新文科背景下的大数据课程数据可视化能力培养.pptx

新文科背景下的大数据课程数据可视化能力培养汇报人：2024-01-11

新文科背景介绍大数据与数据可视化概述数据可视化能力的培养新文科背景下的大数据课程设置案例分析与实践总结与展望目录

新文科背景介绍01

新文科的定义与特点定义新文科是指以信息科技为支撑，将传统文科与理工科深度融合，形成的新型文科教育模式。特点跨学科性、技术性、创新性、实践性。

新文科强调跨学科的整合，传统文科则相对独立。学科交叉新文科注重技术应用，如大数据、人工智能等，传统文科则较少涉及。技术应用新文科注重培养学生的创新能力，传统文科则更侧重于知识传承。创新能力新文科强调实践与应用，传统文科则相对更注重理论。实践导向新文科与传统文科的比较

随着科技的不断进步，新文科将进一步深化跨学科整合，加强与产业界的合作，培养更多具备创新能力和实践经验的人才。如何有效整合不同学科的知识体系、如何应对技术的快速更新迭代、如何保证教育的质量和效果等。新文科的发展趋势与挑战挑战发展趋势

大数据与数据可视化概述02

概念大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。特点海量性、多样性、高速性、价值性。大数据的概念与特点

定义数据可视化是指将数据以图形、图像、视频等形式展现，以便更好地理解、分析和解释数据的过程。重要性提高数据理解、增强数据感知、辅助决策分析。数据可视化的定义与重要性

Tableau、PowerBI、Echarts、D3.js等。工具数据预处理、数据挖掘、数据可视化设计等。技术数据可视化的工具与技术

数据可视化能力的培养03

数据源类型了解不同类型的数据源，如结构化数据、非结构化数据、实时数据等，并掌握相应的采集方法。数据清洗和整理了解数据清洗和整理的基本流程，能够处理缺失值、异常值和重复数据。数据采集工具掌握常用的数据采集工具和技术，如网络爬虫、API接口、数据库查询等。总结词数据获取是数据可视化过程的基础，需要掌握多种数据源和数据采集方法。数据获取能力的培养

数据处理是数据可视化的重要环节，需要掌握数据处理和分析的基本方法。总结词了解数据预处理的必要性，掌握数据去重、异常值处理、缺失值填充等基本操作。数据预处理能够将不同来源和格式的数据进行转换和整合，以适应数据可视化的需求。数据转换和整合了解常见的数据分析方法，如描述性统计、可视化分析、回归分析等。数据分析方法数据处理能力的培养

数据呈现是数据可视化的核心，需要掌握多种可视化方法和技巧。总结词可视化工具可视化图表类型可视化设计原则了解并掌握常用的可视化工具，如Tableau、PowerBI、D3.js等。了解并能够根据不同需求选择合适的可视化图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。了解并遵循可视化设计的基本原则，如直观性、对比度、信息层次等。数据呈现能力的培养

ABCD数据交互能力的培养总结词数据交互是提升数据可视化效果的重要手段，需要掌握交互式可视化的基本原理和方法。交互式设计了解并能够根据用户需求进行交互式设计，提升数据可视化的互动性和体验感。交互式组件了解并能够使用常见的交互式组件，如过滤器、联动、图表缩放等。数据交互技术了解并能够使用数据交互的相关技术，如事件处理、动态更新等。

新文科背景下的大数据课程设置04

掌握数据可视化基本技能学生应能够掌握数据可视化工具和技术，将数据以直观、易懂的方式呈现出来，提高数据的可读性和理解度。提升学生的数据处理和分析能力通过本课程的学习，学生应能够运用所学知识对数据进行处理和分析，挖掘数据背后的价值和意义。培养学生对大数据的认知和兴趣通过本课程，使学生了解大数据的基本概念、特征和应用领域，激发学生对大数据的探索欲望和兴趣。课程目标与定位

课程内容与结构大数据基础知识介绍大数据的基本概念、特征和应用领域，以及大数据技术的发展趋势。数据可视化原理与技术讲解数据可视化的基本原理、技术和方法，包括图表类型、可视化设计原则等。数据处理与分析技术介绍常见的数据处理和分析技术，如数据清洗、数据挖掘等，提高学生的数据处理能力。实践项目与案例分析通过实践项目和案例分析，让学生亲身体验数据可视化的过程，加深对所学知识的理解和应用。

多元化的教学方式采用多元化的教学方式，如案例分析、小组讨论、角色扮演等，激发学生的学习兴趣和主动性。综合评价与考核采用综合评价与考核的方式，对学生的知识掌握、技能应用、实践成果等方面进行全面评价，确保学生的学习效果。理论授课与实践操作相结合采用理论授课与实践操作相结合的方式，让学生在实践中掌握所学知识，提高实际操作能力。课程实施与评价

案例分析与实践05程目标培养学生掌握数据可视化基本原理和方法，提高数据分析和解决实际问题的能力。课程内容涵盖数据可视化基础知识、常用工具和技术、实际案例分析等。教学方法采