大数据可视化 教案全套 1数据可视化概述-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：序号：1一、教学分析课题名称数据可视化概述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、归纳大数据与可视化相关技术，初步了解大数据可视化技术。培养学生合理利用与支配各类资源的能力知识目标了解大数据技术概念；了解大数据前世今生；掌握大数据特点；了解大数据应用场景；了解大数据发展前景；了解数据可视化概念；理解图表类型选择掌握图表基本组成Python环境安装Jupyter环境安装技能目标了解大数据特点了解大数据应用场景实践总结图表类型选择实践总结图表基本组成2、教学内容内容布置：介绍什么是大数据大数据的四个特点大数据的应用场景大数据发展前景介绍常见的大数据可视化工具图表类型选择图表的基本组成Python安装Jupyter安装内容引入：由什么是大数据引入，介绍大数据特点、应用场景、发展前景、大数据可视化在大数据生命周期中的位置、进而介绍大数据可视化工具、介绍图表类型应用场景、图标类型选择知识讲解：大数据概念大数据特点大数据应用场景大数据发展前景图表基本组成图表类型选择Python安装Jupyter安装内容总结：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：可视化图表的类型与应用场景、图表的组成难点：图表组成5、学情分析1、学生初次接触大数据以及大数据可视化相关概念，对大数据不甚了解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：本情境教学使用故事模式，采用讲故事的方式逐步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：大数据介绍（5分钟）环节二：大数据四个特点（10分钟）环节三：大数据应用场景（10分钟）环节四：大数据发展前景（10分钟）环节五：常见的大数据可视化工具介绍（10分钟）环节六：图表类型选择（10分钟）环节七：图表的基本组成（10分钟）环节八：Python安装（10分钟）环节九：Jupyter安装（10分钟）环节八：任务总结（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：大数据介绍（5分钟）介绍什么是数据？数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。介绍什么是大数据？“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。环节二：大数据特点（10分钟）教师介绍大数据具有如下几个特点，并详细展开介绍。1.数据体量大。2.处理速度快。3.数据多样性。4.低价值密度。环节三：大数据应用场景（10分钟）教师分别对政务、旅游、电商、金融、物流、电信等领域列举大数据应用场景的实例，帮助学生体会大数据应用的价值。举例详细阐述大数据引用场景，政务、旅游和电商。政务领域政务：加强政务资源共享，进一步提升政务治理能力和政务服务效率。在旅游领域：挖掘游客喜好，明晰游客服务需求，提升游客服务体验。在电商领域电商：进行商品推荐，分析用户消费习惯。教师提问学生，让学生列举更多的大数据的应用场景，并对学生的回答进行补充。环节四：大数据发展前景（10分钟）教师结合生活实际，介绍大数据发展前景。1、随着5G时代的到来，伴随云计算、智能制造、智慧城市以及无人驾驶技术的深入发展，每个行业都将迎来日益庞大的数据量。2、大数据的处理、分析和挖掘需要强大的分布式处理能力和分布式存储能力，而云计算恰恰能满足大数据的需求。未来大数据与云计算技术的融合也会越来越紧密。3、大数据为人工智能技术的发展奠定了数据基础，模型的训练不仅需要大规模的训练样本，还需要大量的数据存储与计算能力，可以说人工智能模型训练的实现，是由大数据技术予以支撑的。环节五：大数据可视化流程和工具介绍（10分钟）教师对大数据可视化流程进行讲解，可结合巨头案例。1、数据收集2、数据处理3、数据分析4、可视化设计5、可视化实现教师对可视化工具进行介绍：主要介绍本教材涉及的可视化工具包，并简单介绍每种工具的优缺点，可适当选择案例，并通过代码演示，加深学生对可视化工具包的印象和理解。。1、Matplotlib2、PYecharts3、Plotly环节六：图表类型选择（10分钟）教师结合知识准备内容，讲解图表类型选择。可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化图表，下图为常见的数据可视化图表。教师选择下图中的一些图表，如折线图、饼状图、散点图等从概念、图表呈现形式和图标特点、以及适用的数据场景等方面列举10个进行讲解。环节七：图表的基本组成（10分钟）结合知识准备内容，讲解图表的基本组成。数据可视化图表的种类非常多样，但每张图表的基本组成有较强的规律性。一张完整的图表一般包括：画布、图表标题、绘图区、数据系列、坐标轴、坐标轴标题、图例、文本标题、网格线等。下面详细描述各个组成部分的功能：画布图表标题。绘图区。数据系列。坐标轴及坐标轴标题。图例。文本标签。网格线。环节八：Python安装（10分钟）教师带领学生一起完成环境的安装，教师从软禁下载、安装步骤等进行演示。学生需要跟着老师的演示进行同步操作。1、选择自定义安装（Customizeinstallation），如图自动添加Python到环境变量所示。2、“可选功能”默认全选，如图13可选功能所示，点击next。3、可在“高级选项”中修改安装路径，如图下图高级功能所示。之后点击Install进行安装。4、出现如图安装成功所示“Setupwassuccessful”字样即为安装成功。环节九：安装Jupyter并使用(10分钟)教师进入CMD窗口，演示Jupyter的命令安装步骤，学生跟着同步操作1、命令安装：pipinstalljupyter2、访问jupyter3、点击新建，就会跳转到新的文本页面，然后就可以编辑python代码了环节八：任务总结（5分钟）总结本章内容并回顾。节主要介绍大数据的相关理论知识，从大数据的起源、大数据特点、大数据相关政策、大数据应用场景、大数据可视化流程与可视化工具、图元素介绍等。【思政作业】以3人为以小组，梳理2016年以来，我国关于大数据的相关政策，分别产业发展、基础设施建设、以及信息安全等方面进行梳理，完成一个大数据相关政策的报告，字数不少于1500字。本报告通过引导学生从不同角度审视大数据技术的发展与应用，可以帮助学生更全面、深入地了解大数据技术，提高其对大数据技术的理解和认识。同时，也可以引导学生形成正确的伦理、法律和社会观念，促进其成为有责任感和担当的公民。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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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：序号：1一、教学分析课题名称数据集应用概述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、学习目标素质目标在搭建数据库过程中，自行解决或者协作解决遇到的问题，利用信息、互联网解决问题，对问题具备分析性总结，不能解决的上报教师知识目标了解不同场景下使用的数据库功能特点，并归纳总结了解教材中Python操作Mysql数据库方法，同时了解其他方法了解Python对不同格式文件的读取技能目标掌握Mysql数据库搭建与配置掌握Python对Mysql数据库的增删改查掌握Python对xls、xlsx、csv文件的读取2、教学内容内容布置：介绍市场上常用的数据库种类，不同数据库的不同应用场景Mysql数据库的搭建与使用入门使用Python操作Mysql数据库Python的文件操作内容引入：由大数据的整个业务过程引入，展现不同业务场景下不同种类数据库的应用，最后介绍Mysql的搭建与应用，由于课程大数据可视化选用的是使用语言进行可视化，并且选用的是Python语言，展开讲解Python操作Mysql数据库，由于小部分需求需要直接读取文件进行数据可视化，故也涉及Python的文件操作。知识讲解：Mysql数据库的搭建与使用Python操作Mysql数据库与Python的文件操作内容总结：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：Mysql数据库的搭建与入门、Python操作数据库与数据文件难点：Python操作Mysql5、学情分析1、学生在学习本课程之前已掌握了可视化的基础知识，但是对教材使用的数据库并不十分了解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、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。2、“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：数据库简介（15分钟）环节三：Mysql数据库的搭建与入门讲解（30分钟）环节四：Python操作Mysql数据库讲解（10分钟）环节五：Python操作Mysql数据库实践（10分钟）环节六：Python文件操作讲解（5分钟）环节七：Python文件操作实践（10分钟）环节八：任务总结（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。2.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。思维导图如下所示：环节二：数据库简介（15分钟）结合知识准备讲解数据库，介绍数据库的基本概念以及常用的数据库种类，教师结合课堂提问，进一步拓展数据库的其他知识、如数据库的使用场景和优缺点等。一、数据库概述数据库（Database，DB）是存放数据的仓库，指长期保存在计算机存储设备上，按照一定规则组织起来，可以被各种用户或应用共享的数据集合。二、常见数据库以及特点数据库种类：关系型数据库一般为我们平时提到的Mysql、SQLServer、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等数据库。优缺点介绍：关系数据库在处理超大规模数据和高并发时存在一些不足，便出现了很多非关系型数据库NotOnlySQL（NoSQL）。目前，非关系型数据库主要有MongoDB、Redis、HBase、Neo4j等。本教材主要涉及到关系型数据库MySQL的使用，对各个数据库相关知识不再详细阐述，有兴趣的小伙伴可自行查阅相关资料。环节三：Mysql数据库搭建与入门实践（30分钟）教师讲解并演示安装过程，指导学生实践Mysql数据库搭建与配置使用入门第一步：安装Mysql1、进入安装页面如果需要重新安装Mysql需要先卸载Mysql，双击mysql-installer-community-.msi,进入安装界面后选择Custom自定义安装，点击Next，如图1-14所示。2、在左侧目录中选择MySQLServer5.7.28-X64，点击→加载到右侧，选择要安装的产品名，在右下角会出现AdvancedOptions，单击它可以设置安装路径，如图所示。例如将安装路径和数据路径修改到D:\develop\下，点击OK。注意，安装目录避免空格和中文（可选），如图所示。点击Nex（下一步），如图所示。点击Execute执行安装，有的可能会提示需要先安装C++动态库等，那就先安装C++动态库，没有提示说明操作系统中有你需要的动态库。如图所示。安装完成，点击Next（下一步），如图所示。点击Next（下一步），如图所示。点击Next（下一步），如图所示。3、将MySQL配置类型选择DevelopmentComputer开发电脑设置，点击Next（下一步），如图1-22和图所示。4、设置MySQL密码，因为管理员用户为root，学习初期建议将MySQL数据库密码也设置为root，设置完成后，点击Next（下一步），如图所示。5、设置WindowsService系统服务，设置完毕后点击Next（下一步），如图1-25所示。6、点击Execute执行设置，如图所示。7、安装完成，点击Finish完成，如图所示。环节四：Python操作Mysql数据库讲解（10分钟）教师对python操作Mysql数据库讲解,并演示安装过程。学生跟进教师同步操作，安装遇到问题，教师协助解答》1、安装第三方库PyMySQL2、使用Python操作MySQL，需要用第三方库PyMySQL，环节五：Python操作Mysql数据库实践（10分钟）学生实践Python操作Mysql数据库。安装步骤如下：打开命令提示符，输入pipinstallpymysql，点击回车即可安装。安装成功界面如下图所示。环节六：Python文件操作讲解（5分钟）结合业务操作2讲解Python文件读取。教师对Pandas的read_excel()和read_csv()方法进行讲解，讲解语法格式和参数。学生参考教师示例，使用函数go.Scatter绘制线型图，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。环节七：Python文件操作实践（10分钟）学生实践Python文件读取实践程序1：importpandasaspd

importxlrd

df=pd.read_excel("瓜果类单位面积产量.xls")

print(df)实践程序2：importpandasaspd

df=pd.read_csv("瓜果类单位面积产量.csv",encoding='utf-8')

print(df)环节八：任务总结（5分钟）本节主要学习数据库环境搭建，教师归纳总结Mysql数据库搭建方法与配置方法、搜集资料了解linuxMysql数据库操作。

【思政作业】：搜集国产数据库名称与种类，了解我国国产数据库发展的历史。通过引导学生从不同角度审视我国国产数据库的的发展与应用，可以帮助学生更全面、深入地了解我国国产数据库的现状，提高其对国产数据库d额的理解和认识。同时，也可以引导学生形成正确的伦理、法律和社会观念，促进其成为有责任感和担当的公民。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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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：图所有a到z开头的单词数量条形图所示。该图会在接下来的学习中频繁用到。教师带领学生编写以下程序

colors=['red','blue','green','purple']#定义颜色

plt.bar(letter,enword,color=colors,alpha=0.4)#设置颜色和透明度plt.show()环节五：Matplotlib画布设置（5分钟）结合业务操作3讲解画布设置。Matplotlib中的画布设置主要用到了figure()函数，用来设置画布的宽高、分辨率、背景颜色等。学生参考教师示例，实现画布设置，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。绘制效果如下图所示：

环节六：Matplotlib标题设置（5分钟）结合业务操作4讲解标题设置Matplotlib图表标题设置使用title()函数，参数如下：label表示标题内容；font_dict是一个字典，用来设置字体、字号、颜色等；loc表示标题的对齐，包括left，right和center，默认为center；pad表示标题与图表顶部的距离，默认为None。学生参考教师示例，实现标题设置，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。绘制效果如下图所示：环节七：Matplotlib坐标轴设置（10分钟）结合业务操作5讲解坐标轴设置。上一操作的图表中所使用的坐标轴是系统默认设置的，接下来尝试使用xlabel()和ylabel()修改坐标轴的标签，使用xticks()和yticks()修改坐标数字。第一步：设置X、Y轴标题第二步：修改Y轴刻度范围第三步：设置Y轴为对数轴学生参考教师示例，实现坐标轴设置，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。环节八：Matplotlib图例设置（10分钟）结合业务操作6讲解图例设置。通过在legend(handles=,labels=,loc=)中设置不同的参数可以实现个性化图例定制。其中handles为所画线条的实例对象；labels为图例内容；loc为图例在整个坐标轴平面中的位置。学生参考教师示例，实现图例设置，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。环节九：Matplotlib标注设置（5分钟）结合业务操作7讲解标注设置。有时需要在图表上重点表示一些信息，可以使用annotate(text,xy,xytext,xycoords='data',textcoords,arrowprops)来设置箭头内容指向，从而强调图表数据或者标注细节信息。学生参考教师示例，实现标注设置，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。环节十：Matplotlib能见度设置（10分钟）结合业务操作8讲解能见度设置。有时图表可能会与坐标轴重合，导致标签被遮挡，可以通过设置tick能见度来解决。函数label.set_bbox(dict(facecolor=,edgecolor=,alpha=))，其中facecolor代表标签底色；edgecolor代表标签边缘颜色；alpha表示透明度，默认在0~1之间。如果标签存在不显示的问题，可设置zorder让标签显于图像之上。学生参考教师示例，实现能见度设置，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。环节十一：Matplotlib注释设置（10分钟）结合业务操作9注释设置。在图表中添加注释可以使用text(x,y,s)，其中x,y表示文字位置，s为需要注释的文本内容，教师带领学生编写以下程序。学生参考教师示例，实现注释设置，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。环节十二：Matplotlib图表与画布边缘边距设置（10分钟）结合业务操作10讲解图表与画布边缘边距设置。使用subplots_adjust(left,bottom,right,top,wspace,hspace)设置图表与画布之间的边缘边距，left,bottom,right,top依次表示左、下、右、上四个方向上图表与画布边缘之间的距离，取值范围在0~1之间。使用这四个参数时，将画布左下角视为坐标原点，画布的宽和高都视为单位1。wspace和hspace分别表示水平方向上图像间的距离和垂直方向上图像间的距离，在画布有多个子图时使用。学生参考教师示例，实现画布边缘边距设置，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。环节十三：任务总结（5分钟）归纳总结Matplotlib设置方法参数。【思政作业】从BOSS直聘官网，搜集我国大数据可视化人才需求分析报告，比较数据可视化工程师近两年招聘职位量/就业形势对比。利用Matplotlib绘制分组柱状图，进行可视化呈现。对于大数据可视化人才的技术需求，结合大学课程，浅谈如何做一个合格的大数据技术人才。小提示：可以从企业招聘技术需求、专业素质、专业学习、人文素质等几个层次提出意见和建议。。本作业注重培养发现问题、阐述问题、分析解决问题的能力，注重学生应用实践能力、自学能力的提升，遵循理论与实践相结合的教学理念，让学生了解大数据可视化开发岗位要求相应要求，在实例中学习和掌握知识，并使其能主动深入学习大数据相关技术，不断探索新知识、新领域，为学生进一步研究更先进的大数据技术奠定基础。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。（6）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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。课程思政融入教学设计中，应引导学生自行发掘。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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Matplotlib图表绘制（基础图）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能力问题处理能力知识目标了解11种基础图表技能目标掌握折线图的绘制掌握直方图的绘制掌握柱状图的绘制掌握堆叠条形图的绘制掌握水平条形图的绘制掌握带标签的分组条形图的绘制掌握面积图的绘制掌握散点图的绘制掌握气泡图的绘制掌握饼图的绘制掌握雷达图的绘制2、教学内容内容布置：折线图直方图柱状图堆叠条形图水平条形图带标签的分组条形图面积图散点图气泡图饼图雷达图内容引入：使用matplotlib进行大数据可视化时会使用的较为常用的图表我们会在这两堂课中依次介绍知识讲解：11中图形的绘制内容总结：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：4、教学重点与难点重点：11中基础图表绘制难点：堆叠条形图、水平条形图、带标签的水平条形图、雷达图5、学情分析1、学生在学习本课程之前已掌握了可视化的基础知识，包括可视化有哪些图表组成，初步学习Matplotlib工具。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：折线图（5分钟）环节三：直方图（5分钟）环节四：柱状图（5分钟）环节五：堆叠柱状图（10分钟）环节六：水平条形图（10分钟）环节七：带标签的分组条形图（10分钟）环节八：面积图（5分钟）环节九：散点图（5分钟）环节十：气泡图（5分钟）环节十一：饼图（5分钟）环节十二：雷达图（10分钟）环节十五：任务总结（10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：环节二：折线图（5分钟）通过知识准备初步了解Matplotlib绘图函数，通过业务操作1讲解折线图绘制与实践。本节我们首先来介绍如何创建折线图，它是一个由点和线组成的统计图表，常用来表示数值随连续时间间隔或有序类别的变化。教师以在四六级单词中以各个字母开头的单词统计数据的折线图绘制作演示绘制折线图。学生跟着教师同步实践。学生参考教师示例，绘制折线图，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。环节三：直方图（5分钟）环节四：柱状图（5分钟）讲解柱状图绘制与实践。教师对柱状图定义和适用场景进行讲授。条形图是一种以长方形的长度为变量数据进行统计的图表，柱状图适用在较小数据集的分析，可以直观展示个体之间数据的差异。柱状图一般使用bar()函数实现绘制，只需在函数中定义需要绘制的两组数据，并且可以通过适当调整参数来设置颜色宽度等属性。教师对柱状图函数和参数进行讲授，然后带领学生一起编写程序实践，绘制结果如下图：环节五：堆叠条形图（10分钟）讲授堆叠条形图绘制与实践。堆叠条形图与条形图类似，常被用于比较不同类别的数值,而且它的每一类数值内部又被划分为多个子类别，这些子类别一般用不同的颜色来表示，有助于分解整体从而对各部分进行比较。堆叠条形图同样是调用bar函数，只是在参数设置上面做了调整。教师对函数和参数进行讲解，然后带领学生一起编写程序实践，绘制结果如下图：环节六：水平条形图（10分钟）讲授水平条形图绘制与实践。教师对水平直方图的实现方式进行讲授，水平条形图一般通过barh函数实现，每个柱形按照给定的对齐方式定位在y轴的指定位置，在绘制水平方向的堆叠条形图时，需要将参数bottom改为left，将参数width改为height，其他的和垂直方向的条形图的绘制类似。教师对函数和参数进行讲解，然后带领学生一起编写程序实践，绘制结果如下图：环节七：带标签的分组条形图（10分钟）讲解带标签的分组条形图绘制与实践。分组条形图应用的也是绘制条形图使用的bar()方法，这里需要通过设置坐标来实现，绘制的方法是：在一组画布上进行多组数据的绘制，调整数据的横纵坐标来实现分组绘制，教材代码中中的po_l和po_r分别表示两组数据的横坐标数据，不同的组别一般使用填充颜色进行区分，使用legend()函数显示图例，在绘制之后使用plt.xticks()函数重新设置刻度。教师对函数和参数进行讲解，然后带领学生一起编写程序实践，绘制结果如下图：环节八：面积图（5分钟）讲解面积图绘制与实践。折线图常用于描述某指标随某个时间序列的变化。往往一条折线图可以根据某个分组变量拆分成为多个折线图，其面积也通常可以有一定的含义，可以帮助我们有效观察总量的趋势，因此可以借助Matplotlib中的stackplot()函数绘制面积图。教师对函数和参数进行讲解，然后带领学生一起编写程序实践，绘制结果如下图：环节九：散点图（5分钟）讲解散点图绘制与实践。散点图有助于分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。散点图是折线图的近亲，可以使用plot()函数实现绘制，也可以使用scatter()函数。教师利用两种方法完成散点图的绘制，教师带领学生编写代码，并进行结果演示。方法一：学生参考教材中的plt.plot()方法绘制散点图方法二：学生参考教材中的plt.scatter()方法绘制散点图学生参考教师示例，绘制折线图，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：环节十：气泡图（5分钟）讲解气泡图绘制与实践。气泡图与使用scatter()方法绘制的散点图步骤类似，只需要在绘制散点图的scatter()函数基础之上改变参数即可获得气泡图，在示例代码中，通过设置s,c,linwidth等参数改变点的大小、颜色、线宽等属性，实现气泡图的绘制。教师编写代码，并进行结果演示。学生完成同步实践。程序运行结果如下图所示。环节十一：饼图（5分钟）讲解饼图绘制与实践。在数据分析中，饼图经常被用来概览不同类别占总体的比值，在Matplotlib中一般使用pie()函数进行基础饼图绘制，在示例代码中ax.pie()函数传入的参数有：绘制数据x、各区块颜色colors、饼图半径radius、饼图中心位置center、边界wedgeprops、设置frame为True绘制轴框架。教师编写代码，并进行结果演示。学生完成同步实践。程序运行结果如下图所示。环节十二：雷达图（5分钟）讲解雷达图绘制与实践在图形绘制过程中，首先创建画布并在新建的画布上面使用add_subplot()建一个表，通过设置polar值为True绘制一个极坐标，取定义数据的第一维[38,29,8,7,28]为绘制数据values，将360度均分设置为绘制数据的角度angles(这里也可以进行自定义)，定义好数据和角度后就可以通过折线图plot()设置雷达图的x轴和y轴，以及设置颜色线条等属性，画好折线图后使用fill()填充图形区域。教师编写代码，并进行结果演示。学生完成同步实践。程序运行结果如下图所示。环节十五：任务总结（5分钟）归纳总结本任务内容。根据本节课程进度及学生对知识点的掌握情况，教师布置课后作业及测试：课后进一步分析教师所提供的应用样例，使用不同数据源进行可视化。在学习通发布测试题，对本次课教师所讲知识点进行考核。【思政作业】请搜集2016年-2022年《中国移动源环境管理年报》，参考以下数据样本：数据：2021年，全国机动车四项污染物排放总量为1557.7万吨。其中，一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM）排放量分别为768.3万吨、200.4万吨、582.1万吨、6.9万吨。选择合适的图形，绘制全国机动车四项污染物排放总量的变化曲线图，以及一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）、氮氧化物（NOx）、颗粒物（PM）排放量近5年的变化曲线图，请结合实际数据以及数据的变化趋势，分析环境变化与移动污染源的相关性，并为下一步的环境治理工作提出合理的意见和建议。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。（6）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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。课程思政融入教学设计中，应引导学生自行发掘。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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：序号：1一、教学分析课题名称Matplotlib绘制复杂图形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能力问题处理能力知识目标了解破碎的水平条形图、填充多边形图、带渐变的条形图、帽子图、水平堆积条形图等技能目标掌握破碎的水平条形图掌握填充多边形图掌握带渐变的条形图掌握水平堆积条形图掌握棒棒糖图掌握百分位数水平条形图2、教学内容内容布置：掌握破碎的水平条形图掌握填充多边形图掌握带渐变的条形图掌握水平堆积条形图掌握棒棒糖图掌握百分位数水平条形图内容引入：使用matplotlib进行大数据可视化时会使用的较为常用的图表我们会在这两堂课中依依介绍知识讲解：掌握破碎的水平条形图掌握填充多边形图掌握带渐变的条形图掌握水平堆积条形图掌握棒棒糖图掌握百分位数水平条形图内容总结：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：破碎的水平条形图、带渐变的条形图难点：棒棒糖图、百分位数水平条形图5、学情分析1、学生在学习本课程之前已掌握了Matplotlib常用设置以及基础图表绘制，逐步加深难度到符合图形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：破碎的水平条形图（10分钟）环节三：填充多边形图（10分钟）环节四：带渐变的条形图（15分钟）环节五：水平堆积条形图（15分钟）环节六：棒棒糖图（15分钟）环节七：掌握百分位数水平条形图（15分钟）环节八：任务总结（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。思维导图如下所示：环节二：破碎的水平条形图（10分钟）结合业务操作1讲解实践破碎的水平条形图。破碎的水平条形图即水平方向的一系列矩形。每个矩形在x轴上位置由xranges的每个元素确定。所有矩形具有由yrange参数确定的相同的垂直方向的位置和大小。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，绘制图表，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。环节三：填充多边形图（10分钟）结合业务操作2讲解实践多边形图边缘箱形图。实例使用简单的三角函数图形填充来进行说明，在x轴和y1函数以及x轴和y2函数之间填充颜色，设置透明度值，即可绘制出填充图形，教师编写程序，并讲解相关函数，演示运行结果，学生同步实践。运行结果如下图：环节四：带渐变的条形图（15分钟）结合业务操作3讲解实践带渐变的条形图。使用票房排名前20的电影绘制带渐变的条形图，带渐变的条形图以一种更形象的方式展示数据的分布,用图形深浅呈现数据密度。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，绘制图表，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。运行结果如下图：环节五：水平堆积条形图（15分钟）结合业务操作4讲解水平堆积条形图。绘制水平堆积条形图的关键是使用ax.barh()来绘制水平条形图，并且在每一个大的条形图中使用参数left=starts规定每个小条形图的起始位置。教师编写程序，并讲解相关函数，演示运行结果，学生同步实践。运行结果如下图：环节六：棒棒糖图（15分钟）结合业务操作5讲解实践水平堆积条形图。使用票房排名前20的电影绘制棒棒糖图。教师编写程序，并讲解相关函数，演示运行结果，学生同步实践。运行结果如下图：环节七：掌握百分位数水平条形图（15分钟）结合业务操作6讲解实践百分位数水平条形图。条形图对于可视化计数或带有误差条的汇总统计非常有用。官方文档中提供了一个来自应用程序的例子，在这个应用程序中，小学体育老师希望能够向家长展示他们的孩子在体能测试中的表现。其中包含了和其他孩子的比较，即百分比。下面运用百分位数水平条形图来展示个体细节和整体对比。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，绘制图表，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。运行结果如下图所示环节十二：任务总结（5分钟）归纳总结，本节弄日女主要是利用Matplotlib绘制复杂图形，如水平条形图，填充多边形图、渐变的条形图、水平堆积条形图、棒棒糖图等。本节内容难度大，程序复杂，需要放慢教学进度，并注重培养学生学生学习的主动性和团队协作能力。作业布置：利用教材中的数据源、实现百分位数水平条形图的绘制。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。（6）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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。课程思政融入教学设计中，应引导学生自行发掘。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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：序号：1一、教学分析课题名称Matplotlib图表绘制（特殊图形）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能力问题处理能力知识目标了解发散型文本图了解连续变量的直方图了解类型变量的直方图了解饼状条形图了解空心饼图了解带标记的饼图和空心饼图了解季节图了解3D条形图绘制词云图技能目标掌握发散型文本图的绘制掌握连续变量的直方图的绘制掌握类型变量的直方图的绘制掌握饼状条形图的绘制掌握空心饼图的绘制掌握带标记的饼图和空心饼图的绘制掌握季节图掌握3D条形图绘制词云图2、教学内容内容布置：发散型文本图的绘制连续变量的直方图的绘制类型变量的直方图的绘制饼状条形图的绘制空心饼图的绘制带标记的饼图和空心饼图的绘制季节图的绘制3D条形图的绘制词云图的绘制内容引入：是对于上一堂课的图表的补充知识讲解：发散型文本图、连续变量直方图、类型变量直方图、饼状条形图、空心饼图、带标记的饼图和空心饼图图、季节图、3D条形图的绘制与代码举例。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：连续变量直方图、类型变量直方图、饼状条形图、空心饼图表的绘制难点：发散型文本图、季节图表的绘制5、学情分析1、学生在学习本课程之前已掌握了Matplotlib大部分图标的绘制，对于Matplotlib绘图原理相对熟悉。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：发散型文本图（10分钟）环节三：连续变量的直方图（10分钟）环节四：类型变量的直方图（10分钟）环节五：饼状条形图（10分钟）环节六：空心饼图（10分钟）环节七：带标记的饼图和空心饼图（10分钟）环节八：季节图（10分钟）环节九：3D条形图（5分钟）环节十：词云图的绘制（5分钟）环节十：任务总结（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。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。思维导图如下图所示：环节二：发散型文本图（10分钟）结合知识准备对本任务图表进行了解，结合业务操作1进行讲解和实践绘制发散型文本图。发散型文本图对发散型条形图做了进一步的文本补充，2021年中国各省GDP发散型文本图所示，可以更清晰地通过数据比对中国各省GDP的情况，发散型文本图以一种漂亮和可呈现的方式显示图表中每个项目的价值。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制发散型文本图表，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，发散文本图和比文本图绘制方法复杂，可以让学生对照学习。环节三：连续变量的直方图（10分钟）结合业务操作进行讲解和实践绘制连续变量的直方图。连续变量的直方图是基于数据的出现频率进行分组展示。示例中选取美国环境保护署对38种汽车的观察数据集，针对汽车类型和对应的发动起排放量进行数据分析展示。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制连续变量的直方图，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，绘制图形如下所示。环节四：类型变量的直方图（10分钟）结合业务操作进行讲解和实践绘制类型变量的直方图。类型变量的直方图可以清晰获得每家供应商的汽车类型分布情况，通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个分类变量相关联。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制类型变量的直方图，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，可以让学生对照学习类型变量的直方图和连续变量的直方图。环节五：饼状条形图（10分钟）结合业务操作4进行讲解和实践绘制饼状条形图。饼状条形图，即将饼状图映射到极坐标空间中进行绘制。使用票房排名前20的电影票房数据绘制饼状条形图。将条形图绘制方法matplotlib.axes.Axes.bar()的projection属性设置为’polar’，x-坐标轴数据设置为(0,2π)的均匀划分，y-坐标轴设置为票房数据，tick_label标注每个条形数据的标签。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制饼状条形图，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。绘制结果如下所示。环节六：空心饼图（10分钟）结合业务操作5进行讲解和实践绘制空心饼图。使用票房排名前20的电影票房数据绘制空心饼图。相比较饼图，绘制空心饼图需要额外设置空心区域宽度，即设置饼图绘制方法matplotlib.axes.Axes.pie()中wedgeprops参数的width属性。设置autopct属性可在每一楔形顶部以字符串格式显示百分比数值，向其传入set_labels()自建函数可根据需要设置显示数据格式。pctdistance属性可调节百分比数值与圆心的距离。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制空心饼图，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。环节七：带标记的饼图和空心饼图（10分钟）结合业务操作7进行讲解和实践绘制带标记的饼图和空心饼图。教师讲授Axes.annotate函数及其参数的使用格式和设置方法。使用票房排名前20的电影票房数据。通过遍历绘制饼图函数matplotlib.axes.Axes.pie()的楔形返回值wedges，计算每个楔形弧度的中点，设为文本标注位置(x,y)，以及设定箭头属性arrowprops和连接方式connectionstyle。最终在标注函数中通过线性偏移设置文本位置，完成绘制带标记的饼图及空心饼图。本操作难度较大，程序复杂，教师对教材中的主要代码进行详细讲解，学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，将绘制饼图以及空心饼图，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。环节八：季节图（10分钟）结合业务操作进行讲解和实践绘制季节图。使用1967-2014年失业中位数与个人储蓄率的统计数据集，用pd.pivot_table()函数抽取原数据集中2010-2014年个人储蓄率，以month为行索引值(index)，year为列索引值(column)，value值为个人储蓄率，构建新数据表economics_table。用matplotlib.axes.Axes.plot()函数在同一图像内分别用不同颜色绘制五年的个人储蓄率折线图，可直观地纵向比较同一季节数据变化特征。学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，绘制季节图，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。环节九：3D条形图（5分钟）结合业务操作进行讲解和实践绘制季节图。教师介绍3D图形的相关函数以及参数设置。介绍iris数据集。介绍3D条形图的宽度、深度、高度和颜色都可以通过参数进行设置的方法。教师编写程序，并讲解相关函数，演示运行结果，学生同步实践。运行结果如下图：环节十：3D条形图（5分钟）们使用matplotlib库来绘制简单的词云图，首先使用WordCloud类来创建词云对象。将文本数据text传递给WordCloud对象来生成词云。最后，我们使用imshow()函数来显示词云图，并使用axis()函数来隐藏坐标轴。WorldCloud()里的一些常用参数：width表示词云图片宽度，设置为400像素；height表示词云图片高度，设置为400像素；background_color='white'表示图片背景为白色。环节十：任务总结（10分钟）归纳总结，本节主要学习利用Matplotlib绘制特殊图形，如：发散性文本图、连续变量的直方图和离散变量的直方图、饼图以及空心饼图、季节图和3D条形图。本节难度较大，注意放慢进度，注重培养学生团队的些能力和合作精神。【思政作业】按燃料类型划分的汽车污染物排放量（1）汽油车污染物排放情况2021年全国汽油车CO、HC、NOx排放量分别为567.3万吨、138.8万吨、28.6万吨，占汽车排放总量的81.8%、76.2%、5.0%。（2）柴油车污染物排放情况2021年全国柴油车CO、HC、NOx、PM排放量分别为118.7万吨、18.3万吨、502.1万吨、6.4万吨，占汽车排放总量的17.1%、10.1%、88.3%、99%以上。（3）燃气车污染物排放情况2021年全国燃气车CO、HC、NOx排放量分别为7.5万吨、24.9万吨、37.8万吨，占汽车排放总量的1.1%、13.7%、6.7%。根据以上数据，请编写程序画出以下所示的结果图。并根据可视化结果，结合我国国情，写出降低柴油车污染物排放的意见和建议。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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。课程思政融入教学设计中，应引导学生自行发掘。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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：序号：1一、教学分析课题名称Matplotlib实战（一）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能力问题处理能力知识目标了解什么是影视数据；了解影视数据可视化的环境要求与配置；技能目标依次对影视数据进行采集对采集后的影视数据进行处理2、教学内容内容布置：内容引入：为了方便学生理解前面知识用学以致用，本章结合一个综合项目，对实际场景下的影视数据进行可视化分析。知识讲解：影视数据分类、用途、获取等介绍项目环境配置介绍影视数据采集影视数据预处理影视内容总结：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：本课程以实际项目为核心，利用影视数据为可视化数据，对影视数据进行爬取可视化分析。4、教学重点与难点重点：影视数据分类、采集难点：影视数据采集5、学情分析学生在学习本课程之前已掌握了Matplotlib，但是对于实际业务场景不甚了解学生对爬虫技术了解不够学生对数据预处理方法知识不熟练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；影视数据获取介绍（20分钟）环节二：影视数据爬取（20分钟）环节三：影视数据处理（20分钟）环节五：任务点评与总结（5分钟）环节六：总结布置作业（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）（20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。思维导图如下所示：环节二：豆瓣电影纪录片排行榜数据获取介绍（20分钟）教师介绍影视数据来源：按电影发布数据的不同平台进行划分，包括互联网端的结构化数据、文本数据和影视数据，电视端的文本数据、结构数据和影视数据，手机端的文本数据、结构数据和视频数据。互联网为用户提供电影数据的主要来源之一，主要包括：专业影评网站：如豆瓣、时光、IMDB、1905电影等；电影购票网站：包括格瓦拉生活、百度糯米、美团、大众点评、中影国际影城、万达电影、保利电影、哈票、网票、星美等：社交网站：包括新浪微博、新浪电影等；主流视频网站：包括腾讯视频、爱奇艺、搜狐、56视频、优酷、PPTV等。环节二：豆瓣科幻电影排行榜数据爬取（20分钟）网络爬虫的基本思想是采用代码请求方式模拟人工浏览网页的方式请求网络链接，通过对服务器返回的数据进行解析和筛选，实现对批量数据的快速获取。1、教师讲解爬虫的原理。爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。从技术层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频)爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。本项目爬虫的URL：/typerank?type_name=%E7%BA%AA%E5%BD%95%E7%89%87&type=1&interval_id=100:90&action=2、教师编写爬虫程序并演示结果，把爬虫后的数据解析并把数据保存在以下csv文档。环节三：学生实践豆瓣纪录片电影爬取和处理（20分钟）导入Python的requests库和json库，进一步通过requests.get()方法向服务器发出get请求，response.json()方法获取从服务器端返回的JSON数据，最后“fp.write(title+','+...)”语句将各字段通过逗号','进行拼接输出，保存为CSV格式规范的文件“豆瓣电影科幻排行榜.csv”。教师编写数据处理程序，并演示运行结果，学生同步实现业务操作。环节五：任务点评与总结（5分钟）通过学习本任务内容，在知识层面熟悉WWW的工作原理，在代码开发方面掌握使用Python语言编写获取网站数据网络爬虫的方法，并进一步将数据导出为CSV格式化文本，作为数据可视化的数据源，并依据练习题进一步巩固所学知识。环节六：布置课后作业（5分钟）汶川大地震发生后，中央政府立即启动了最高级别的应急响应机制，并派出中央指导组赶赴灾区指导救援工作。同时，全国各省市自治区迅速组织了救援队伍和物资支援灾区。解放军和武警部队也迅速投入救援行动，克服了交通中断、气候恶劣等困难，奋力抢险救人。在全国人民的共同努力下，救援工作取得了重大成果。汶川大地震展现了中华民族的团结互助精神，也得到了国际社会的广泛关注和支持。请结合以下文字中的数据描述，利用学学习过的可视化知识，将文字中的数据以图的形式进行可视化呈现。图形类型和图形设置自拟。1、根据中国地震局的统计，截至2008年6月12日，共有13.3万名解放军和武警官兵参与了救援，投入了1.5万辆车、1.2万台机械设备、1.2万架次飞机、直升机。他们成功打通了通往灾区的公路、铁路、航空等交通线路，抢修了电力、通信等基础设施，疏散了危险区域的群众，搜救了被困人员，运送了大量的救灾物资。他们还积极参与了灾后恢复重建工作，帮助灾区群众重建家园。2、根据中国民政部的统计，截至2008年6月12日，全国各地共有15.7万名专业救援人员参与了救援，投入了3.4万辆车、1.9万台机械设备、1.5万架次飞机、直升机。他们成功营救了2.3万名被困人员，转移安置了1438.6万名受灾群众，发放了大量的帐篷、衣物、食品、药品等救灾物资。他们还积极参与了灾后恢复重建工作，帮助灾区群众恢复生产生活.3、根据中国外交部的统计，截至2008年6月12日，共有19个国家和地区的专业救援队伍参与了救援，投入了1.3万名救援人员、1.2万吨物资。他们主要在重灾区开展了医疗救治、搜救被困人员、消毒防疫等工作。他们还向中国政府和灾区人民表达了深切的同情和支持。4、根据中国红十字会总会的统计，截至2008年6月12日，共有173个国家和地区、29个国际组织向中国捐赠了46亿多元人民币的现金和物资。其中，现金捐赠为30亿多元人民币，物资捐赠为16亿多元人民币这些捐赠为灾区提供了及时有效的帮助。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，满足学生的学习需要，包括教学资源完善，教师对项目的指导和答疑解惑。培养学生观察能力，将日常生活中遇到的应用场景和所学知识融合起来，既能提升学生的学习兴趣，也能寓教于学，让学生主动去实践学习内容。课程思政融入教学设计中，应引导学生自行发掘。说明：教案按每个授课单元或根据授课特点按章节进行设计。《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Matplotlib的影视数据可视化（二）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能力问题处理能力知识目标掌握电影数据可视化分析；掌握电影数据可视化大屏web显示；掌握本项目电影数据涉及知识；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电影数据的可视化分析，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：基于票房和电影排名的数据可视化分析电影数据可视化分析内容总结：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：本课程以实际项目为核心，利用影视数据为可视化数据，对影视数据进行爬取可视化分析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、学情分析学生在学习本课程之前已掌握了Matplotlib，已经完成了影视数据爬取学生具备一定的前端技能，如Html前端开发基础。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（10分钟）环节二：给予年度票房的数据可视化（15分钟）环节三：基于纪录片排行的数据可视化（15分钟）环节四：豆瓣电影纪录片影评人数及评分可视化（15分钟）环节五：豆瓣电影纪录片部分评分可视化（15分钟）环节六：基于Matplotlib库的wordcloud库编写高票房电影影评词云图网页应用（15分钟）环节七：任务点