《数据可视化课程课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据可视化课程课件（31页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、数据可视化 | 大数据背景下的分析图课程,The Data Visualization For Design Work,ieday,主讲：你小姨 / 设计e周,大数据分析图,课程总体介绍,大数据分析图旨在通过一定的方式获取互联网数据，并通过分析逻辑的构建对数据进行处理，并以图示的方式展现，从而获得对设计有价值的信息。 （设计师的层面与数据分析师的层面还是有差距的，更偏向于数据展示，数据分析深度若于后者）,三个步骤 | Three Steps,1.数据获取 2.逻辑构建（重点） 编程语言：Grasshopper，C#，VB，Python，processing， D3.js（可视化库 https:
2、/d3js.org/） 3.作图,两个部分 | Two Parts,1.常用数据爬取方式 2.常用逻辑架构方式,1.Google Earth 2.GETools 3.GlobalMapper 4.QGIS 5.火车头采集器,使用软件,数据爬取,逻辑构建 分析过程,作图,课程总体介绍三个步骤,使用软件,使用软件,1.Grasshopper（重点） 2.GIS（既定逻辑） 3.PowerMap（既定逻辑）,1.Rhino+Grasshopper 2.Adobe Illustrator 3.Photoshop,第一部分：常用数据爬取方式,第二部分：常用逻辑构建模式,熟悉，掌握Grasshopper的
3、逻辑构建方式,课程总体介绍两个部分,1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS经纬定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）,熟悉常见网络免费数据的获得方式,图表类可视化,PowerMap（既定逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,地形可视化,空间可视化,高程，坡度，日照,设计道路坡度,可视区域,雨水径流,城市日照,城市排水,最短路径,人口密度，容积率,Grasshopper（可变逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,课程总体介绍两个部分,第一部分：常用数据爬取方式,1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高
4、程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）,1.Rhino 2.Grasshopper+插件 3.GlobalMapper 4.QGIS,软件：,课程总体介绍两个部分,第一部分：常用数据爬取方式,1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）,1.GoogleEarth 2.GETools 3.坐标转换工具 4.Rhino 5.Grasshopper+插件 6.GlobalMapper,软件：,课程总体介绍两个部分,第一部分：常用数据爬取方
5、式,1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）,1.脉策数据 2.坐标纠偏,软件：,课程总体介绍两个部分,第一部分：常用数据爬取方式,1.OSM开源地图数据获取（二维底图） 2.DEM高程数据获取（三维地形） 3.POI点位信息数据获取（GPS定位） 4.网页信息爬取（纯数据分析）,1.火车头采集器 2.Excel,软件：,课程总体介绍两个部分,第二部分：常用逻辑构建模式,图表类可视化,PowerMap（既定逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,地形可视化,空间可视化,高程，坡度，日
6、照,设计道路坡度,可视区域,雨水径流,城市日照,城市排水,最短路径,人口密度，容积率,1.Excel+PowerMap 2.ArcGIS 3. Adobe Illustrator,软件：,课程总体介绍两个部分,第二部分：常用逻辑构建模式,图表类可视化,PowerMap（既定逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,地形可视化,空间可视化,高程，坡度，日照,设计道路坡度,可视区域,雨水径流,城市日照,城市排水,最短路径,人口密度，容积率,软件：,1.火车头采集器 2.Excel 3.Rhino+Grasshopper 4.Adobe Illustrator,课程总体介绍两个部分,第二部分：常用
7、逻辑构建模式,图表类可视化,PowerMap（既定逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,地形可视化,空间可视化,高程，坡度，日照,设计道路坡度,可视区域,雨水径流,城市日照,城市排水,最短路径,人口密度，容积率,软件：,1.Rhino 2.Grasshopper 3.Grasshopper插件,课程总体介绍两个部分,第二部分：常用逻辑构建模式,图表类可视化,PowerMap（既定逻辑）,Grasshopper（可变逻辑）,地形可视化,空间可视化,高程，坡度，日照,设计道路坡度,可视区域,雨水径流,城市日照,城市排水,最短路径,人口密度，容积率,软件：,1.Rhino 2.Grasshop
8、per 3.Grasshopper插件,课时1,1.Rhino基本操作 2.Grasshopper基本操作 3.Grasshopper数据结构讲解,1.OSM开源地图数据获取 2.DEM高程数据获取,课程安排8课时,课时2,课时3,课时4,课时5 1.图表类可视化 既定逻辑二： 百度图说 BDP Infor.am 参数化字体 2.图表类可视化 可变逻辑：Grasshopper,课时6,课时7,课时8,1.城市POI点位数据获取 2.网页信息爬取,1.图表类可视化 既定逻辑一：PowerMap,1.地形可视化：高程 2.地形可视化：坡度 3.地形可视化：日照,1.地形可视化：设计道路坡度 2.地
9、形可视化：可视区域 3.地形可视化：雨水径流 4.地形可视化：地形天际线,1.空间可视化：日照 2.空间可视化：城市排水 3.空间可视化：城市天际线 4.空间可视化：最短路径 5.空间可视化：容积率 6.空间可视化：人口密度,LESSON 1,课时1,Rhino基本操作 Grasshopper基本介绍 Grasshopper映射和数据结构 等高线填色实例,Point 1：Rhino基本操作,1.文件的导入和导出 1.（二维线稿）dwg ai （三维模型）3ds su obj 2.图片格式 导入：工作窗配置帧平面 导出：命令viewcapturetofile,2.基本界面介绍 1.四种视图 2.
10、更改视图样式 SU显示风格设置方式 3.图层 和CAD一样,3.基本操作 1.选择物体：shift加选，ctrl减选 2.垂直控制：ctrl 3.测量长度：distance 4.重复上次操作：鼠标右键 5.选取工具集+可见性工具集+图层（和CAD一样） 6.锁定格点+平面模式+物件锁点+智慧轨迹+操作轴,4.涉及常用操作 1.等距断面线 2.曲线投影到曲面 3.犀牛里的画线操作：曲线（控制点 内插点） 多折线 混接曲线 4.Make2D,演示时间,Point 1：Rhino基本操作,Point 2：Grasshopper基本介绍,1.基本操作 1.快捷键 加选 shift；减选 ctrl 编组
11、 ctrl+g 查找电池位置 ctrl+alt+鼠标左键 2.连线操作 加选：shift 减选：ctrl,2.运算器介绍 1.运算器的显示样式：图标 全称 2.运算器工作状态：工作 数据不全（无数据） 报错 3.运算器的显示与隐藏 4.运算器的工作与不工作 5.运算器的赋值 6.运算器的重命名（方便观察逻辑）,演示时间,Point 2：Grasshopper基本介绍 通过螺旋线建模示意,Q & A,QUESTION AND ANSWER SESSION,Point 3：Grasshopper映射和数据结构,1.映射（数据在各分支内部运算的过程中所遵循的规则） 1.长映射 2.短映射 3.交叉映
12、射 注意：映射只发生在组内，组的层面不发生,2.数据结构（数据发生映射前的组合方式） 1.数据结构种类 线形数据（list） 树形数据（tree） 2.数据结构组合方式 list*list：运算单元为每个数字，遵循映射原理 list*tree：组也遵循映射原理，一个list为一个组，tree为多个组，先进行组这个层级的映射，再进行各组内部的映射 tree*tree：先进行组层面的映射，再进行组内的映射,Point 3：Grasshopper映射和数据结构,映射图示,长映射,短映射,交叉映射,Point 3：Grasshopper映射和数据结构,数据结构图示（长数据为例）,list * list
13、,list * tree,tree * tree,演示时间,Point 3： Grasshopper数据结构讲解 通过组内随机和成组随机示意,Q & A,QUESTION AND ANSWER SESSION,演示时间,Point 4：等高线填色实例,Q & A,QUESTION AND ANSWER SESSION,网站推荐,WEBSITE RECOMMENDATION,1.Ncf参数化建筑联盟：http:/bbs.ncf- 2.数据分析图： http:/,网站推荐,PS.书籍推荐 1.Grasshopper入门晋级必备手册 2.Skywoolf新书数字冥想,1.编程学习的意义 1.解决日常中的实际问题 2.设计行业的变革 王振飞视频 2.学习方法 1.像学英语一样去学习GH 单词=电池 语法=映射和数据结构 2.笔记+字典查询,课程的意义和学习方法,课程的核心是“编程思想”,Q & A,QUESTION AND ANSWER SESSION,数据可视化 | 大数据背景下的分析图课程,Ieday 设计e周,THANK YOU,
