大数据可视化 教案 4-3基于Pyecharts的用户行为数据可视化（三）

《大数据可视化》教案（学年第学期）课程名称： 大数据可视化所属专业： 大数据技术所属系部： 计算机与软件技术授课班级：课程总学时： 任课教师：PAGEPAGE1序号：1一、教学分析课题名称基于Pyecharts的用户行为数据可视化（三）课程大数据可视化系部计算机与软件技术系任课教师教材《大数据可视化技术》课题类型理论+实践课课时2课时地点实训机房班级内容提要与时间分配：1、学习目标素质目标小组协作搜集、分析、归纳大数据可视化的核心技术及职业素养，能够将理论和实践结合，发掘日常生活和学习中的可视化案例。小组协作能力问题处理能力知识目标了解用户行为统计指标体系了解用户行为数据统计方法技能目标依次对用户行为数据进行处理，分析，统计2、教学内容内容布置：统计用户行为数据内容引入：为了方便学生理解前面知识用学以致用，本章结合一个综合项目，对实际场景下的用户行为数据进行可视化分析。知识讲解：根据用户行为进行需求分析统计用户行为数据指标用户行为内容总结：总结本节课程中遇到的问题，并对涉及到的知识点进行梳理。3、本次课程内容特点：4、教学重点与难点重点：用户行为数据分类、处理，统计。难点：用户行为数据处理，统计。5、学情分析1、学生在学习本课程之前学习过python的基础编程知识，但是对可视化工具还是不太了解。6、教学设计基本原则：1、将教学内容与信息资源进行有机整合，利用实训平台创造一个同时具备项目式体验功能、教学实施功能、学习效果评测功能和实时互动交流功能的多功能信息化教学环境。2、充分利用教材、学习通教学平台、多媒体课件和实训室等信息化教学手段，调动学生积极性和主动性，促进学生自主学习和主动学习。7、教学方法、手段：1、案例教学法：本情境教学开始引入可视化案例，引出课程目标及重点和难点。2、过程互动教学法：教学过程中使学生积极回答问题，小组内展开讨论，并组间进行分享。3、“任务驱动”法，下发随堂任务，由学生独立完成，教师当堂进行考核和讲评，解决学生遇到的问题，并就共性问题进行点评。8、内容提要与时间分配环节一：知识回顾（5分钟）环节二：开发数据统计主函数，并编写执行脚本（5分钟）环节三：计算整体PVUV（5分钟）环节四：计算页面PVUV（5分钟）环节五：计算渠道访问PVUV（5分钟）环节六：计算平均时长（5分钟）环节七：计算用户访问时长（5分钟）环节八：计算启动时段PVUV（5分钟）环节九：计算每日用户PVUV（5分钟）环节十：计算省份/城市PVUV（10分钟）环节十一：计算终端UV（10分钟）环节十二：扫码领取事件转化（10分钟）环境十三：用户访问七日留存率（10分钟）环节十四：课堂总结（5分钟）9、教学材料教材《大数据可视化技术》二、教学组织方式（专业课程知识点击思政微课任务驱动方式、结合专业教师引导，完善理实一体的教学环境及方法。三、学习资源使用多媒体教学平台完成课前复习、教学资源分发、作业评分。微课教学平台完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示。3.教学反馈平台完成学情调查、教学实施效果调查，了解学生学情和课堂教学反馈。四、教学实施环节一：课程回顾（思维导图）（5分钟）课程回顾：通过思维导图，对前一章节课程知识点进行回顾。环节二：开发数据统计主函数，编写执行脚本（5分钟）学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，完成数据统计主函数的开发，学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。接下来我们分别完成统计的各个函数，并最终调用输出数据。因代码较多，此处不再一一列举。提前编写好执行文件，每步写完一个函数，即可执行查看结果。环节三：计算整体pvuv（5分钟）学生参考教师示例，根据任务书提供的数据源，编写统计类DataStat。学生可以参考以下实施步骤：1、使用数据统计类DataStat，筛选"spot_code"为"spot_interval"访问数据，然后分别计算总数和userid去重后数量，得到pv和uv。2、将得到的数据保存到data/stat_result/目录下，文件名为当前函数名，通过sys._getframe().f_code.co_name获得。3、执行后查看文件data/stat_result/total_stat得到数据。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节四：页面pvuv（5分钟）学生参考教师示例，根据业务操作提供的数据源，使用数据统计类DataStat，筛选"spot_code"为"spot_interval"访问数据。这里按page进行分组，分别计算总数和userid去重后数量，得到pv和uv，并使用倒数第二列，也就是pv进行倒序。将得到的数据保存到data/stat_result/目录下，文件名为当前函数名。查看文件data/stat_result/page_stat得到数据如图所示。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。、环节五：计算访问渠道PVUV（5分钟）学生参考教师示例，使用数据统计类DataStat，筛选"spot_code"为"spot_interval"访问数据，按channel_code进行分组，分别计算总数和userid去重后数量，得到pv和uv，并按pv倒序。将得到的数据保存到data/stat_result/目录下，文件名为当前函数名。查看文件data/stat_result/channel_stat得到数据如下图所示。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节六：平均访问时长（5分钟）学生参考教师示例，使用数据统计类DataStat，筛选"spot_code"为"spot_interval"访问数据，计算spot_val也就是停留时长的平均值。将得到的数据保存到data/stat_result/目录下，文件名为当前函数名。学生实施过程中（根据教材给出的示例代码），遇到问题可随时向教师咨询，任课教师负责整体进度把控，及问题解决。环节七：用户访问时长（5分钟）五、教学效果与课后反思1.教学效果通过多媒体教学平台，完成课前复习、任务分发、指导书下载、作业评分，方便学生实时学习。微课教学平台，完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示，培养并提高学生自主学习能力。教学反馈平台，完成学情调查、教学实施效果调查，了解学生学情和课堂教学反馈。运用兴趣导向教学方法，将知识点实例化，逐步构建学生创新思维，突出教学重点，解决教学难点，提高学生实训的兴趣。教师践行工匠精神，将职业精神内化于学生心里。通过信息化手段和教学组织全面完成了本课的教学目标。2.课后反思培养学生自主学习能力，应逐步通过线上