《大数据可视化》（第2版）
教学大纲
课程名称：大数据可视化
课程代码：[具体课程代码]
课程性质：专业核心课程
适用专业：数据科学与大数据技术、信息管理与信息系统、计算机科学与技术等
总学时：
[具体总学时]（理论学时：[具体理论学时]，实验学时：[具体实验学时]）
学分：[具体学分]
先修课程：(参考）数据结构、数据库原理、统计学基础、编程语言基础（如Python）
后续课程：(参考）数据挖掘、大数据分析与应用、机器学习
课程目标
本课程旨在使学生掌握数据可视化的基础理论、方法和工具，培养学生运用数据可视化技术解决实际问题的能力，提高学生的数据意识、审美观念和创新思维。通过理论学习和实践操作，学生能够熟练使用Excel、Tableau、Python等工具进行数据可视化设计与分析，为后续的数据分析和数据挖掘课程打下坚实基础。
教学内容与学时分配
第1章数据可视化基础（理论学时：4，实验学时：2）
1.1数据再认识
1.1.1数据分类
1.1.2数据集
1.1.3相似度与密度
1.1.4数据的可变性
1.1.5数据的不确定性
1.2数据的背景信息
1.3数据预处理
1.3.1数据获取
1.3.2数据清洗
1.3.3数据规约
1.3.4数据整合与集成
1.3.5数据可视化
1.4数据组织与管理
1.4.1数据的价值
1.4.2数据管理
1.4.3数据库与数据仓库
1.5数据分析与挖掘
1.5.1数据分析方法
1.5.2探索式分析
1.5.3联机分析处理
1.5.4数据挖掘
1.5.5数据工作流
【习题】
【实验与思考】大数据知识宝藏——可视化工具GAPMINDER
第2章数据可视化之美（理论学时：4，实验学时：2）
2.1数据与图形
2.1.1数据与走势
2.1.2地图传递信息
2.2视觉信息的科学解释
2.2.1人类视觉的接受能力
2.2.2图片和分享的力量
2.2.3实时可视化
2.3数据可视化方法
2.3.1数据可视化场景
2.3.2数据分析图表
2.3.3数据研究方法
2.3.4信息图形和展示
2.4数据艺术世界
2.5数据视觉分析
2.5.1热点图
2.5.2时间序列图
2.5.3网络图
2.5.4空间数据制图
【习题】
【实验与思考】绘制新的泰坦尼克号镶嵌图
第3章工具与数据资源（理论学时：4，实验学时：2）
3.1数据与信息的可视化
3.2可视化软件系统
3.2.1医学可视化软件
3.2.2科学可视化软件
3.2.3信息可视化软件
3.3应用程序开发工具
3.3.1面向科学可视化
3.3.2面向信息可视化
3.4WEB应用开发工具
3.4.1D3.js
3.4.2DataV可视化组件库
3.4.3ECharts
3.5数据分析与挖掘工具
3.5.1R语言
3.5.2SAS语言
3.6可视化数据资源
3.6.1数据集资源
3.6.2可视化信息资源
【习题】
【实验与思考】熟悉可视化的平台、工具与数据资源
第4章数据引导可视化设计（理论学时：4，实验学时：2）
4.1可视化理论的发展
4.1.1图形符号学
4.1.2图形语法
4.1.3数据状态模型
4.2按任务区分的数据类型
4.3可视化设计原则
4.3.1数据到可视化的直观映射
4.3.2视图选择与交互设计
4.3.3信息密度——数据的筛选
4.3.4美学因素
4.3.5动画与过渡
4.4可视化基本框架
4.4.1数据可视化流程
4.4.2数据可视化设计
4.4.3可视化基本图表
【习题】
【实验与思考】大数据可视化的领军企业TABLEAU
第5章数据可视化过程（理论学时：4，实验学时：2）
5.1可视化设计组件
5.1.1颜色与透明度
5.1.2可视化隐喻
5.1.3坐标系
5.1.4标尺
5.1.5背景信息
5.1.6整合可视化组件
5.2用数据指导视觉探索
5.2.1你拥有什么数据
5.2.2应该使用哪种可视化方式
5.2.3你看到了什么，有意义吗
5.3分类数据的可视化
5.3.1整体中的部分
5.3.2子分类
5.4时序数据的可视化
5.4.1周期
5.4.2循环
5.5空间数据的可视化
5.6让可视化设计更清晰
5.6.1建立视觉层次
5.6.2增强图表的可读性
5.6.3允许数据点之间进行比较
【习题】
【实验与思考】大数据可视化的领军企业GAPMINDER
第6章面向用户的交互设计（理论学时：4，实验学时：2）
6.1交互准则
6.1.1交互的作用
6.1.2交互延时
6.1.3交互成本
6.1.4交互场景变化
6.2交互分类
6.2.1