Python数据可视化实战 第6章 广电大数据可视化项目实战 教案.docx

1、第6章广电大数据可视化项目实战教案课程名称：Pyihcn数据可视化实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：8学时一、材料清单（1）Python数据可视化实战教材。（2）配套PPTo（3）引导性提问。（4）探究性问题。（5）拓展性问题。二、教学目标与基本要求1 .教学目标随着经济的不断发展，人民的生活水平显著提高，对生活品质的要求也在不断提高。广播电视网、互联网、通信网实现“三网融合”，产生了大量的用户状态数据、收视行为信息数据、订单数据、缴费数据等。本项目结合广播电视行业的实际情况，基于广播电视数据,包括用户

2、的收视行为信息数据和收费数据，介绍了数据清洗的方法，并从用户分析、频道分析、时长分析、周时长分析和用户支付方式分析5个方面对广播电视数据进行可视化分析,从而根据可视化结果，撰写项目分析报告。2 .基本要求（1）了解广播电视行业的市场现状。（2）了解熟悉广电数据可视化项目的流程与步骤。（3）掌握数据清洗方法，包括对收视行为、账单、收费、订单和用户状态数据进行处理。（4）掌握数据可视化分析方法，包括对用户、频道、时长、周时长、支付方式等进行分析。（5）掌握并撰写项目分析报告的方法。三、问题1. 引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到

3、理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。（1）人们不仅可以使用传统的电视机观看电视节R，而且可以通过网络观看电视节R,这样使得运营商、用户、网络之间产生了哪些交互关系？（2）广大市民提供有线数字电视、互联网接入服务、高清互动电视、移动数字电视、手机电视、信息内容集成等多样化、跨平台的信息服务。信息数据的收集过程具体是什么？（3）如何将丰富的电视产品与用户个性化需求实现最优匹配？（4）现实生活中存在哪些数据分析技术？（5）如何对用户分析、频道分析、时长分析、周时长分析和用户支付方式分析？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从

4、重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。（1）广电大数据基础信息、订单数据、工单数据、账单数据有什么关联？（2）如何对清洗不规则字段数据？（3）如何给客户呈现了解更清晰的展示项目的结果和项目分析报告？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。（1）用户对电视产品的需求不同，在挑选搜寻想要的信息过程中，如何规避用户的流失？（2）通过对广电大数据可视化分析，能发现什么潜在问题？（3）结合广电大数据分析结果，如

5、何给运营方提供有效的策略？四、主要知识点、重点与难点1. 主要知识点（1）了解项目业务场景。（2）熟悉数据情况。（3）熟悉项目可视化流程。（4）读取操作数据。（5）绘制可视化图形（6）分析结果（7）总结报告2. 重点（1）业务数据清洗处理。（2）绘制可视化图形。3.难点广电大数据可视化分析。五、教学过程设计1. 理论教学过程（1）广电大数据业务场景介绍，了解项目背景。（2）熟悉整合项目可视化分析流程。（3）熟悉数据情况，准备清晰数据。（4）启动jupyter开发工具，导入所需库（5）读取有效字段数据。（6）绘制可视化图形。（7）分析结果。（8）撰写可视化分析报告。2. 实验教学过程（1）了解学生考试成绩需求，熟悉项目场景，分析字段意义。（2）读取数据（3）绘制可视化图形（4）分析结果（5）总结建议六、教材与参考资料3. 教材刘礼培，张良均.Python数据可视化实战M.北京：人民邮电出版社.2022.4 .参考资料1张良均.Python数据分析与挖掘实战M.北京：机械工业出版社.2019.21张良均.Python与数据挖掘M.北京：机械工业出版社.2016.3 刘大成