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ADDINCNKISM.UserStyle《数据可视化技术实验》课程教学大纲
(实验课程·2023版)
一、课程基本信息
课程号
0923S06022
开课单位
数学与信息科学学院
课程名称
(中文)数据可视化技术实验
(英文)ExperimentsofDataVisualizationTechnology
课程性质
选修
考核类型
考查
课程学分
1
课程学时
34
课程类别
专业发展课程(专业拓展课)
适用专业(类)
数据科学与大数据技术专业
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《数据可视化技术实验》课程是本专业(类)的一门专业拓展课程,旨在培养学生对数学统计、可视化编程、视觉设计等多学科的交叉融合能力,掌握大数据中利用各项技术完成知识挖掘和认知的方法。本课程主要涉及感知与认知、统计与分析、视觉通道与视觉暗示、艺术设计与审美等多个理论。本课程主要包括可视化实践中的意义准则、准确准则、清晰准则、洞察准则、效率准则等设计与实现的实验项目。
(二)教学目标
通过本课程,使学生在《数据可视化技术》课程中学习到的理论和开发技术在PowerBI环境下进行相关复现和实践,从而加深对数据可视化原理和设计规律的理解,培养学生分析问题、解决问题的能力,提高专业素质。
课程目标1:使学生透彻理解各种常用数据可视化的设计流程、设计原则及相关设计实现,全面掌握处理数据可视化的理论和方法。
课程目标2:培养学生的终身学习能力、创新意识和创新能力以及职业和专业素养
课程目标3:掌握文献检索的方法,并能够进行文献分析,了解本学科的发展热点和趋势。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
1-4:数据科学与大数据技术相关知识
课程目标1
2-6:能熟练使用计算机(包括常用语言、工具以及一些专用软件),具有基本算法分析、设计能力和较强的编程能力,能够将数据分析方法编程实现、进行大数据分析实验能力,具有一定的数据科学研究和大数据软件开发的能力
课程目标2
2-4:具有运用现代信息技术进行文献检索、分析、整理归纳的能力,熟悉预研报告、可行性分析报告、研究方案设计、实验报告及论文撰写规范,能够针对复杂工程问题,开发、选择与使用适当的技术、资源、现代工具和信息技术工具;
课程目标3
四、教学方式与方法
教学方式:课堂讲授实验内容为辅、学生动手实验为主。
教学方法:启发式教学、探讨式教学、理论与实践相结合。在基本分析和设计方法指导下,以完成一个个独立可视化任务作为教学任务和目标,用一个个侧重点不同的任务和目标来引导学习,使其贯穿整个教学过程。通过逐个完成不同侧重的任务,使学生透彻理解各种常用数据可视化的设计准则、设计流程及相关的实现工具使用,全面掌握数据可视化的理论和方法;培养学生具备较深入的理解和了解数据、选用合适的视觉元素/视觉暗示实现设计以及视觉效果评价的能力;使学生接受系统的、科学的分析问题和解决问题的训练,提高解决实际可视化需求的能力。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
熟悉PowerBI可视化工具的主要界面,掌握PowerBI工具中的常用功能和设计使用过程,熟练开发流程并可应用到实际数据分析过程中;理解MACIE准则中的各个主要准则及实现该准则的方式和注意事项,掌握在PowerBI中实现该准则的相关过程。
(二)教学难点
在实现个准则的过程中熟悉PowerBI的操作流程和操作特点;在理解数据的基础上,培养视觉要素构建的习惯,养成具备个人特色的视觉暗示使用方式。
六、实验内容、基本要求与学时分配
序号
实验项目名称
实验内容与要求
学时
类型
对应课程目标
1
意义准则的设计与实现
受众与分析目标要具体;保证数据真实性;合理布局可视化对象;添加报表注释;保持统一尺度;符合逻辑的可视化
6
验证性
课程目标1
课程目标2
课程目标3
2
准确准则的设计与实现
合理统计度量;合理选择刻度范围;合理开启反转轴;合理选择数值分布方式;慎用动画;理解筛选上下文等等
6
验证性
课程目标1
课程目标2
课程目标3
3
清晰准则的设计与实现
饼图和环形图的作用;图表形式与变化趋势的关联;异常值体现;双刻度使用;色彩标记的运用;切片器的使用;如何自定义图标和可视化对象
8
验证性
课程目标1
课程目标2
课程目标3
4
洞察准则的设计与实现
智能数据钻取;自然语言问答;分解树的使用;智能概述功能;使用小图和多图;明细分布优化;对比历史值与目标值
7
验证性
课程目标1
课程目标2
课程目标3
5
效率准则的设计与实现
使用矩阵图;设置隐藏书签;使用工具提示;设置KPI提示;使用动态标题;隐藏超链接;优化多行卡;制作导航窗格
7
验证性
课程目标1
课程目标2
课程目标3
合计
34
七、学业评价和课程考核
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