专业选修课程《 数据可视化技术》 课程教学大纲.docx
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《数据可视化技术》课程教学大纲
一、课程简介
课程中文名
数据可视化技术
课程英文名
DataVisualizationTechnology
双语授课
￡是t否
课程代码课程学分
3
总学时数
48
课程类别
□通识教育课程
□公共基础课程
t专业教育课程
□综合实践课程
□教师教育课程
课程性质
□必修
t选修
□其他
课程形态
□线上
□线下
t线上线下混合式
□社会实践
□虚拟仿真实验教学
考核方式
□闭卷t开卷□课程论文□课程作品□汇报展示□报告
t课堂表现t阶段性测试t平时作业t其他（可多选）
开课学院
大数据与智能工程学院
开课
系(教研室)
数据科学与大数据技术
面向专业
计算机科学与技术
开课学期
第6学期
先修课程
无
后续课程
无
选用教材
范路桥，张良均等．Web数据可视化(ECharts版)[M]．北京：人民邮电出版社,2021．
参考书目
1.陈为等.数据可视化[M].北京:电子工业出版社,2019.
2.范路桥.ECharts数据可视化实战[M].西安:西安电子科技大学出版社,2023.
课程资源
华育兴业教学实验系统大数据可视化技术13:8089/
课程简介
数据可视化技术是计算机科学与技术专业选修课程，作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业，帮助企业用户动态地展示数据，为企业经营决策提供支持。通过本课程的学习，使学生了解数据可视化的概念、方法、工具和流程，能够熟练使用ECharts进行数据可视化的图表制作，能够将理论与实践相结合，利用ECharts图表工具解决实际问题，为数据展示与分析打下基础。
二、课程目标
表2-1课程目标
序号
具体课程目标
课程目标1
能够掌握数据可视化的基本原理与方法，运用到复杂的数据分析工程问题中，能应用可视化工具和技术，如图表、布局、组件、事件与行为等，解决数据分析结果的可视化展示问题，并对结果进行合理评价。
课程目标2
能够在数据可视化算法的构思与设计阶段，通过文献研究、实验试验、工程推理、数学建模等方法，识别、表达、对比、分析复杂数据可视化问题及其解决方法，识别和判断数据可视化问题的关键环节和参数，并获得数学模型、工程知识库等有效结论。
课程目标3
能够理解数据可视化的价值和意义，了解其对决策支持、问题解决和知识传播的价值。在通过可视化来传达特定的信息和观点时，能够在设计环节中体现创新意识，综合考虑对社会、健康、安全、法律、文化以及环境的影响。
表2-2课程目标与毕业要求对应关系（计算机科学与技术专业）
毕业要求
指标点
课程目标
毕业要求4.研究：能够基于科学原理并采用科学方法对计算机复杂工程问题进行研究，设计实验、分析与解释数据，并能通过信息综合得到合理有效结论。【M】
4.3能够对实验结果进行分析和解释，并综合相关信息，给出合理、有效的结论，并对结论进行规范的表述。
课程目标1
毕业要求5.使用现代工具：能够针对计算机复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对计算机复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。【H】
5.3能够对与计算机软件系统开发相关的复杂工程问题进行预测与模拟所获数据进行分析，并给出解释。
课程目标2
毕业要求7.环境与可持续发展：能够理解和评价针对复杂工程问题的计算机工程实践对环境、社会可持续发展的影响。【L】
7.2能够对计算机软件系统及其开发、运行、更新换代等中的复杂工程问题实践对环境保护和社会可持续发展进行评价。
课程目标3
三、课程学习内容与方法
（一）理论学习内容及要求
表3-1课程目标、学习内容和教学方法对应关系
序号
课程模块
学习内容
学习任务
课程目标
学习重点难点
教学方法
学时
1
数据可视化概述
1.数据与可视化
1.拓展阅读：南丁格尔“极区图”
2.线上学习：VSCode创建HTML页面
3.线上学习：HTML基础、表单
课程目标1
重点：
1.数据的定义、数据可视化概念
2.数据的特点
3.数据可视化的用途
学习内容
难点：
1.数据可视化的领域模型
讲授法：引导学生对数据及可视化产生初步的认识，促进学生在理解概念的基础上，为后续应用打下基础
2
2.大数据可视化的概念
课程目标2
3.数据可视化的发展历史
课程目标3
2
视觉感知与认知
1.视觉感知、认知
1.线上学习：CSS基础
2.线上学习：JavaScript基础
课程目标3
重点：
1.视觉感知处理过程
2.格式塔理论
3.视觉编码原则
难点：
1.视觉编码原则
讲授法：引导学生对视觉感知与认知产生初步