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数据可视化教学大纲

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《数据可视化》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码 152252321 课程性质 专业选修课

培养方案 2015版 开课单位 电子商务学院 课程学分 1 课程学时 22 授课对象 信息管理与信息系统专业本科第六学期 先修课程 计算机应用基础 编写人 编写时间 2015年5月 审核人 审核时间 2015年6月

二、课程性质 《数据可视化》为全日制大学本科信息管理与信息系统专业开设的一门专业课程和选修课程。对培养学生的信息处理能力、信息分析与应用能力、信息表达能力具有重要的作用。

三、教学目标和任务 教学目标：本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。通过本课程的教学，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队数据进行可视化处理。 教学任务：介绍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介绍相应的可视化方法，并介绍可视化综合应用及实用系统。 四、教学要求 通过课程学习使学生了解数据可视化基本概念；掌握视觉感知和认知的基本原理和可视化编码原则；掌握数据定义、组织、管理、分析、挖掘等及数据工作流；掌握可视化的基础理论；掌握不同类型数据的可视化方法；掌握常用的可视化软件使用。

五、课程学时安排 序号 章节/专题/模块名称 理论课时 实践课时 总学时 1 第1部分 数据可视化简介 2 2 2 第2部分 视觉感知与视觉通道 2 2 3 第3部分 数据 2 2 4 第4部分 数据可视化基础 2 2 5 第5部分 时空数据可视化 2 2 6 第6部分 地理空间数据可视化 2 2 7 第7部分 高维非空间数据可视化 2 2 8 第8部分 层次和网络数据可视化 2 2 9 第9部分 跨媒体数据可视化 2 2 10 第10部分 可视化交互与评估 2 2 11 第11部分 可视化软件与工具 2 2 总计 22 22 六、主要内容 第1部分 数据可视化简介（2学时） 【教学目标】 理解可视化的意义；理解可视化的目标和作用；了解可视化简史；理解数据可视化释义。 【教学内容】 第一节 可视化概述 内容：可视化的意义；可视化的目标和作用；可视化简史 重点讲授：可视化的目标和作用 第二节 可视化释义 内容:数据可视化分类；数据可视化与其他方向的关系 重点讲授：数据可视化分类 【教学重点、难点】 可视化的目标和作用 思考题： 1. 可视化目标或作用在可视化历史中是如何发展变化的？ 2. 各用一个具体的例子说明什么是科学可视化、信息可视化和课时分析。 3. 描述数据可视化与信息图在生成方法和目标上的差异。 4. 举例说明数据可视化的三类通用目标。

第2部分 视觉感知与视觉通道（2学时） 【教学目标】 掌握视觉感知与认知；了解视觉通道。 【教学内容】 第一节 视觉感知与认知 内容：感知、认知、格式塔理论、视觉感知相对性 重点讲授：感知、认知 第二节 视觉通道 内容：视觉通道类型、视觉通道特性 重点讲授：视觉通道类型 【教学重点、难点】 视觉感知与认知 思考题： 1. 通过图像对比；理解视觉感知的相对性。 2. 用编程语言实现2个常用的颜色空间相互转换算法。 3. 熟悉colorbrewer和adobe kuler在线颜色选择工具。

第3部分 数据（2学时） 【教学目标】 掌握数据特征；掌握数据预处理；掌握数据分析。 【教学内容】 第一节 数据概述 内容：数据基础（属性、相似性度量）；数据特征（统计、不确定性） 重点讲授：数据特征 第二节 数据处理与分析 内容：数据预处理；数据存储；数据分析 重点讲授：数据预处理；数据分析 【教学重点、难点】 数据预处理；数据分析 思考题： 1. 什么是数据的均值、标准差、中位数、四分位数？ 2. 说出在进行数据分析时；统计分析方法、探索性数据分析和数据挖掘各有什么侧重点和优势。 3. 如何对一组数据做线型回归分析？

第4部分 数据可视化基础 （2学时） 【教学目标】 掌握数据可视化流程；掌握数据处理和数据变换方法；理解可视化编码方法；掌握可视化设计原理。 【教学内容】 第一节 数据处理与数据变换 内容：数据处理、数据变换、数据可视化编码 重点讲授：数据处理、数据变换 第二节 数据可视化设计 内容：设计框架、数据映射、视图交互设计、数据美学、可视化隐喻 重点讲授：数据映射、视图交互设计 【教学重点、难点】 数据处理、数据变换 思考题： 1. 阐述可视化的表达力和有效性的区别。举例说明。 2. 选择一个多维数据集；设计一个可视化隐喻方案。 3. 讨论不同元素在可视化双变量数据集时可能产生的可视化效果和遇到的问题。 第5部分 时空数据可视化（2学时） 【教学目标】 掌握一维标量数据可视化方法；掌握二维标量数据可视化方法；理解三维标量数据可视化方法；掌握时间序列数据可视化方法；掌握多变量空间数据可视化方法。 【教学内容】 第一节 空间数据可视化 内容：一维标量数据可视化；二维标量数据可视化；三维标量数据可视化；多变量空间数据可视化 重点讲授：二维标量数据可视化；三维标量数据可视化 第二节 时间序列数据可视化 内容：时间属性；时序数据可视化方法 重点讲授：时序数据可视化方法 【教学重点、难点】 二维标量数据可视化；三维标量数据可视化；时序数据可视化方法 思考题： 1. 用不同颜色对二维温度场进行可视化；并观察效果。 2. 搜索中美历史单行最高领导人姓名、任期以及相互访问的时间、地点。设计可视化直观有效地展示研究成果。

第6部分 地理空间数据可视化（2学时） 【教学目标】 理解地图投影；掌握点形数据的可视化；掌握线形数据的可视化；理解区域数据的可视化；了解基于地理位置的综合信息可视化。 【教学内容】 第一节 地理空间数据可视化 内容：地图投影；点形数据可视化；线形数据可视化；区域数据可视化 重点讲授：点形数据可视化；线形数据可视化；区域数据可视化 第二节 基于地理位置的综合信息可视化 内容：地理信息化；地理信息可视化 重点讲授：地理信息可视化 【教学重点、难点】 点形数据的可视化；线形数据的可视化 思考题： 1. 地图投影是一种常用的地理空间数据可视化方法；请描述这种技术的难点。 2. 通过网络检索世界各国在过去20年间的GDP总量；通过专门工具生成GDP在20的动态变化可视化。 3. 简述线型数据可视化常用的方法。

第7部分 高维非空间数据可视化（2学时） 【教学目标】 掌握高维数据变换；掌握高维数据的可视化呈现；了解高维数据的可视化交互。 【教学内容】 第一节 高维数据变换 内容：主成分分析法；多维尺度分析法；等距映射法；局部线性嵌入法 第二节 高维数据的可视化呈现与交互 内容：高维数据的可视化呈现；高维数据的可视化交互 重点讲授：高维数据的可视化呈现 【教学重点、难点】 高维数据的可视化呈现 思考题： 1. 选择适用于大尺度数据的可视化方法；简短列出这些方法的优势。 2. 选择适用于高维数据的可视化方法；简短列出这些方法的优势。 3. 通过网络下载一个多维度数据；分别采用像素图、平行坐标和马赛克图等方法比较可视化结果。 第8部分 层次和网络数据可视化（2学时） 【教学目标】 掌握层次和网络数据可视化；了解网络数据可视化；掌握图的交互与简化。 【教学内容】 第一节 层次数据可视化 内容：结点链接法；空间嵌套填充法；其他方法 重点讲授：结点链接法；空间嵌套填充法 第二节 网络数据可视化 内容：结点链接法；相邻矩阵布局；其他方法 重点讲授：结点链接法；相邻矩阵布局 第三节 图的交互与简化 内容：动态网络数据可视化；图可视化数据额效果；图可视化交互 【教学重点、难点】 结点链接法；空间嵌套填充法；相邻矩阵布局 思考题： 1. 用缩进法和径向布局法为美国NBA设计赛程可视化；对比两者的区别和优势。 2. 用相邻矩阵布局可视化任意一个社交网络。

第9部分 跨媒体数据可视化（2学时） 【教学目标】 掌握文本与文档可视化；了解社交网络可视化；掌握日志数据可视化。 【教学内容】 第一节 文本与文档可视化 内容：文本可视化；文档可视化 重点讲授：文本可视化 第二节 社交网络与日志数据可视化 内容：社交网络可视化；日志数据可视化 重点讲授：日志数据可视化 【教学重点、难点】 日志数据可视化 思考题：

1. 找一段文本并计算出该文本的词频向量。 2. 使用专门工具对文本进行多样化的可视化。 3. 对你的微博好友关注这一社交网按照结构型可视化方法中的结点链接图进行可视化；并对比不同用户的社交网络结构的异同。

第10部分 可视化交互与评估（2学时） 【教学目标】 掌握和了解可视化的价值和评估。 【教学内容】 第一节 可视化的交互、价值与评估 内容：可视化交互；可视化的价值；可视化评估 重点讲授：可视化交互

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nvivo实践教学大纲

nvivo实践教学大纲

nvivo实践教学大纲随着大数据时代的到来，研究者们对于如何更好地获取和分析数据提出了更高的要求。

在此背景下，一个强大的数据可视化和分析工具——NVivo，应运而生。

本文将围绕着《nvivo实践教学大纲》这一主题，对NVivo的实践教学进行详细阐述。

1.主题介绍NVivo是一款功能强大的质性研究软件，它能够帮助研究者更加高效地组织、管理和分析复杂的数据，进而深入挖掘研究问题的本质。

本文将主要探讨如何通过实践教学，使学习者能够熟练掌握NVivo 的使用技巧和理解其分析方法。

2.目的和重要性通过该教学大纲的编写，旨在引导教师合理利用NVivo的功能，将其融入教学内容，提高学生在质性研究领域的数据分析能力和创新能力。

这对于培养高素质的人才、推动社会科学研究方法的创新具有重要意义。

二、NVivo的基本功能介绍1.数据导入与组织NVivo可以将多种数据源进行导入和整合，如文本、图片、音频和视频等。

它提供了丰富的数据组织和分类工具，帮助研究者轻松管理海量的数据。

2.数据标注与编码NVivo支持文本和多媒体数据的标注与编码，通过给数据进行标签，研究者可以更加方便地对其进行分类和查询，以探索隐藏在数据中的规律和关联。

3.数据分析与探索NVivo提供了丰富的数据分析工具，如模式识别、文本挖掘和网络分析等。

它可以帮助研究者从多个维度对数据进行探索和分析，提取出有价值的信息。

4.结果展示与报告NVivo支持生成各种统计图表和报告，研究者可以直观地展示研究结果，并将其应用于学术论文或决策报告中。

三、NVivo实践教学的方法与策略1.理论与实践相结合在NVivo的教学过程中，理论知识的讲解与实际案例的演示应紧密结合。

学生通过实际操作与实际问题的解决，不仅能更好地理解NVivo的功能，还能发现其中的内在逻辑和价值。

2.个性化教学与分层次指导针对学生的不同需求和实际情况，教师应采用个性化教学策略，并针对不同层次的学生给予相应的指导。

大学数据可视化课程设计

大学数据可视化课程设计

大学数据可视化课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数据可视化的基本概念、方法和技能，能够运用可视化工具对数据进行有效展示和分析。

具体来说，知识目标包括了解数据可视化的历史、发展现状和未来趋势，理解可视化中的基本概念和理论，掌握常用的可视化方法和工具。

技能目标则包括能够运用可视化工具进行数据处理、图表绘制和界面设计，具备一定的数据分析和解读能力。

情感态度价值观目标则是培养学生的创新意识、团队合作精神和对数据可视化的兴趣。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括数据可视化的基本概念、方法和工具。

具体来说，将讲解数据可视化的历史、发展现状和未来趋势，介绍可视化中的基本概念和理论，如数据模型、数据映射、色彩理论等，以及常用的可视化方法和工具，如条形图、折线图、饼图、地图等。

同时，将结合实际案例，让学生通过操作和实践，掌握可视化工具的使用和数据处理的方法。

三、教学方法为了达到上述教学目标，将采用多种教学方法，如讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。

讲授法用于讲解基本概念、理论和方法，让学生掌握理论知识；讨论法用于引导学生思考和探讨问题，培养学生的创新意识和批判性思维；案例分析法用于分析实际案例，让学生通过实践掌握可视化工具的使用和数据处理的方法；实验法则用于让学生动手实践，培养学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，将选择和准备适当的教学资源。

教材方面，将选用国内外权威的 data visualization 教材，如《Data Visualization》等。

参考书方面，将推荐学生阅读一些经典的数据可视化书籍，如《The Visual Display of Quantitative Information》等。

多媒体资料方面，将收集和制作一些与课程内容相关的视频、图片和图表，以丰富学生的学习体验。

实验设备方面，将确保学生能够access to a computer with data visualization software, such as Tableau or Python libraries (matplotlib, seaborn, etc.).五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试三个部分。

《可视化程序设计》教学大纲设计

《可视化程序设计》教学大纲设计

《可视化程序设计》教学大纲设计一、课程基本信息1、课程名称：可视化程序设计2、课程类别：专业基础课3、课程学时：总学时_____，理论学时_____，实践学时_____4、课程学分：＿____5、先修课程：计算机基础、程序设计基础二、课程目标1、知识目标了解可视化程序设计的基本概念和原理。

掌握常见可视化编程工具的使用方法。

熟悉可视化编程中的基本控件和组件的功能及应用。

2、能力目标能够运用可视化编程工具设计和开发简单的应用程序。

具备良好的程序设计思维和逻辑，能够编写规范、高效的代码。

能够对程序进行调试和错误处理，提高解决问题的能力。

3、素质目标培养学生的创新意识和团队合作精神。

提高学生的自主学习能力和问题解决能力。

培养学生严谨的工作态度和良好的职业道德。

三、课程内容1、可视化编程基础可视化编程的概念和特点。

常见可视化编程工具的介绍和比较。

2、编程环境与项目创建安装和配置可视化编程环境。

创建新的项目和解决方案。

3、界面设计窗口和控件的添加、布局和属性设置。

菜单和工具栏的设计。

4、基本控件的使用按钮、文本框、标签、单选按钮、复选框等控件的应用。

5、数据输入与输出数据的获取和显示方法。

数据格式的转换和处理。

6、事件处理常见事件的类型和触发机制。

事件处理函数的编写和调用。

7、图形绘制与图像处理基本图形的绘制方法。

图像的加载、显示和处理。

8、文件操作文件的读写操作。

文件夹的操作和管理。

9、数据库操作数据库的连接和访问。

数据的增删改查操作。

10、多线程编程多线程的概念和应用场景。

多线程程序的设计和实现。

四、教学方法与手段1、课堂讲授通过多媒体课件、演示示例等方式，讲解可视化程序设计的基本概念、原理和技术，使学生对课程内容有初步的了解和认识。

2、实践教学安排充足的实践教学时间，让学生在实践中掌握可视化编程工具的使用和程序设计的方法。

实践教学过程中，教师进行现场指导和答疑，及时解决学生遇到的问题。

3、案例教学通过实际案例的分析和实现，让学生将所学知识应用到实际项目中，提高学生的综合应用能力和解决实际问题的能力。

数据分析教学大纲

数据分析教学大纲

数据分析教学大纲一、课程概述数据分析是一门旨在培养学生数据处理与分析能力的重要课程。

通过本课程的学习，学生将掌握数据分析的基本概念、方法和工具，能够从大量数据中提取有价值的信息，并运用这些信息进行决策支持和问题解决。

二、课程目标1、使学生了解数据分析的基本概念和流程，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。

2、培养学生掌握常用的数据分析方法和技术，如描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析等。

3、让学生学会使用至少一种数据分析工具，如 Excel、Python 或 R，进行实际的数据处理和分析。

4、培养学生的数据分析思维和解决实际问题的能力，能够运用数据分析结果为决策提供支持。

三、课程内容1、数据分析基础数据的类型和来源数据的质量和准确性数据收集的方法和技巧2、数据预处理数据清洗的方法和步骤，包括处理缺失值、异常值和重复值数据转换和标准化数据集成和合并3、描述性统计分析集中趋势的度量，如均值、中位数和众数离散程度的度量，如方差、标准差和极差数据分布的可视化，如直方图、箱线图和茎叶图4、推断性统计分析抽样方法和样本容量的确定参数估计和假设检验置信区间的计算和解释5、相关性分析和回归分析变量之间的相关性分析，如皮尔逊相关系数简单线性回归和多元线性回归模型回归模型的评估和诊断6、数据可视化常用的数据可视化图表类型，如折线图、柱状图、饼图等数据可视化的原则和技巧使用工具进行数据可视化7、数据分析项目实践选择实际的数据分析项目，如市场调研数据、销售数据或用户行为数据学生分组进行项目实践，包括数据收集、处理、分析和报告撰写项目展示和评价四、教学方法1、课堂讲授通过讲解理论知识、方法和案例，让学生掌握数据分析的基本概念和技术。

2、实践操作安排学生在实验室或课后进行实际的数据处理和分析操作，加深对所学知识的理解和应用。

3、小组讨论组织学生进行小组讨论，共同解决问题、分享经验和观点，培养团队合作和交流能力。