第19课数据呈现可视化
一、教学目标
1.学生能够深刻理解数据可视化在数据分析和决策中的重要作用。
2.学生能够熟练识别常见的数据可视化方式。
3.学生能够掌握利用程序（如Python中的绘图库matplotlib）实现数据可视化的基本流程和方法。
二、教学重点与难点
教学重点
1.深入理解数据可视化的多种作用。
2.熟练掌握常见的数据可视化方式。
3.学会使用编程工具（Python中的matplotlib库）。
教学难点
1.根据具体的数据特点和分析目标。
2.深入理解绘图库（matplotlib）中各种参数的含义和作用。
三、教学准备
1.教学设备：多媒体教室，确保电脑安装有Python编程环境及matplotlib绘图库，具备网络连接用于在线查询数据和使用在线工具。
2.教学资料：制作包含数据可视化作用、常见方式及编程实现方法等内容的教学课件，准备相关案例数据。
四、教学过程
（一）导入新课
1.展示两组数据：一组是未经处理的大量温度数据表格，另一组是将这些温度数据绘制成折线图的可视化图表。引导学生观察并思考：哪一组数据更容易理解温度的变化情况？为什么？通过对比，引出数据可视化的概念，强调将数据转化为直观图表的重要性。
2.回顾上节课数据分析的内容，指出虽然分析数据能得到一些特征，但对于复杂数据和趋势理解仍有限，进而引出本节课主题——数据呈现可视化，明确本节课将学习数据可视化的作用、常见方式以及如何利用程序实现可视化。
（二）新课讲解
1.了解数据可视化的作用
利用课件展示多个数据可视化在不同领域的应用案例（如智慧社区数据监测大屏、航班起降时间图、家庭热水器用水量趋势图等），详细讲解每个案例中数据可视化是如何帮助人们更好地理解数据和做出决策的。
结合温度数据可视化图表（图19.1），讲解发现数据异常的作用：当数据以图表形式呈现时，偏离正常趋势的数据点（如13:00左右的温度异常）更容易被识别，帮助我们及时发现数据采集或系统运行中的问题。
以智慧社区数据监测大屏（图19.2）为例，阐述了解整体概况的作用：通过整合多个数据指标（如人口密度、车辆流量、环境监测数据等）到一个可视化界面，工作人员可以快速、直观地了解社区的整体运行状态，便于及时发现问题和做出管理决策。
依据航班起降时间数据（图19.3），解释发现趋势变化的作用：展示历史航班起降时间的可视化数据，让学生观察晚点情况的变化趋势，理解如何通过数据可视化预测未来航班的准点率，帮助乘客选择合适的出行航班，体现数据可视化在时间序列数据中的趋势分析价值。
组织学生分组讨论：在日常生活和学习中，还能想到哪些数据可视化的应用场景（如考试成绩分析图表、电商销售数据趋势图等）？这些场景中数据可视化起到了什么作用？每个小组推选代表发言，教师进行总结和补充，进一步强化学生对数据可视化作用的理解。
强调数据可视化在方便交流共享和支持分析决策方面的重要性：在企业中，通过可视化的数据报告，不同部门之间可以更高效地沟通数据信息，决策者能够更迅速地理解数据背后的含义，从而做出更准确的决策，如市场部门根据销售数据可视化结果制定营销策略，生产部门依据生产流程数据可视化分析优化生产流程等。
2.熟悉常见的数据可视化方式
通过课件展示不同类型的可视化图表（如折线图、柱形图、饼图、环形图、散点图、标签云等），详细介绍每种可视化方式的特点和适用场景。
趋势可视化：以折线图为例，解释其适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，如股票价格走势、气温变化等。通过对比多条折线图，还可以分析不同数据系列之间的关系和趋势差异。柱形图则常用于比较不同类别数据的大小或数量，如不同产品的销量对比、不同班级的成绩分布等。
比例可视化：利用饼图展示各部分占总体的比例关系，如家庭支出中各项费用的占比、市场份额中各品牌的比例等。环形图是饼图的一种变体，可用于展示多层级的比例关系，更清晰地呈现数据的组成结构。
分布可视化：介绍散点图用于展示数据在二维平面上的分布情况，帮助我们发现数据之间的关系和规律，如身高与体重的关系、学生学习时间与成绩的关系等。结合地图讲解散点图与地图结合的应用，如共享单车分布、店铺地理位置分布等，使学生理解如何通过地理位置信息更直观地呈现数据分布。
标签云：以一段语文课文为例，现场演示利用在线标签云生成工具对课文进行可视化处理的过程（包括分词、词频统计、生成标签云等步骤），让学生观察标签云中高频词的突出显示，理解标签云如何快速展示文本数据的重点内容，适用于文本分析、关键词提取等场景，如新闻热点分析、文献关键词总结等。
引导学生思考：在分析物联系统采集的环境数据（如温度、湿度、光照强度等）时，哪种可视化方式更适合展示不同区域的数据差异？在展示学生成绩分布时，应选择哪种可视化方式更直观？通过实际问题引导学生根据数