《数据可视化技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：20110103 课程名称：数据可视化技术 英文名称：Data Visualization Technology 课程类别：专业课 时：48 学分：3 适用对象：针对大数据管理、计算机科学与技术等专业本科生 考核方式：考查 先修课程：数据结构、程序设计 二、课程简介 数据可视化技术课程（课程代码20110103）是专业必修课，该门课程综合了多学 科的知识内容，具有很强的交叉学科与高技术特性。数据可视化是实现数据价值的重 要工且，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单竿，让普诵人可以快 速理解数据所代表的情况或趋势。该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课 程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。通过该课程学习，从一些基础的可视 化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能 够独立完成数据可视化处理工作。 The course of data visualization technology (Code 20110103)is a required professional course.This course integrates the knowledge content of multi-disciplinary.and has strong interdisciplinary and high-tech characteristics.Data visualization is an important tool to realize the value of data.Data visualization can transform abstract digital accumulation into graphics,database tables,etc.,so that ordinary people can quickly understand the current situation or future trend represented by the analyzed data.This course is a core professional course that closely combines theory and practice,and is the last important stage in the massive data project processing process.This course starts with some basic data analysis methods and gradually extends to the complicated visualization technology.The goal of this course is to train students to grasp the technology of data visualization and be able to independently complete data visualization processing work
1 《数据可视化技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：20110103 课程名称：数据可视化技术 英文名称：Data Visualization Technology 课程类别：专业课 学 时：48 学 分：3 适用对象:针对大数据管理、计算机科学与技术等专业本科生 考核方式：考查 先修课程：数据结构、程序设计 二、课程简介 数据可视化技术课程（课程代码 20110103）是专业必修课，该门课程综合了多学 科的知识内容，具有很强的交叉学科与高技术特性。数据可视化是实现数据价值的重 要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快 速理解数据所代表的情况或趋势。该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课 程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。通过该课程学习，从一些基础的可视 化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能 够独立完成数据可视化处理工作。 The course of data visualization technology (Code 20110103) is a required professional course. This course integrates the knowledge content of multi-disciplinary, and has strong interdisciplinary and high-tech characteristics. Data visualization is an important tool to realize the value of data. Data visualization can transform abstract digital accumulation into graphics, database tables, etc., so that ordinary people can quickly understand the current situation or future trend represented by the analyzed data. This course is a core professional course that closely combines theory and practice, and is the last important stage in the massive data project processing process. This course starts with some basic data analysis methods and gradually extends to the complicated visualization technology. The goal of this course is to train students to grasp the technology of data visualization and be able to independently complete data visualization processing work
三、课程性质与教学目的 (一)课程性质 数据可视化技术为大数据专业一门专业必修课程。该课程的先修课程有数据结构、 程序设计等。旨在培养学生的数据分析、数据应用和数据可视化表达能力 (二)教学目的 本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。通过本课程的教学， 使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具对数据进行可 视化处理。 四、教学内容及要求 第一章数据可视化简介 (一)目的与要求 1.数据可视化的意义。 2.数据可视化的目标和作用。 3.数据可视化释义。 (二)教学内容 第一节可视化概述 可视化的意义、可视化的目标和作用、可视化过程。 思政内容1。 第二节Python可视化环境 Anaconda的安装与使用 (三)思考与实践 1.数据可视化的意义。 2.数据可视化的目标和作用。 3.数据可视化释义 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等 第二章Python编程基础 (一)目的与要求 l.Python语言基本语法。 2.内置数据类型、函数、文件操作 (二)教学内容 第一节编程语言基础 第二节内胃数据类型 第三节函数定义与使用 2
2 三、课程性质与教学目的 （一）课程性质 数据可视化技术为大数据专业一门专业必修课程。该课程的先修课程有数据结构、 程序设计等。旨在培养学生的数据分析、数据应用和数据可视化表达能力。 （二）教学目的 本课程的主要目的是培养学生的信息数据可视化处理能力。通过本课程的教学， 使学生掌握数据可视化的一般原理和处理方法，能使用数据可视化工具对数据进行可 视化处理。 四、教学内容及要求 第一章 数据可视化简介 （一）目的与要求 1．数据可视化的意义。 2．数据可视化的目标和作用。 3．数据可视化释义。 （二）教学内容 第一节 可视化概述 可视化的意义、可视化的目标和作用、可视化过程。 思政内容 1。 第二节 Python 可视化环境 Anaconda 的安装与使用。 （三）思考与实践 1．数据可视化的意义。 2．数据可视化的目标和作用。 3．数据可视化释义。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第二章 Python 编程基础 （一）目的与要求 1．Python 语言基本语法。 2．内置数据类型、函数、文件操作。 （二）教学内容 第一节 编程语言基础 第二节 内置数据类型 第三节 函数定义与使用
第四节文件操作 (三)思考与实践 L.掌握Python基础语法 2.熟悉使用内置数据类型、函数的定义及使用 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第三章Numpy数值计算 (一)目的与要求 1.多维数组的索引、切片以及读写与统计分析。 2.Numpy数值计算方法。 (二)教学内容 第一节Numpy多维数组 数组的创建、索引和切片、数组运算。 思政内容2。 第二节数组的运算 数组读写、统计与分析。 (三)思考与实践 1.一维和多维数组的索引。 2.多维数组切片。 3.Numpy数组读写与统计分析。 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第四章Pandas统计分析 (一·)目的与要求 L.理解Pandas数据结构 2.掌握Pandas数据查询、编辑、分组、可视化方法 (二)教学内容 第一节Pandas数据结构与索引 Series、DataFrame、索引对象。 第二节数据查询与编辑 数据查询、编辑，分组运算 第三节数据透视表、交叉表及可视化 数据透视表，Pandas可视化。 (三)思考与实践 L.Pandas中的数据结构、索引、查询与编辑
3 第四节 文件操作 （三）思考与实践 1．掌握 Python 基础语法。 2．熟悉使用内置数据类型、函数的定义及使用。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第三章 Numpy 数值计算 （一）目的与要求 1．多维数组的索引、切片以及读写与统计分析。 2．Numpy 数值计算方法。 （二）教学内容 第一节 Numpy 多维数组 数组的创建、索引和切片、数组运算。 思政内容 2。 第二节 数组的运算 数组读写、统计与分析。 （三）思考与实践 1．一维和多维数组的索引。 2．多维数组切片。 3．Numpy 数组读写与统计分析。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第四章 Pandas 统计分析 （一）目的与要求 1．理解 Pandas 数据结构 2．掌握 Pandas 数据查询、编辑、分组、可视化方法 （二）教学内容 第一节 Pandas 数据结构与索引 Series、DataFrame、索引对象。 第二节 数据查询与编辑 数据查询、编辑，分组运算。 第三节 数据透视表、交叉表及可视化 数据透视表，Pandas 可视化。 （三）思考与实践 1．Pandas 中的数据结构、索引、查询与编辑
2.Pandas运算、聚合、交叉表透视表、可视化. (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第五章Pandas数据载入与预处理 (一)目的与要求 1.理解数据载入与数据变换。 2.掌握数据清洗，数据转换。 (二)教学内容 第一节数据载入与集成 数据导入、数据合并。 思政内容3。 第二节数据清洗 缺失值、重复值、异常值处理。 第三节数据标准化、数据转换 数据标准化、特殊类型数据的转换。 (三)思考与实践 1.数据载入 2.数据集成 3.数据清洗 4.数据标准化 5.数据转换 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等 第六章Matplot1lib数据可视化基础 (一)目的与要求 l.学握Matplotlib参数设置。 2.掌握常用绘图方法。 (二)教学内容 第一节数据可视化简介与绘图基础 Matplotlib可视化简介，创建画布内容与子图、绘图的保存与 显示。 第二节Pyplot动态rc参数设置 全局参数和rc参数设置。 第三节Pyplot中的常用绘图 常用绘图实现，词云生成。 4
4 2．Pandas 运算、聚合、交叉表透视表、可视化。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第五章 Pandas 数据载入与预处理 （一）目的与要求 1．理解数据载入与数据变换。 2．掌握数据清洗，数据转换。 （二）教学内容 第一节 数据载入与集成 数据导入、数据合并。 思政内容 3。 第二节 数据清洗 缺失值、重复值、异常值处理。 第三节 数据标准化、数据转换 数据标准化、特殊类型数据的转换。 （三）思考与实践 1．数据载入。 2．数据集成。 3．数据清洗。 4．数据标准化。 5．数据转换。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第六章 Matplotlib 数据可视化基础 （一）目的与要求 1．掌握 Matplotlib 参数设置。 2．掌握常用绘图方法。 （二）教学内容 第一节 数据可视化简介与绘图基础 Matplotlib 可视化简介，创建画布内容与子图、绘图的保存与 显示。 第二节 Pyplot 动态 rc 参数设置 全局参数和 rc 参数设置。 第三节 Pyplot 中的常用绘图 常用绘图实现，词云生成
(三)思考与实践 L.Matplotlib可视化简介 2.绘图基础： 3.常用参数设置 4.常用绘图。 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第七章Seaborn可视化 (一)目的与要求 l.掌握Seaborn风格设置。 2.掌握颜色设置。 3.掌握常用绘图实现 (二)教学内容 第一节Seaborn简介、风格设置 Seaborn简介、风格设置 思政内容4。 第二节Seaborn颜色设置，常用绘图实现 Seaborn颜色设置，常用绘图实现。 (三)思考与实践 1.Seaborn简介。 2.风格设置。 3.常用绘图实现 (四)教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第八章Pyecharts数据可视化 (一)目的与要求 L.掌握Pyecharts使用方法。 2.掌握Pyecharts常用绘图实现 (二)教学内容 第一节Pyecharts数据可视化简介 第二节Pyecharts使用方法. 第三节Pyecharts常用图表。 (三)思考与实践 L.Pyecharts数据可视化简介 2.Pyecharts使用方法。 5
5 （三）思考与实践 1．Matplotlib 可视化简介。 2．绘图基础。 3．常用参数设置。 4．常用绘图。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第七章 Seaborn 可视化 （一）目的与要求 1．掌握 Seaborn 风格设置。 2．掌握颜色设置。 3．掌握常用绘图实现。 （二）教学内容 第一节 Seaborn 简介、风格设置 Seaborn 简介、风格设置。 思政内容 4。 第二节 Seaborn 颜色设置，常用绘图实现 Seaborn 颜色设置，常用绘图实现。 （三）思考与实践 1．Seaborn 简介。 2．风格设置。 3．常用绘图实现。 （四）教学方法与手段 课堂讲授、多媒体教学、课堂讨论等。 第八章 Pyecharts 数据可视化 （一）目的与要求 1．掌握 Pyecharts 使用方法。 2．掌握 Pyecharts 常用绘图实现。 （二）教学内容 第一节 Pyecharts 数据可视化简介。 第二节 Pyecharts 使用方法。 第三节 Pyecharts 常用图表。 （三）思考与实践 1．Pyecharts 数据可视化简介。 2．Pyecharts 使用方法