《数据可视化技术》教学大纲

《数据可视化技术》教学大纲课程编号：13210713英文名称：DataVisualTechnology学分：3学时：总学时64学时，其中理论32学时，实践32学时先修课程：网络爬虫与数据收集课程类别：专业方向课程授课对象：数据科学与大数据技术专业学生教学单位：机械与电气工程学院修读学期：第6学期一、课程描述和目标《数据可视化技术》是数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等专业的一门专业课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据分析与工程专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。本课程能够使学生掌握数据可视化的方法和原理，并能够设计和开发可视化产品。本课程拟达到的课程目标：通过本课程的学习，让学生接触并了解数据可视化的工作原理和使用方法，使学生具有数据可视化的设计和可视化开发的能力，具备数据可视化编码的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。具体的课程目标如下：课程目标1：要求学生了解数据可视化的工作原理和使用方法，掌握数据可视化的基本过程和相关技术技巧。课程目标2：要求学生具有数据可视化的设计和可视化开发的能力，具备数据可视化编码的基本技能。课程目标3：要求学生具有较强的分析问题和解决问题的能力，能够针对不同类型数据设计合理的数据可视化形式，对不同类型数据进行有效的分析、呈现。二、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权重指标点3-2：针对大数据工程问题，能够设计评价和实施复杂工程问题的解决方案。课程目标11指标点4-2：能够融合大数据专业知识结构，就复杂工程问题中涉及的领域性功能或性能问题进行研究，设计相关的实验方案，并对结果或数据进行分析与总结。课程目标21指标点5-1：能够针对大数据工程问题，为构建复杂工程问题的模拟环境选择和使用合适的现代工程工具和信息技术工具，并能理解其局限性。课程目标31指标点5-2：能够针对大数据工程问题，为预测与分析工程模型选择和使用合适的现代工程工具和信息技术工具，并能理解其局限性。课程目标31三、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求学时教学方式对应课程目标1数据可视化概述要求学生对数据可视化有一个总体的认识。了解大数据可视化定义，了解大数据可视化与其他学科的关系；了解数据可视化的类型、标准、目标；掌握数据可视化的特征与作用。4讲授演示练习课程目标12数据可视化原理了解光的原理和色彩的概念；了解视觉通道概念与类型，了解视觉通道与视觉原理；掌握数据可视化流程与实施，数据可视化设计原则概念；掌握数据可视化设计原则实施，掌握数据可视化设计技巧。4讲授演示练习课程目标13数据可视化方法及工具理解可视化图表的种类、掌握可视化图表选择；了解文本可视化概念，掌握词云及其实现方法；掌握继网络可视化与空间信息可视化的概念及应用方法；熟悉可视化工具。4讲授演示练习课程目标24Excel和Tableau的可视化图表制作了解Excel函数与图表，熟悉Excel数据源；掌握Excel可视化应用，能够绘制各种Excel图形；安装并使用Tableau；掌握Tableau的可视化图表制作使用，理解Tableau数据分析的作用。4讲授演示练习课程目标25Echarts及pyecharts可视化应用掌握Echarts的使用；掌握Echarts可视化实例的制作；掌握pyecharts的安装；掌握pyecharts的可视化的设计。4讲授演示练习课程目标26Python可视化库了解Python可视化库，掌握Python可视化库安装与导入；掌握numpy库特点；掌握numpy库的安装；熟悉掌握numpy库的使用。4讲授演示练习课程目标37其他类型数据可视化技术掌握matplotlib的数据可视化语法；掌握matplotlib的数据可视化应用；掌握pandas数据可视化语法及实现；掌握seaborn的数据可视化技术的实现。8讲授演示练习课程目标3合计32序号实验项目实验内容与要求学时类型对应课程目标1熟悉可视化作品了解大数据可视化的特点，能进行简单的与大数据可视化有关的操作。必修4验证课程目标12词云的实现掌握词云的制作方法。必修4设计课程目标13使用HTML5绘制SVG图形掌握HTML5绘制SVG图形。必修4设计课程目标24Excel和Tableau的可视化实现进一步掌握Excel可视化图表的实现方法；掌握Tableau的可视化实现。必修4设计课程目标25Echarts和pyecharts可视化应用掌握Echarts可视化应用；掌握pyecharts可视化应用。必修4综合课程目标26numpy和Pandas库应用掌握numpy和Pandas库应用。必修6综合课程目标37其他类型数据可视化技术掌握其他类型数据可视化技术应用。必修6综合课程目标3合计32注：实验要求包括必修、选修；实验类型包括演示、验证、综合、设计等。四、课程教学方法理论教学：采用集中讲授、讨论、练习等教学方式。实验教学：项目讲解、学生自主实验、个别辅导、程序分析等方式。五、学业评价和课程考核（一）考核方式及具体要求1.课程成绩构成与要求课程考核注重形成性和终结性评价相结合，考核内容主要由平时作业、课堂讨论、实验、期末考核组成，均按百分制计分，其中期末考核成绩占50%、平时作业成绩占10%、课堂讨论成绩占10%、实验成绩占30%。2.课程目标达成考核与评价序号教学环节课程目标1（分值）课程目标2（分值）课程目标3（分值）合计1作业334102讨论334103实验9912304期末考核15152050课程目标对应分值303040100（二）考核与评价标准1.平时成绩考核与评价标准分值观测点90-100分70-89分60-69分0-59分作业按时完成，90%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握到位。能够利用理论知识识别、分析数据可视化领域相关专业问题。按时完成，70%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握较到位。能够较好利用理论知识识别、分析数据可视化领域相关专业问题。延时完成，60%以上的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握基本到位。利用理论知识对数据可视化领域相关专业问题有一定的识别、分析。不交和补交，50%以下的作业内容齐全，基本知识点理解、掌握有偏差。不能利用理论知识对数据可视化领域相关专业问题进行识别、分析。讨论讨论积极，提出的问题有深度，问题解答正确，在较少时间内完成讨论材料。讨论较积极，提出的问题，问题解答较正确。在一定时间内完成讨论材料。讨论基本参与，基本能提出问题，问题解答基本正确。没有在规定时间内完成讨论材料。讨论不参与或不积极，基本不能提出问题，问题解答基本不正确。没有在规定时间内完成讨论材料。实验按时完成，90%以上的实验报告内容齐全，实验内容理解、掌握到位，实验结果正确。按时完成，70%以上的实验报告内容齐全，实验内容理解、掌握较到位，实验结果较正确。延时完成，60%以上的实验报告内容齐全，实验内容理解、掌握基本到位，实验结果基本正确。不交和补交，50%以下的实验报告内容齐全，实验内容理解、掌握有偏差，实验结果有错误。2.期末大作业考核与评价标准期末考试成绩采用项目大作业的考核方式，在规定时间内完成一个小型项目，提交项目代码，同时附项目的解决思路、实施步骤、结果、个人体会等内容。优秀：思路正确，方案很好，步骤清楚，实现了所有功能。良好：思路正确，方案可行，步骤清楚，实现了大部分功能。中等：思路正确，方案复杂，实现了大部分功能，但方法不简洁。及格：思路基本正确，实现了部分功能不及格：解决思路不正确，没有完成要求，代