下载文档原格式
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》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。
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。
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。
