。

数据可视化的作用01帮助人们更好地理解数据02提高数据分析的效率03促进数据驱动的决策04增强数据的传播力和影响力数据可视化的应用领域商业领域：帮助企业分析市场趋势，制定营销策略01教育领域：帮助教师和学生更好地理解和分析数据，提高教学效果02科研领域：帮助研究人员更好地分析和展示研究成果，提高科研效率03政府领域：帮助政府更好地分析和展示政策效果，提高政策制定和实施的准确性和有效性04大数据可视化的工具和技术2数据可视化工具●Tableau：商业智能和数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Power BI：微软开发的数据可视化和业务智能工具，支持多种数据源和图表类型●D3●Plotly：Python库，用于创建交互式数据可视化●Google Data Studio：谷歌开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●***gram：在线数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Canva：在线设计工具，支持创建数据可视化图表●ECharts：百度开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●Apache ECharts：Apache基金会开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型●SAS Visual Analytics：SAS公司开发的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型数据可视化技术01数据可视化工具：如Tableau、Power BI等02数据可视化技术：如数据可视化图表、数据可视化地图、数据可视化动画等03数据可视化设计原则：如清晰、简洁、易于理解等04数据可视化应用领域：如商业智能、数据分析、数据新闻等数据可视化案例分析01案例一：Google Flu Trends02案例二：FacebookSocial Graph03案例三：Amazon SalesDashboard04案例四：NewYork TimesElection Map大数据可视化的设计原则3数据来源：确保数据来源可靠，真实反映实际情况数据处理：对数据进行清洗、整理和转换，保证数据质量数据展示：选择合适的图表类型，准确反映数据关系和趋势数据解读：对数据进行正确解读，避免误导和误解数据更新：定期更新数据，保持数据可视化的时效性数据安全：确保数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用交互式设计：提供交互式功能，让用户能够更深入地了解数据布局设计：合理布局，避免元素过于拥挤或分散标签设计：使用简洁明了的标签，避免使用过于复杂的术语颜色选择：使用对比度高的颜色，提高数据之间的区分度数据可视化的视觉效果01清晰明了：数据可视化应使数据易于理解，避免过于复杂或模糊的视觉效果。

浙教版(2020)信息技术七年级上册第10课 数据可视化 说课课件(18张PPT)

浙教版(2020)信息技术七年级上册第10课 数据可视化 说课课件(18张PPT)

学生情况
七年级学生好动,好奇,好表现,应采用形象生动,形式多样的教 学方法和学生广泛的,积极主动参与的学习方式,去激发学生学 习的兴趣.生理上,学生好动,注意力易分散,爱发表见解,希望得 到老师的表扬,所以在教学中应抓住学生这一特点,发挥学生的 主动积极性。
7
di
er zhang jie
第二章 节
数据可视化
01 教材分析 02 教法学法 03 教学过程
di
yi zhang jie
第一章 节
1.1地位与作用
形象直观的反映数据间的关系 学习如何用图表呈现数据，体验数据处理中的作用。
4
1.2 教学目标
通过用图表呈现“湖塘中学第8周剩菜剩饭统计表” 的相关数据，学会根据数据呈现需求创建合适的 图表并能合理设置图表。
熟悉创建、设置图表的一般方法。
通过观察分析图表获取信息，得出结论，理解 数据可视化在数据处理过程中的作用及意义。
学会利用图表正确的表达观点，树立正确的 信息社会价值观和Байду номын сангаас任感。
5
1.3 教学重难点
重点
创建及设计图表
难点
根据需求创建并设置合适的图表来呈现数据
6
1.4 学情分析
学习状况
在前面的4节课中，学生已经学习了数据整理、数据计算、数 据分析等数据处理的方法，因此已经具备一定的Excel操作基 础，且为本堂课将要使用的范例做好了准备。
Level2：同一张数据表从不同角 度进行分析，可以得到不同的信息。 请自选一个角度、自选一种图形进行 数据统计图制作。
15
3.4 总结展望
16
教师为主导、学 生为主体，让学 生做课堂的主人。
注重迁移运用，让 学生由乐学到学会， 最终达到会学会用。

3-2数据分析与可视化课件华东师大版高中信息技术必修1

3-2数据分析与可视化课件华东师大版高中信息技术必修1
• 哪种方式能更直观地反映水和燃 气的使用情况？
数据可视化是将数据以图形化方式呈 现，从而能够清晰、有效地传达与沟通信 息。
与表格和文字相比，用图形方式展示数 据的特征，能够更准确地表示数据的分布情 况，便于人们有效地分析和理解数据。
3
水（立方米） 燃气（立方米）
一月
14
23
二月
16
21
三月
17
18
四月
16
17
五月
18
17
六月
20
18
七月
23
20
八月
21
21
九月
20
19
十月
18
18
十一月
16
18
十二月
16
22
水和燃气的使用情况
26 24 22 20 18 16 14 12 10
一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月
水（立方米）
燃气（立方米）
• 若要将表格转化为图形，可以使 用哪些基本工具？
整数百分比 一位小数 一位小数百分比 两位小数百分比
13
数据可视化——核心代码
类型 折线图 柱状图
饼图
核心代码 Plt.plot(横坐标,纵坐标) Plt.bar(横坐标,纵坐标) Plt.pie(x,labels,autopct)
14
数据可视化——图表元素
图表元素 添加标题 添加x轴标题 添加y轴标题 修改x轴刻度 修改y轴刻度
1. 电子表格软件(Excel) 2. 编程语言(Python)
4
电子表格软件——Excel
• 打开桌面上的“数据可视化_素材”文件夹 • 根据要求，将表格转化为合适的图表 • 操作步骤：选中数据“插入”选项卡图表右下角扩展选项卡

数据可视化介绍课件

数据可视化介绍课件
演讲人
数据可视化介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
数据可视化的概念
数据可视化的工具和技术
数据可视化的设计原则
数据可视化的案例分析
1
数据可视化的概念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
01
03
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之间的关系和趋势。
教育领域：教学分析、学生成绩评估、教育资源分配等
科研领域：数据分析、实验结果展示、论文撰写等
环保领域：环ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ监测、污染治理、生态保护等
01
03
05
02
04
06
2
数据可视化的工具和技术
数据可视化工具
4
3
Tableau：操作简单，适合快速生成可视化报告
D3
2
1
Excel：简单易用，适合处理表格数据
Power BI：功能强大，适合处理复杂数据
02
数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。
04
数据可视化的作用
帮助人们更好地理解数据
增强数据呈现的直观性和吸引力
04
支持决策制定和问题解决
提高数据分析的效率
数据可视化的应用领域
商业领域：市场分析、销售预测、客户关系管理等
医疗领域：疾病诊断、治疗方案制定、医疗资源分配等
政府领域：政策制定、社会问题分析、公共资源分配等
可读性强：使用易于理解的图表和标签，确保数据可读性
保持一致性：使用统一的颜色、字体、样式等，保持整体一致性
易于比较：使用适当的图表和布局，便于数据比较和分析

第6课数据可视化课件

第6课 大数据的应用
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 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。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。

数据可视化介绍课件


03
科研领域：用于展示实 验数据、研究成果等
05
医疗领域：用于展示病 人数据、治疗效果等
02
教育领域：用于展示教 学成果、学生成绩等
04
政府领域：用于展示政 策效果、社会状况等
06
环保领域：用于展示环 境数据、污染情况等
2
数据可视化的方 法
数据可视化的基本原则
准确性：确保数据可视化的准确性，避免误 导观众
3
数据可视化的案 例分析
案例选取标准
数据类型：选取 具有代表性的数 据类型，如数值 型、分类型、时
间序列型等。
应用场景：选取 具有实际应用价 值的案例，如商 业分析、科学研 究、教育等领域。
视觉效果：选取 视觉效果突出的 案例，如色彩搭 配、布局设计、
图表类型等。
故事性：选取具 有故事性的案例， 如成功案例、失 败案例、创新案
案例分析结果
案例一：某公司销售数据可视化分析，发现销售 业绩与季节性因素有关
案例二：某城市交通数据可视化分析，发现高峰 时段拥堵情况与道路规划有关
案例三：某电商平台用户行为数可视化分析， 发现用户购买行为与商品价格、评价等因素有关
案例四：某社交媒体用户数据可视化分析，发现 用户活跃度与平台内容质量、用户互动有关
数据可视化介绍 课件
目录
01. 数据可视化的概念 02. 数据可视化的方法 03. 数据可视化的案例分析 04. 数据可视化的未来趋势
1
数据可视化的概 念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形 式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之 间的关系和趋势，从而更好地进行决策。
谢谢

数据可视化ppt课件

胎面宽度(Tire width): Numberic
价格(Price): Numberic
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33
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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23
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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24
Seesoft – 超酷的代码可视化工具
45
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9
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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10
为什么可视化？
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11
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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42
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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44
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
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29
• 谁你是这个数据的使用者？ • 他们需要什么样的数据？

4.2.4 数据可视化(课件) 《信息技术》高中必修 1 数据与计算(浙教版)


3 中国在历届亚运会奖牌数分析并预测杭州亚运会表现
散点图 明确需求 确定类型 选择数据 最佳表现
4 杭州亚运会电竞项目参赛队员比赛数据分析
材料四：
打野：Xun（前） vs Kanavi（后） 场次：15 - 15 场均击杀：5.07 - 3.80 场均死亡：2.60 - 1.67 场均助攻：9.13 - 9.33 KDA：5.5 - 7.9 参团率：65.70% - 73.50% 击杀占比：23.50% - 21.30% 分均补刀：6 - 6.7 分均伤害：471 - 471 伤害占比：16.80% - 17.80%
材料一：第11届北京亚运会有37个国家参加。其中， 参赛运动员共6578人，而到了广州亚运会，参与的国 家与地区有45个，人数一跃到了9704人，而在杭州亚 运会亚奥理事会45个国家（地区）奥委会均已报名， 运动员人数达到12417人，报名规模创历届之最。
时间数据 明确需求 确定类型
1 杭州亚运会规模分析
明确需求
2 杭州亚运会志愿者比例分析
材料二：数据显示，杭州亚运会赛会志愿者注册总人 数32.14万，成功报名人数22万(高校报名者占比67%， 社会志愿者占比33%)，其中国际志愿者1800余人。 18-30岁人数占94%，男性占33%、女性占67%，有 日、韩、法、俄、阿、泰等小语种技能的报名者有近 1.5万人，志愿者申请人总体质素较高。
1 杭州亚运会规模分析
参与国家地区数
50
45
45
40
37
30
20
10
0 北京亚运会 广州亚运会 杭州亚运会
14000 12000 10000
8000 参与国家地区数 6000
4000 2000
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PowerMap（既定逻辑） 图表类可视化 Grasshopper（可变逻辑）
课程安排——8课时
课时1
1.Rhino基本操作 2.Grasshopper基本操作 3.Grasshopper数据结构讲解
课时2
1.OSM开源地图数据获取 2.DEM高程数据获取
课时3
1.城市POI点位数据获取 2.网页信息爬取
PowerMap（既定逻辑） 图表类可视化 Grasshopper（可变逻辑）
课程总体介绍——两个部分
第二部分：常用逻辑构建模式
软件： 1.Rhino 2.Grasshopper 高程，坡度，日照 地形可视化 设计道路坡度 可视区域 雨水径流 城市日照 空间可视化 城市排水 最短路径 人口密度，容积率 3.Grasshopper插件
2.数据结构（数据发生映射前的组合方式）
1.数据结构种类 线形数据（list） 树形数据（tree）
2.数据结构组合方式 list*list：运算单元为每个数字，遵循映射原理 list*tree：组也遵循映射原理，一个list为一个组，tree为多个组，先进行组这 个层级的映射，再进行各组内部的映射 tree*tree：先进行组层面的映射，再进行组内的映射
课程总体介绍——两个部分
第一部分：常用数据爬取方式
熟悉常见网络免费数据的获得方式 1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS经纬定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）
第二部分：常用逻辑构建模式
熟悉，掌握Grasshopper的逻辑构建方式 PowerMap（既定逻辑）
Q&A
QUESTION AND ANSWER SESSION
演示时间
Point 4：等高线填色实例
Q&A
QUESTION AND ANSWER SESSIODATION
网站推荐
1.Ncf参数化建筑联盟：
Point 3：Grasshopper映射和数据结构
映射图示
长映射 短映射 交叉映射
Point 3：Grasshopper映射和数据结构
数据结构图示（长数据为例） list * list list * tree
tree * tree
演示时间
Point 3： Grasshopper数据结构讲解
通过组内随机和成组随机示意
4.网页信息爬取（纯数据分析）
课程总体介绍——两个部分
第二部分：常用逻辑构建模式
软件： 1.Excel+PowerMap 2.ArcGIS 高程，坡度，日照 地形可视化 设计道路坡度 可视区域 雨水径流 城市日照 空间可视化 城市排水 最短路径 人口密度，容积率 3. Adobe Illustrator
ieda 数据可视化 | 大数据背景下的分析图课程 y
The Data Visualization For Design Work
主讲：你小姨 / 设计e周
课程总体介绍
大数据分析图
大数据分析图旨在通过一定的方式获取互联网数据，并通过分析逻辑的构建对 数据进行处理，并以图示的方式展现，从而获得对设计有价值的信息。 （设计师的层面与数据分析师的层面还是有差距的，更偏向于数据展示，数据 分析深度若于后者）
1.Rhino
2.Grasshopper+插件 3.GlobalMapper 4.QGIS
4.网页信息爬取（纯数据分析）
课程总体介绍——两个部分
第一部分：常用数据爬取方式 1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 软件： 1.GoogleEarth 2.GETools 3.坐标转换工具 4.Rhino 5.Grasshopper+插件 6.GlobalMapper
课时8
1.空间可视化：日照 2.空间可视化：城市排水 3.空间可视化：城市天际线 4.空间可视化：最短路径 5.空间可视化：容积率 6.空间可视化：人口密度
课时1
Grasshopper基本介绍 Grasshopper映射和数据结构
LESSON Rhino基本操作 1
等高线填色实例
Point 1：Rhino基本操作
2.数据分析图：
PS.书籍推荐 1.Grasshopper入门晋级必备手册 2.Skywoolf新书《数字冥想》
课程的意义和学习方法
课程的核心是“编程思想”
1.编程学习的意义 1.解决日常中的实际问题 2.设计行业的变革 王振飞视频 2.学习方法 1.像学英语一样去学习GH 单词=电池 语法=映射和数据结构 2.笔记+字典查询
4.Make2D
演示时间
Point 1：Rhino基本操作
Point 2：Grasshopper基本介绍
1.基本操作
1.快捷键 加选 shift；减选 ctrl 编组 ctrl+g 查找电池位置 ctrl+alt+鼠标左键 2.连线操作 加选：shift 减选：ctrl
2.运算器介绍
1.运算器的显示样式：图标 全称 2.运算器工作状态：工作 数据不全（无数据） 报错 3.运算器的显示与隐藏 4.运算器的工作与不工作 5.运算器的赋值 6.运算器的重命名（方便观察逻辑）
Q&A
QUESTION AND ANSWER SESSION
THANK YOU
Ieday 设计e周
数据可视化 | 大数据背景下的分析图课程
演示时间
Point 2：Grasshopper基本介绍
通过螺旋线建模示意
Q&A
QUESTION AND ANSWER SESSION
Point 3：Grasshopper映射和数据结构
1.映射（数据在各分支内部运算的过程中所遵循的规则）
1.长映射 2.短映射 3.交叉映射 注意：映射只发生在组内，组的层面不发生
课时4
1.图表类可视化 既定逻辑一： PowerMap
课时5体
2.图表类可视化 可变逻辑： Grasshopper
课时6
1.地形可视化：高程 2.地形可视化：坡度 3.地形可视化：日照
课时7
1.地形可视化：设计道路坡度 2.地形可视化：可视区域 3.地形可视化：雨水径流 4.地形可视化：地形天际线
1.文件的导入和导出
1.（二维线稿）dwg ai （三维模型）3ds su obj 2.图片格式 导入：工作窗配置—帧平面 导出：命令viewcapturetofile
3.基本操作
1.选择物体：shift加选，ctrl减选 2.垂直控制：ctrl 3.测量长度：distance 4.重复上次操作：鼠标右键
PowerMap（既定逻辑） 图表类可视化 Grasshopper（可变逻辑）
课程总体介绍——两个部分
第二部分：常用逻辑构建模式
软件： 1.Rhino 2.Grasshopper 高程，坡度，日照 地形可视化 设计道路坡度 可视区域 雨水径流 城市日照 空间可视化 城市排水 最短路径 人口密度，容积率 3.Grasshopper插件
图表类可视化
Grasshopper（可变逻辑） 高程，坡度，日照
地形可视化
设计道路坡度 可视区域 雨水径流 城市日照
Grasshopper（可变逻辑）
空间可视化
城市排水 最短路径 人口密度，容积率
Grasshopper（可变逻辑）
课程总体介绍——两个部分
第一部分：常用数据爬取方式
1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 软件：
三个步骤 | Three Steps
1.数据获取 2.逻辑构建（重点） 3.作图
编程语言：Grasshopper，C#，VB，Python，processing， D3.js（可视化库 https:///）
两个部分 | Two Parts
1.常用数据爬取方式 2.常用逻辑架构方式
课程总体介绍——三个步骤
PowerMap（既定逻辑） 图表类可视化 Grasshopper（可变逻辑）
课程总体介绍——两个部分
第二部分：常用逻辑构建模式
软件： 1.火车头采集器 2.Excel 高程，坡度，日照 地形可视化 设计道路坡度 可视区域 雨水径流 城市日照 空间可视化 城市排水 最短路径 人口密度，容积率 3.Rhino+Grasshopper 4.Adobe Illustrator
4.网页信息爬取（纯数据分析）
课程总体介绍——两个部分
第一部分：常用数据爬取方式 1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 软件： 1.脉策数据 2.坐标纠偏
4.网页信息爬取（纯数据分析）
课程总体介绍——两个部分
第一部分：常用数据爬取方式 1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 软件： 1.火车头采集器 2.Excel
数据爬取
逻辑构建 分析过程
作图
使用软件
1.Google Earth 2.GETools 3.GlobalMapper 4.QGIS 5.火车头采集器
使用软件
1.Grasshopper（重点） 2.GIS（既定逻辑） 3.PowerMap（既定逻辑）
使用软件
1.Rhino+Grasshopper 2.Adobe Illustrator 3.Photoshop
2.基本界面介绍
1.四种视图 2.更改视图样式 SU显示风格设置方式 3.图层 和CAD一样
5.选取工具集+可见性工具集+图层（和CAD一样） 6.锁定格点+平面模式+物件锁点+智慧轨迹+操作轴