《大数据数据可视化》课程教学大纲

《大数据可视化技术》课程教学大纲课程名称大数据可视化技术课程编码7414A510课程学时64课程学分4课内上机学时32先修课程数据采集与预处理后续课程毕业设计课程类别专业必修课适用专业计算机科学与技术数据科学与大数据技术一、课程简介《大数据可视化技术》是为计算机科学与技术和数据科学与大数据技术专业开设的一门理论与实践紧密结合的专业必修课。本课程实施“基础-进阶-高阶”阶梯递进教学方法。第一阶段从数据可视化的核心概念出发，梳理其发展历程与应用场景，帮助学习者建立对可视化的底层认知；聚焦Python生态下三大主流可视化工具，实现从“能用”到“好用”的进阶；第二阶段课程详细讲解Matplotlib的绘图原理与定制化技巧、Seaborn的统计可视化优势、Bokeh的交互式图表开发，通过理论基础与实现细节的结合，让学习者能够针对不同数据类型与分析需求，选择合适工具构建专业级可视化作品；第三阶段，针对复杂关系型数据与交互式场景，课程引入Neo4j图数据库，讲解其核心价值与可视化实现步骤，解锁关联数据的深度洞察；同时深入剖析pyEcharts的特色功能与应用优势，从基础图表绘制到高级交互式大屏开发，覆盖全流程技术要点，帮助学习者掌握面向复杂业务场景的可视化解决方案。课程特点：本课程兼顾理论深度与实践广度，覆盖从基础到高阶的全链路可视化技术，通过阶梯式教学，培养学习者的数据处理能力、可视化设计思维与技术落地能力，旨在帮助学习者构建从数据理解到可视化落地的完整能力，实现从“数据”到“洞察”的高效转化。为从事数据分析、商业智能、数据产品等领域工作提供核心竞争力系统，二、课程目标通过本课程的教学，学生应该达到下列课程目标：通过该课程学习，使学生更深刻的理解大数据项目的处理流程，掌握数据可视化的方法，如时变数据可视化方法、关系数据可视化方法、高维数据可视化方法、文本数据可视化方法、复杂数据可视化方法。（一）基础能力构建目标通过第1章至第3章的学习，让学习者系统掌握数据可视化的核心概念、发展脉络与行业应用场景，建立对数据可视化的底层认知。熟练运用Excel完成数据整理、统计分析与基础可视化呈现，掌握关键函数的使用方法与数据处理逻辑；同时深入理解Echarts的技术特性与实现原理，能够独立完成Web端基础可视化项目开发，具备针对不同业务场景选择合适可视化工具的初步能力。（二）进阶技术掌握目标借助第4章至第5章的Python可视化内容，使学员精通Matplotlib、Seaborn和Bokeh三大工具的理论基础与实践技巧。能够运用Matplotlib实现高度定制化的静态图表绘制，掌握Seaborn在统计可视化领域的优势用法，熟练使用Bokeh构建交互式可视化作品。具备根据数据类型与分析需求选择最优工具的能力，实现从数据到专业级可视化成果的高效转化。（三）高阶应用突破目标通过第6章至第7章的高阶内容学习，让学员掌握复杂关系型数据的可视化方法，理解Neo4j图数据库的核心价值与应用场景，能够完成图数据的存储、查询与可视化全流程操作。深入掌握pyEcharts的高级功能与开发技巧，从基础图表绘制到交互式大屏开发，具备构建复杂业务场景下可视化解决方案的能力，实现从技术应用到价值创造的跨越。（四）综合素养提升目标通过全课程的系统学习，培养学员的数据思维与可视化设计思维，提升数据解读、分析与视觉表达能力。能够将可视化技术与业务场景深度结合，为决策提供有力的数据支撑，具备从事数据分析、商业智能、数据产品等相关工作的核心竞争力，成为兼具技术能力与业务洞察力的复合型人才。三、教学内容与学习要求第1章数据可视化概述教学内容：1.数据可视化的基本概念；2.数据可视化的应用前景。教学重点：1.数据可视化的概念和作用；2.数据可视化的发展历史；3.数据可视化的未来。教学难点：数据可视化的发展历史及未来。学习要求：1.了解为什么要数据可视化；2.理解数据可视化的相关概念；3.理解数据可视化的作用，不是把数据画成图而是把数据翻译成人类语言；4.理解数据可视化的应用。第2章Excel数据可视化教学内容：1.Excel基本函数与图表类型；2.Excel整理数据方法和步骤；3.Excel数理统计中常见的统计量；4.Excel数据可视化应用（直方图、折线图、饼图和散点图等）教学重点：Excel基本计算函数、图表绘制函数、数据整理方法、常用统计量和常用的图表类型。教学难点：Excel数据整理方法和常用统计量。学习要求：1.了解Excel的核心可视化工具；2.理解Excel数据可视化的基本功能；3.掌握Excel基本计算函数与图表的绘制；4.掌握Excel数据整理的方法；5.掌握数理统计中常用的统计量；6.掌握Excel常见的图表类型的绘制。第3章Echarts可视化库教学内容：1.Echarts绘图基础；2.Echarts绘图饼图；3.Echarts样式设置；4.Echarts异步数据加载和更新；5.Echarts数据集；6.Echarts交互组件；7.Echarts响应式；8.Echarts数据视觉映射；教学重点：matplotlib可视化库的基本使用方法及阶梯图、拆线图、散点图及柱形图的绘制教学难点：连续型数据及离散型数据的可视化方法学习要求：1.了解Echarts基本概念和特点；2.理解Echarts的安装和配置方法；3.掌握Echarts样式设置；4.掌握Echarts异步数据加载和更新；5.掌握Echarts数据集的使用。第4章基于Python数据可视化教学内容：1.Python数据可视化基础；2.Matplotlib可视化；3.seaborn可视化；4.Boken可视化。教学重点：Matplotlib可视化、seaborn可视化、Boken可视化。教学难点：Matplotlib可视化和Boken可视化。学习要求：1.了解Python基本语法；2.理解Python编译器Anaconda的下载和安装；3.掌握Python可视化库的安装；4.掌握基于Python的Matplotlib数据可视化函数的使用方法；5.掌握基于Python的Seaborn数据可视化函数的使用方法；6.掌握基于Python的Bokeh数据可视化函数的使用方法。第5章文本数据可视化教学内容：1.文本数据可视化简介；2.文本数据可视化类型；3.Python编程绘制词云。教学重点：文本数据可视化类型、Python编程绘制词云。教学难点：Python编程绘制词云。学习要求：1.了解文本可视化的相关概念及文本数据的分类；2.理解文本数据可视化的分类；3.理解词云概念和意义；4.掌握基于Python的词云生成方法。第6章Neo4j图数据库教学内容：1.图数据库概述；2.Neo4j安装和配置；3.Cypher查询语言；4.Cypher函数。教学重点：Neo4j安装和配置、Cypher查询语言、Cypher函数。教学难点：Neo4j安装和配置、Cypher查询语言。学习要求：1.了解图数据库的相关概念；2.了解图数据库的分类及与图数据与关系数据库的不用应用领域；3.掌握Neo4j安装和配置；4.掌握Cypher查询语言的使用；5.掌握Cypher函数的使用。第7章pyEcharts数据可视化教学内容：1.pyEcharts简介；2.pyEcharts设置主题；3.pyEcharts配置项；4.pyEcharts的数据类型；5.pyEcharts基本图表类型。教学重点：pyEcharts设置主题、pyEcharts配置项、pyEcharts的数据类型、pyEcharts基本图表类型。教学难点：pyEcharts配置项、pyEcharts的数据类型、pyEcharts基本图表类型。学习要求：1.了解pyecharts可视化库的基本作用；2.掌握pyecharts包下载和安装的方法；3.掌握pyecharts绘图的基本方法和生成伪数据的方法；4.掌握pyecharts设置各类主题和配置项的方法；5.掌握pyecharts常用的图表类型与数据格式。四、学时分配表1课程学时分配表教学内容（知识点）学时安排小计理论上机第1章数据可视化概述202第2章Ex