大数据可视化 教案 4-4基于Pyecharts的用户行为数据可视化（四）

《大数据可视化》教案（学年第学期）课程名称： 大数据可视化所属专业： 大数据技术所属系部： 计算机与软件技术授课班级：课程总学时： 任课教师：PAGEPAGE1序号：1一、教学分析课题名称基于Pyecharts的用户行为数据可视化（四）课程大数据可视化系部计算机与软件技术系任课教师教材《大数据可视化技术》课题类型理论+实践课课时2课时地点实训机房班级内容提要与时间分配：1、学习目标素质目标小组协作搜集、分析、归纳大数据可视化的核心技术及职业素养，能够将理论和实践结合，发掘日常生活和学习中的可视化案例。小组协作能力问题处理能力知识目标掌握用户行为数据可视化分析；掌握用户行为数据可视化大屏web显示；掌握本项目用户行为数据涉及知识；技能目标；2、教学内容内容布置：以及可视化大屏web显示内容引入：我们已经完成了部分的用户行为数据的可视化分析，今天我们完成剩余部分的可视化分析，并且来了解一下如何在web页面上显示。知识讲解：用户行为数据可视化分析用户行为数据可视化分析学生实践可视化大屏绘制内容总结：总结本节课程中遇到的问题，并对涉及到的知识点进行梳理。3、本次课程内容特点：通过对用户行为的监测和数据分析，企业可以更深入地了解用户的行为习惯，并通过可视化的方式将这些信息呈现出来。这有助于企业发现网站或推广渠道存在的问题，从而提高营销的精准度和有效性，提升业务转化率，最终提高广告收益。然而，在实际操作中，有时候我们不知道如何开始进行用户行为数据可视化分析。因此，我们可以使用访问数据和接口请求数据来梳理出用户行为指标，编写程序计算出最终数据，并通过图表的形式直观地展示出来。4、教学重点与难点重点：可视化图表的类型与应用场景、可视化工具的使用难点：python实现可视化、可视化大屏web展示5、学情分析1、学生在学习本课程之前学习过python的基础编程知识，但是对可视化工具还是不太了解。6、教学设计基本原则：1、将教学内容与信息资源进行有机整合，利用实训平台创造一个同时具备项目式体验功能、教学实施功能、学习效果评测功能和实时互动交流功能的多功能信息化教学环境。2、充分利用教材、学习通教学平台、多媒体课件和实训室等信息化教学手段，调动学生积极性和主动性，促进学生自主学习和主动学习。7、教学方法、手段：1、案例教学法：本情境教学开始引入可视化案例，引出课程目标及重点和难点。2、过程互动教学法：教学过程中使学生积极回答问题，小组内展开讨论，并组间进行分享。3、“任务驱动”法，下发随堂任务，由学生独立完成，教师当堂进行考核和讲评，解决学生遇到的问题，并就共性问题进行点评。8、内容提要与时间分配环节一：知识回顾（20分钟）环节二：数据可视化（30分钟）环节三：学生实践可视化大屏绘制（35分钟）环节四：归纳与总结（5分钟）9、教学材料教材《大数据可视化技术》二、教学组织方式（专业课程知识点击思政微课任务驱动方式、结合专业教师引导，完善理实一体的教学环境及方法。三、学习资源使用多媒体教学平台完成课前复习、教学资源分发、作业评分。微课教学平台完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示。3.教学反馈平台完成学情调查、教学实施效果调查，了解学生学情和课堂教学反馈。四、教学实施环节一：课程回顾（思维导图）（5分钟）课程回顾：通过思维导图，对前一章节课程知识点进行回顾。思维导图如下知识技能图所示：环节二：数据可视化（30分钟）通过对任务实验的学习，我们需要掌握以下几点内容：了解用户行为数据可视化的定义和特点，了解常见的用户行为数据可视化方法和使用场景，掌握如何计算常见的用户行为可视化数据，了解如何计算七日留存和流失率。用户行为数据可视化在业务操作步骤主要涉及到以下几个方面：第一步：引入库第二步：显示整体数据第三步：显示页面pvuv第四步：显示渠道访问pvuv第五步：用户访问时长第六步：启动时段pvuv第七步：显示每日用户pvuv第八步：显示扫码领取事件转化漏斗图第九步：显示终端用户数第十步：显示七日留存学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，参照以下操作步骤，对整体数据可视化制图，教师全程把控课堂进度和难度，学生遇到技术难题，可咨询指导教师。引导学生编写页面pvuv的程序，可以参考知识技能中的代码，水平条形图显示页面访问数据（给出代码）学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，参照以下操作步骤，显示渠道访问pvuv可视化制图，教师全程把控课堂进度和难度，学生遇到技术难题，可咨询指导教师。引导学生编写页面pvuv的程序，可以参考知识技能中的代码，水平条形图显示用户访问时长数据（给出代码）其他步骤不再详细列举，教师带领学生自主完成数据可视化操作，教师全程把控课堂进度和难度，学生遇到技术难题，可咨询指导教师。环节三：学生实践可视化大屏绘制（35分钟）还是在Jupyter新建的文档页面，先输入下面的语句，引入库包括pyecharts，pandas，numpy。定义变量path用于后面读取文件，如果没有完成上一任务，或想直接学习数据可视化内容，可以使用资料中的data/stat_result。访问整理可视化数据之后绘制大屏，整合前面的可视化内容，进行统一的大屏展示。环节四：归纳与总结（10分钟）通过本任务的学习，我们了解了什么用户行为数据可视化，常见的用户行为可视化方法有哪些，如何整理现有数据设计分析可视化指标，如何计算常见的用户行为分析数据，如何计算七日留存，如何通过pyechart显示统计数据并展示为图形，构建成可视化大屏。本任务的重点是学习和理解用户行为分析可视化数据统计程序的实现，可以通过反复练习、课外学习相关知识等方式来掌握。五、教学效果与课后反思1.教学效果通过多媒体教学平台，完成课前复习、任务分发、指导书下载、作业评分，方便学生实时学习。微课教学平台，完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示，培养并提高学生自主学习能力。教学反馈平台，完成学情调查、教学实施效果调查，了解学生学情和课堂教学反馈。运用兴趣导向教学方法，将知识点实例化，逐步构建学生创新思维，突出教学重点，解决教学难点，提高学生实训的兴趣。（5）教师践行工匠精神，将职业精神内化于学生心里。通过信息化手段和教学组织全面完成了本课的教学目标。2.课后反思培养学生自主学习能力，应逐步通过线上线下教学结合，满足学生的学