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《大数据可视化》教学大纲

课程代码：

课程名称：大数据可视化

开课学期：5

学分/学时：16+16

课程类型：必修

适用专业/开课对象：

先修课程：

开课单位：

团队负责人：责任教授：

执笔人：核准院长：

课程的性质、目的与任务

《大数据可视化》是一门综合性很强的基础课程，主要内容包括三部分，第一部分讲解大数据可视化的基础内容，包括大数据可视化基础概念、历史、发展方向、面临的挑战等内容，帮助学生建立起对大数据可视化的基本认识。第二部分讲解不同类型数据的特点以及可视化的方法，帮助学生认识、深刻理解多种多样的数据类型，掌握针对不同类型的各种可视化方法，为第三部分的实验课程打下基础。第三部分则是选取了主流的可视化软件、编程语言，介绍其功能特点以及使用方法，最后结合案例帮助学生更好的掌握可视化这门技术，将第一、二部分的概念、知识付诸实际应用当中。

其中第二部分主要包括时间数据可视化、比例数据可视化、关系数据可视化、文本数据可视化、复杂数据可视化。

第三部分主要包括Tableaue数据可视化工具、DataV工具、Echarts工具、FineBI工具、R语言可视化语法、Python可视化语法、Excel工具的介绍以及相关案例。

本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从可视化基本概念入手，由浅入深学习大数据可视化的相关知识，学会可视化的相关关键技术，能够掌握常见可视化工具的使用，同时通过实践掌握可视化分析方法。本课程除要求学生掌握可视化的基础知识和理论，重点要求学生在实践中学会可视化分析，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。

二、教学内容及教学基本要求

1.可视化概述（2学时）

介绍数据可视化概念和发展历史，将可视化分为三类，从而深入理解可视化。理解可视化的作用，了解可视化的发展方向。

2.数据可视化基础（2学时）

了解数据可视化通用流程，了解数据可视化中数据的多种存储方式及其特点。理解并能够简单运用可视化设计原则。

3.时间数据可视化（2学时）

了解时间数据可视化的应用，理解连续型时间数据、离散型时间数据的特点，掌握对应可视化的方法。

4.比例数据可视化（2学时）

了解比例数据在大数据中的应用，掌握比例数据以及时空比例数据可视化方法。

5.关系数据可视化（2学时）

了解关系数据有关概念，掌握具有关联的数据可视化方法，掌握数据分布性的可视化方法。

6.文本数据可视化（4学时）

了解文本数据可视化的用途，了解文本信息需求的层级。掌握文本数据的获取方法、可视化方法，理解文本关系数据及可视化方法。

7.复杂数据可视化（2学时）

理解复杂数据的概念，了解其可视化难点以及可视化方法。

9．实验（16学时）

教学说明及教学基本要求见《网页设计开发》实验教学大纲。

三、教学方法

本课程教学方法以教师为主导的启发式讲授教学法为主，讨论（提问）式教学为辅，结合课外学习的教学方法。实验以学生动手实验为主，教师的启发式讲授教学法为辅，并结合讨论（提问）式教学，以及结合课外学习的教学方法。

1．本课程概念较多，因此教学形式以讲授方式为主。本课程拟采用多媒体PPT的教学方法，增加课堂信息，浅显通俗地对概念、定义和原理进行解释，增加教学的直观性，教学过程中注意各个知识点的关联性，以使学生更好地理解课程内容。

2．对课程中关键性概念、设计思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。

3．为加强和落实动手能力的培养，每章课后应安排作业，帮助学生学习和应用。

四、课内外教学环节及基本要求

本课程共16+16个学时，理论32个学时，讲授16周（每周2学时）；实验16个学时。

课外学习要求：

1．做好课前预习，预习时以教材为主，了解相关的概念、定义、原理，鼓励使用互联网拓展视野。预习中认真思考，以便带着问题主动地听课。

2．重视实验课程，要求学生根据自己的能力深入掌握相关工具的使用。

3．认真完成所布置的大作业。

五、考核内容及方式

本课程成绩由平时成绩和期末考核成绩组合而成，课程成绩以百分制计算，分配比例如下：

1．平时成绩占30%，主要考查作业的完成程度，理论课和实验课的出勤率，实验课的考试结果。其中作业占10%，实验占15%，出勤率占5%。

2．期末成绩占70%，采用考试的考核方式。考试采用上机形式，题型为选择题、简答题以及实验题目。其中实验题目占比40%，其他题型占比30%。

六、持续改进

本课程根据学生作业、课堂讨论、平时考核情况和学生、教学督导等反馈，及时对教学中不足之处进行改进，并在下一轮课程教学中改进。

网页设计开发》实验教学大纲

教学内容及教学基本要求

1.Tableau数据可视化方法(4学时)

使用Tableau软件进行简单的可视化，理解Tableau软件的功能特点。

2.DataV数据可视化方法(4学时)

使用