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(共16张PPT)
数据的可视化
第六单元
数据的图表呈现
第2课
数据的图表呈现
图表是常见的数据可视化呈现形式之一。选择合适的图表类型和图表设计细节，可以帮助人们快速地发现数据的趋势、关系、分布和变化等特征，从而更好地理解和解释数据。
数据的图表呈现
观察下页的图表，思考并讨论:从这些图表中，你可以看出数据之间的关系吗
条形图
数据的图表呈现
观察下页的图表，思考并讨论:从这些图表中，你可以看出数据之间的关系吗
折线图
数据的图表呈现
观察下页的图表，思考并讨论:从这些图表中，你可以看出数据之间的关系吗
饼图
数据的图表呈现
图表类型 特点 适用场景
条形图 用条形的长度表示数据大小，易于比较不同类别之间的数量差异 比较不同类别之间的数量
折线图 用线条连接数据点，易于展示数据的变化趋势 展示数据随时间的变化
饼图 用扇形的大小表示各部分占整体的比例 展示各部分占整体的比例
条形图、折线图、饼图等是常见的数据图表类型，它们各具特色，适用于不同的数据展示场景。只有深入了解这些图表的特性，才能更好地利用它们。
数据的图表呈现
绘制条形图：小智确定好从入住酒店到各景区的出行路线后，收集了不同出行方式的人均碳排放量数据，并将其制作成条形图。
实验准备:
电子表格处理工具，“不同出行方式的人均碳排放霆”数据文件等。
实验过程:
1.观察“不同出行方式的人均碳排放量”文件中的数据，确定数据区域
2.生成条形图
3.根据需要进行数据标签添加等操作
数据的图表呈现
绘制条形图：小智确定好从入住酒店到各景区的出行路线后，收集了不同出行方式的人均碳排放量数据，并将其制作成条形图。
实验结论:
通过实验，我们知道
条形图可以直观地展示不同出行方式的碳排放量，便于比较哪种出行方式更环保。
条形图让数据的大小关系变得很清楚，方便比较不同出行方式的碳排放量。
通过添加数据标签，可以更精确地了解每个出行方式的具体碳排放量，有助于做出更好的选择。
条形图常用于展示分类数据的分布特征。它通过宽度相同的条形的高度或长度描述数据，直接反映数据间的大小差异，使数据的大小关系变得直观且易于理解。
数据的图表呈现
小智收集了目的地出行期间的气温数据。观察下面两种数据的呈现形式，你觉得哪种更好 尝试用折线图来呈现这些天的气温变化情况，看看效果有何区别。
数据的图表呈现
7天气温
日期 最低温/℃ 最高温/℃
10月1日 12 22
10月2日 14 22
10月3日 15 22
10月4日 17 18
10月5日 15 18
10月6日 16 26
10月7日 15 27
绘制折线图
数据的图表呈现
小智收集了目的地出行期间的气温数据。观察下面两种数据的呈现形式，你觉得哪种更好 尝试用折线图来呈现这些天的气温变化情况，看看效果有何区别。
对比分析
条形图：适合展示每一天的具体气温，但难以看出气温的变化趋势。
折线图：更适合展示气温随时间的变化趋势，可以更直观地看出气温的上升或下降。
折线图常用于展示数据的变化过程和趋势。它将数据标注为点，并通过直线将这些点连接起来，用折线的上升或下降来表示统计数据的增减变化。
数据的图表呈现
小智整理了出行期间可能发生的费用开支数据，并将这些数据制作成饼图，如下图所示。思考并讨论:如何优化这个饼图，以便更清晰地呈现开支情况
饼图常用于表示总体中各部分的占比关系。它用一个圆形表示统计项目的总体，用不同面积的扇面直观地表示各部分在总体中所占的比例。
数据的图表呈现
热力图也是一种常见的数据可视化呈现形式，它通过颜色的变化直观地表示数据的大小或分布情况，人们可以迅速识别数据的高值区域和低值区域。请尝试制作热力图展示某一热门景区近15天的人流量情况。
数据的图表呈现
选择数据区域：
选中“人流量”列的数据（不包括标题）。
打开条件格式：
在菜单栏中选择“开始”选项卡。
点击“条件格式”按钮，选择“色阶”功能。
3.设置色阶：
在“色阶”设置中，选择“三色色阶”。
选择合适的颜色方案，点击“确定”完成设置。
数据的图表呈现
可视化地图
可视化地图是以地理信息和数据为基础的可视化呈现形式，它用颜色、形状或大小标记表示不同地区的数据值或类别，可用于展示地理数据的分布、变化和影响因素，被广泛应用于城市规划、环境保护、交通管理、市场营销等领域。
在城市规划中，可视化地图可展示人口分布、交通流量和空气质量等数据，帮助人们了解城市现状和发展趋势;在环境保护中，可视化地图能展示污染物排放和扩散情况，为制订环保措施提供有力支持。

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