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1、数据可视化教学大纲课程编号：071183B课程类型： 通识教育必修课 通识教育选修课专业必修课专业选修课学科基础课总学时： 48 讲课学时： 16 实验（上机）学时： 32学 分： 2适用对象： 信息管理与信息系统专业（大数据方向）先修课程： 计算机应用基础、 计算机图形学、概率论与数理统计一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业（大数据方向）学生的专业选修 课。本课程是为适应信息时代对大数据和商业智能人才的要求而开设的，既重视 学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题和解决问题的实 践应用能力。本课程是系统设计、数据挖掘、软件开发、决策支持等领域人才培 养方面重要组
2、成部分，是专业人才培养目标得以实现的重要保证。通过本课程的学习，培养学生的信息数据处理能力、信息分析和应用能力， 信息表达能力。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。能够针对不同业务情景下的海量数据，洞察和分 析隐藏在数据背后的重要信息，并可视化展示为相关决策者提供辅助决策支持。 该课程能够帮助学生养成良好的职业素质，培养动手能力、创新能力和独立解决 实际问题的能力。二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习数据可视化的基础理论和概念，针对实际应用中遇到的不同 类型的数据，学习相应的可视化方法，并学习可视化综合应用及实用系统
3、。教学内容包括：数据可视化的基础理论和概念，视觉感知和视觉通道，数据 处理和分析方法，不同类型数据的可视化方法，可视化交互与评估，以及可视化 软件与工具等。其中，有关数据可视化的基础理论和数据处理和分析方法应细讲 和精讲，而视觉感知和视觉通道则粗讲，重点是不同类型数据的可视化方法。课 程的难点在于数据变换方法和可视化编码方法，拟通过实验例子讲解与学生自己 动手相结合方式进行讲授。（二）教学方法和教学手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本理论、概念和核心知识， 讲授和讨论相结合领会知识要点，实验教学训练独立解决问题的能力，最后借助 可视化软件工具让学生进行上机操作和具体实践。（三）实
4、践教学环节的要求根据教学进度和要求布置相应的课后作业，通过上机实践。每一章节都有对 应的思考题和上机内容，如可视化软件工具包的开发环境配置、可视化的流程设 计、各章节提供的用于可视化设计和展示的例子等。（四）学习要求为有效学习本课程，要求学生首先具备计算机应用基础知识、计算机图形学， 以及概率论与数理统计的基本理论等方面的基本知识，熟练掌握数据处理和数据 分析等方面的完整专业知识。自学时应该熟读大纲，提纲挈领地掌握数据可视化 的流程和方法，随后按照大纲熟读教材，并通过课后思考题和上机实践进行多角 度和多层次地反复学习。五）与毕业要求的关系数据可视化是大数据产业方向的重要组成部分，也是未来发展的
5、必然趋势。 环顾全球，许多国家已经把数字化、信息化、智能化作为国家战略的关键主题， 信息基础设施建设成为后金融危机时代振兴经济的重要手段。特别是大数据时代 下，云计算、物联网技术的逐步成熟，使得基于数据分析结果的数据可视化正在 成为各个领域内的战略决策。因此，学习和掌握数据可视化的相关知识、方法和 技术，不仅是当前大数据产业发展的需求，还是适应未来各种互联网商业战略决 策的基本要求，也是信息管理与信息系统专业培养的基本要求。三、各教学环节学时分配教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1数据可视化简介222视觉感知与视觉通道223数据处理与分析2244数据可视化基础2225时空数据可视化246
6、6地理空间数据可视化2467咼维非空间数据可视化2468层次和网络数据可视化2469跨媒体数据可视化24610可视化交互与评估2211可视化软件与工具44合计163248四、教学内容第一章 数据可视化简介 教学内容：概要介绍可视化简史，可视化的目标、作用和意义。对数据可视 化分类，并阐述与其他学科方向的关系。重点和难点：数据可视化的目标和作用。 考核要求：使学生了解可视化简史，深入理解可视化的目标、作用和意义。 思考题一：举例说明数据可视化的三类通用目标。第二章 视觉感知和视觉通道 教学内容：介绍感知、认知、格式塔理论、视觉感知相对性。学习视觉通道 类型和视觉通道特性。重点和难点：数据通道类型
7、。 考核要求：使学生掌握视觉感知与认知，了解视觉通道。 实验一：通过图像对比，理解视觉感知的相对性。实验二：用编程语言实现 2 个常用的颜色空间相互转换算法。 实验三：熟悉几种在线颜色选择工具，如 colorbrewer 和 adobe kuler 等。 第三章 数据处理与分析 教学内容：介绍数据的属性和特征，数据预处理的方法，数据的存储和分析 方法。重点和难点：数据预处理，数据分析。 考核要求：使学生掌握数据特征，掌握数据预处理和数据分析方法。 实验四：对给定的数据集，进行数据预处理，清洗数据噪声并填补缺失数据。 实验五：对给定的数据集，在数据预处理后，对数据进行线性回归分析。 第四章 数据
8、可视化基础教学内容：着重讲授数据变换方法，数据映射和视图的交互设计。重点和难点：数据变换。考核要求：使学生掌握可视化流程，掌握数据处理和数据变换方法，理解可 视化编码方法，掌握可视化设计原理。思考题二：讨论不同元素在可视化双变量数据集时可能产生的可视化效果 和遇到的问题。实验六：选择一个多维数据集，设计一个可视化隐喻方案。第五章 时空数据可视化 教学内容：着重讲授低维度数据的可视化方法，多变量的空间数据可视化， 以及时序数据可视化方法。重点和难点：时序数据可视化方法。 考核要求：使学生掌握低维度数据的可视化方法，理解三维标量数据可视化 方法，掌握时间序列数据可视化方法，掌握多变量空间数据可视化
9、方法。实验七：用不同颜色对二维温度场进行可视化，并观察效果。 实验八：搜索中美历史单行最高领导人姓名、任期以及相互访问的时间、地 点。设计可视化直观有效地展示研究成果。第六章 地理空间数据可视化 教学内容：介绍地图投影，点形数据、线形数据和区域数据的可视化方法， 以及地理信息可视化方法重点和难点：点形数据、线形数据的可视化，地理信息可视化。 考核要求：使学生理解地图投影，掌握点形数据、线形数据的可视化，理解 区域数据的可视化，了解基于地理位置的综合信息可视化。实验九：通过网络搜索世界各国在过去 20年间的 GDP 总量，通过专门工具 生成GDP在20年的动态变化并可视化展示。第七章 高维非空间
10、数据可视化 教学内容：介绍主成分分析法，多维尺度分析法，等距映射法和局部线性嵌 入法，以及高维数据的可视化呈现和交互。重点和难点：高维数据的可视化呈现。 考核要求：使学生理解地图投影，掌握点形数据、线形数据的可视化，理解 区域数据的可视化，了解基于地理位置的综合信息可视化。实验十：通过网络下载一个多维度数据，分别采用像素图、平行坐标和马赛 克图等方法比较可视化结果。第八章 层次和网络数据可视化 教学内容：介绍结点链接法，空间嵌套填充法，相邻矩阵布局，动态网络数 据可视化，图可视化数据效果和图可视化交互。重点和难点：结点链接法，空间嵌套填充法，相邻矩阵布局。 考核要求：使学生理解地图投影，掌握点
11、形数据、线形数据的可视化，理解 区域数据的可视化，了解基于地理位置的综合信息可视化。实验十一：用缩进法和径向布局法为美国 NBA 设计赛程可视化，对比两者 的区别和优势。实验十二：用相邻矩阵布局可视化任意一个社交网络。第九章 跨媒体数据可视化 教学内容：介绍文本数据、文档数据、日志数据可视化，以及社交网络可视 化。重点和难点：日志数据可视化。 考核要求：使学生掌握文本与文档可视化方法，了解社交网络可视化，掌握 日志数据可视化。思考题三：找一段文本并计算出该文本的词频向量。实验十三：对你的微博好友关注这一社交网按照结构型可视化方法中的结 点链接图进行可视化，并对比不同用户的社交网络结构的异同。第
12、十章 可视化交互与评估教学内容：介绍可视化交互，可视化价值和评估。重点和难点：可视化交互。考核要求：使学生掌握和了解可视化的价值和评估。实验十四：选择一种可视化交互方法，设计细节调控的交互并实现。 实验十五：选择两种可视化方法显示二维流场数据，设计定量评估，并在小 范围用户中完成实验，讨论评估结果。第十一章 可视化软件与工具教学内容：介绍可视化软件分类，科学可视化软件与工具的使用，信息可视 化软件与工具的使用，可视化分析软件与开发工具的使用。重点和难点：可视化软件与工具的使用。考核要求：使学生了解可视化软件分类，掌握常规的可视化软件与工具使用实验十六：利用 excel 绘制数据视图。实验十七：
13、利用 tableau 绘制数据视图。五、考核方式、成绩评定本课程所采用平时、课程设计相结合的考核方式，尤其注重实践环节的考核。 各部分所占比重为平时成绩占 40%，期末课程设计成绩占 60%。平时成绩包括 考勤成绩 10%和上机作业成绩 30%。期末考核采用课程设计形式，根据具体业 务场景的考核要求，进行相应的设计与实现，注重知识应用能力和解决问题能力 的考核，需要学生提交自己设计的调查报告（调查问卷设计、调查统计、数据分 析、数据可视化、综合效果。六、主要参考书及其他内容（一）推荐教材：1 陈为著。数据可视化的基本原理与方法。科学出版社，2013.（二）主要学习参考书1 祝洪凯著。数据可视化之美。机械工业出版社，2011.2 陈为著。数据可视化。电子工业出版社，2013.执笔人：教研室主任：系教学主任审核签名
