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第五章 数据处理和可视化表达
5.4 数据的可视化表达
一、本章情况
学习目标
（1）了解大数据的概念，理解大数据的特征，知道大数据对日常生活的影响，明晰传统数据与大数据的区别；
（2）了解数据采集的方法和工具，掌握数据的存储方式，理解对数据进行保护的意义；
（3）知道数据预处理及分析，体验多种数据分析技术；
（4）学会选用恰当的工具处理数据，学会总结和归纳数据分析的方法和步骤；
（5）了解数据可视化两种呈现类型，学会选用恰当的工具可视化表达数据。
5.1认识大数据
5.2数据的采集
5.3数据的分析
5.4数据的可视化表达
教学内容
二、项目指导
交流分享
依据自己小组项目实施的实际情况，对于项目实施过程的进度、亮点、困难予以分享，交流。
1. 项目完成基本情况。
2. 根据选定的主题，对数据分析情况分析汇报。
三、知识回顾
5.3 数据的分析
四、学习新知
思考
数据分析的结果如何呈现？
聚类分析K-平均算法相对数字呈现的方式，图表的优势是什么？
用图表呈现分类数据，能体现大数据的什么特点？
四、学习新知
什么是数据可视化？
在大数据时代，复杂繁多且不同类型的数据大量涌来，往往超出了人们的处理能力，人类的大脑也难以从堆积如山的数据中快速发现核心问题，而数据可视化可以把枯燥乏味的海量数据以丰富的视觉效果呈现数据所反映的本质问题，有效提升数据分析的效率。
数据可视化是指以图形、图像、地图、动画等生动、易于理解的方式展示数据和诠释数据之间的关系、趋势与规律等，以便更好地理解数据。
四、学习新知
5.4.1数据可视化表达的方式
从常用和实用的维度，数据可视化的呈现类型主要分为探索和解释两种不同的类型。
探索类型可以帮助人们发现数据背后的价值。
解释类型则把数据简单明了地解释给人们。
四、学习新知
类型：有关趋势的分析
分组柱形图
堆叠柱形图
折线图
柱线混合图
四、学习新知
类型：有关比例的分析
百分比圆环图
饼图
圈图
堆叠面积图
四、学习新知
类型：有关关系的分析-逻辑关系
散点图
雷达图
网络关系图
词云图
四、学习新知
类型：有关关系的分析-空间关系
数据地图
动态热力图
3D动态显示图
四、学习新知
探究活动：制作词云图
可以运用在线词云图生成网站，复制文字信息，可制作个性化词云图。
打开“词云图.py”，使用形状图片“ty.jpg”和文本文件，设置文件名为课程标准“kebiao.txt”或三国演义“sanguo.txt”，或者其他文本文件，运行程序，保存词云图。
四、学习新知
5.4.2 数据可视化表达的工具
数据可视化呈现的形式千变万化，实现的工具众多。
Python语言因其开源和包容的特性，嵌入了大量数据可视化的工具。
在Python中，除绘图工具模块Matplotlib外，专业的数据可视化工具模块还包括Seaborn和Bokeh等。
Seaborn主要关注统计模型的可视化。例如，直方图既可以总结数据，也可以描绘总体分布。Seaborn基于且高度依赖于Matplotlib。
Bokeh也是一个很好的可视化库，可实现交互式可视化。与其他库相反，Bokeh是独立于Matplotlib的。Bokeh的重点在其交互性，且是通过浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
四、学习新知
探究活动：体验Seaborn库的数据可视化
五、项目实施
实践
项目的数据可视化呈现：
各小组根据项目选题及拟订的项目方案，结合本节所学知识，了解数据可视化表达的方式与工具，进一步完善该项目方案中的各项学习活动，并参照项目范例的样式，撰写相应的项目成果报告。
项目交流评价：
各小组运用数字化学习工具，将所完成的项目成果，在小组或班级上进行展示与交流，共享创造、分享快乐。
各小组根据项目选题、拟订的项目方案、实施情况以及所形成的项目成果，利用“项目活动评价表”，开展项目学习活动评价。
六、课程评价
（1）下列可以用于分析数据趋势的是( ) 。
A.饼图
B.折线图
C.动态热力图
D.词云图
（2）词云图是一种常见的数据可视化表达方式。下列关于词云图的说法，正确的是（ ）
A．词云图可以显示数据中的全部词语。
B．词云图只能通过字体的颜色表示关键字的重要程度。
C．词云图可以呈现关键字出现的次数。
D．词云图可以呈现数据中的重点。
B
D
六、课程评价
（3）数据可视化表达的工具模块有（ ）
A．Seaborn、Python
B．Python、WPS
C．Seaborn、Bokeh
D．Bokeh、思维导图
C
（4）下列有关关系的分析中，不属于逻辑关系的是（ ）
A．动态热力图
B．散点图
C．雷达图
D．词云图
A
七、相关附件
附件：
词云图.mp4
词云图.py
ty.jpg
kebiao.txt
sanguo.txt
直方图程序5-7.ipynb
Bokeh示例程序5-8.ipynb
谢谢观看！

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