大数据可视化 教案 6-2用户画像数据可视化

《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、教学分析课题名称用户画像数据可视化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、归纳篇Pandas相关技术，初步了解Pandas技术，并收集用户画像相关数据。小组协作实现对用户画像数据的清洗，锻炼学生协作能力、人际关系处理能力以及归纳总结能力。知识目标用户画像基本概念掌握用户属性介绍用户画像分析建模技能目标2、教学内容内容布置：掌握用户属性分类方法掌握用户画像分析建模掌握Plotly绘制多种图形实现分析结果的可视化内容引入：我们已初步了解Plotly两个绘图模块的绘图步骤与绘图原理，现在对面积图、子图和多坐标轴图进行了解和学习。知识讲解：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：4、教学重点与难点重点：用户画像数据分析建模难点：用户画像数据分析场景建模。5、学情分析1、学生在学习本课程之前已掌握了Plotly的部分图形绘制实现可视化，对数据清洗和用户画像场景分析建模不了解。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：课程回顾（5分钟）环节二：用户画像基本知识和属性分类（10分钟）环节三：用户画像分析建模（10分钟）环节四：用户年龄分布（10分钟）环节五：不同会员等级的用户分布（10分钟）环节六：不同性别和不同会员等级的用户分布（10分钟）环节七：不同购买力活跃用户分布（10分钟）环节八：不同年龄段活跃用户分布（10分钟）环节九：不同会员等级三级品类下单偏好分布（10分钟）环节十：课程回顾（5分钟）9、教学材料教材《大数据可视化技术》二、教学组织方式按照“课程回顾→内容介绍→任务实施→任务点评与总结→布置课后作业”实施教学，并根据具体实施成效采用“思学练”多次循环完善课堂教学。利用多媒体教学平台、学习通，丰富课堂教学。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。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。环节二：用户画像基本知识介绍和属性分类（10分钟）教师对统计类标签和规则类标签做简单介绍。让学生明白标签的基本概念和分类规则。环节三：用户画像分析建模（25分钟）数据分析建模：用户数据的年龄分布不同会员等级一周内非常活跃的用户分布不同性别不同会员等级一周内非常活跃的用户数不同购买力下，一周内非常活跃用户分布占比不同忠诚度下，一周内非常活跃用户占比不同年龄段一周内非常活跃的用户占比不同会员等级对三级品类下单偏好分布环节四：Plotly绘制柱状图实现用户数据年龄分布的可视化展示（10分钟）针对所有用户，观察用户的年龄分布情况，这里我们选择通过绘制柱状图来展示。首先我们去除数据中的空值，然后去除数据中的重复值，为了便于统计分析，最后对数据集中的"activity"这一列转变为进行数字转化，即将"一周内非常活跃"转化为数字1，"一周内活跃"转化为数字0。学生参考教师示例，通过调用go模块下的go.Histogram()函数来绘制柱状图，最后利用iplot()函数直接在ipythonnotebook里面生成结果图片。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。环节五：不同会员等级的用户分布（10分钟）查看不同会员等级下一周内非常活跃用户分布，我们使用图柱状来进行可视化展示。学生参考教师示例，使用图柱状来进行可视化展示，本程序中，我们使用Pandas中的groupby()函数对'membership_level'会员等级进行分组，然后对分组后的'activity'列使用sum()函数按照分组进行统计求和。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。环节六：不同性别和不同会员等级的用户分布（10分钟）我们使用并列柱状图来展示不同性别和不同会员等级的一周内非常活跃的用户分布，首先我们需要通过df[df["sex"]=="女"]选取出性别为"女"的用户，再对所有的女会员通过groupby()函数按照会员等级进行分组，然后对分组后的不同等级的人数按照'activity'通过sum()函数进行统计求和，最后通过分组柱状图进行可视化。学生参考教师示例，使用并列柱状来进行可视化展示，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。环节七：不同购买力活跃用户分布（10分钟）我们使用饼图来展示不同购买力一周之内非常活跃的用户分布情况，首先需要按照'purchasingpower'对所有会员通过groupby()函数进行分组，然后对分组后的不同等级的人数通过sum()函数对'activity'进行统计求和，最后选用go.Pie()函数绘制饼状图进行可视化。学生参考教师示例，使用饼状图来进行可视化展示，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。环节八：不同年龄段活跃用户分布（10分钟）。我们使用饼图来展示不同年龄段一周之内非常活跃的用户分布情况。根据年龄分组并计算每个年龄段中非常活跃用户的数量。使用Plotly的Pie()函数创建一个饼图对象，data_pie.index转化为列表后，作为标签labels的值，data_pie.values作为参数values的值，pull=[0.3,0.1,0,0]表示扇形区域的脱离参数，最后通过设置布局和图表标题等参数，生成绘图对象并显示出来。学生参考教师示例，继续使用饼状图来进行可视化展示，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。环节九：不同会员等级三级品类下单偏好分布（10分钟）我们使用饼图来展示不同年龄段一周之内非常活跃的用户分布情况。我们使用Plotly工具包中的Box()函数绘制一个箱线图，用于展示不同会员等级对三级品类下单偏好的分布情况。学生参考教师示例，继续使用箱型图来进行可视化展示，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。绘制结果如下图所示。课堂总结（5分钟）通过对用户画像数据的分析与可视化相关知识的学习，初步了解用户画像的基础方法，巩固了利用Ployly工具在数据可视化方面的技能，并提高了学生灵活融合数据清洗、数据分析与数据可视化的能力，用户画像作为企业挖掘用户需求、提升产品服务体验的重要手段，在企业业务中有着广阔的应用场景。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。教师践行工匠精神，将职业精神内