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1、数据可视化导论教学大纲一、课程基本信息课程名称数据可视化导论Introduction to Data Visualization课程编码SHL421721020开课院部文法学院课程团队（未设置）学分2.0课内学时40讲授16实验0上机0实践24课外学时40适用专业汉语言文学授课语言中文先修课程课程简介 （限选）主要讲述在人工智能领域中，面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，如何用可视化方法进行数据分析和 应用，对智能科学专业起到非常重要的支撑。本课程主要介绍基础篇、数据篇和应用篇。其中，基础篇从人、数据、可视化流程等三个层 面阐述数据可视化的基础理论和概念；数据篇则针对实
2、际应用中遇到的小同类型的数据，包括时空数据、地理信息数据、高维非空间数 据、层次和网络数据介绍相应的可视化方法；应用篇着重介绍可视化综合应用及实用系统。课程的主要目的是培养学生采用可视化方式进 行的数据分析能力。通过课程的学习，掌握可视化的基本方法，采用相应的工具，创新性性地进行数据分析和设计，为其他专业课的学习 奠定基础。It mainly describes how to use visualization method to analyze and apply data in the field of artificial intelligence in the face of the
3、current new situation of scientific visualization, information visualization, visual analysis research and application, it plays a very important support for the major of intelligent science. This course mainly introduces the basic part, data part and application part. Among them, the basic article
4、elaborates the basic theory and concept of data visualization from three aspects: human, data and visualization process. The data article aims at different types of data encountered in practical applications, including Spatio-temporal data, geographicinformation data, high-dimensional non-spatial da
5、ta, hierarchical and network data introduce corresponding visualization methods; The application chapter focuses on visual comprehensive application and practical system. The main purpose of the course is to cultivate students ability to analyze data in a visual way. Through the study of the course,
6、 master the basic methods of visualization, adopt corresponding tools, and innovatively carry out data analysis and design to lay a foundation for the study of other professional courses.审核人负责人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：能够根据性能与适用范围，选择和使用恰当的可视化技术、资源和工具，对大数据的复杂工 程问题进行分析、设计与实现。是5.2, 8.25. 2, 8
7、.22M2目标2 ：能够针对具体的数据，开发或选用满足特定需求的现代工具，模拟和预测专业问题，并能够 分析结论的局限性是5. 5, 6. 25. 5, 6. 2三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课 程目标课内 学时教学方式课外 学时课外环节1第一章第1章数据可视 化简介本章重点难点：掌握基本数据类型、常用运算符和表达式的使 用，理解数据类型的转换、运算符的优先级和结合性、数据的 输入、输出，了解字符串的基本使用方法。Ml2讲授2SPOC21. 11.1可视化的意义可视化的意义/31.21.2可视化的目标 和作用可视化的目标和作用/41.31.3可视化简史可视化简史/51.41.4数
8、据可视化释 义数据可视化的现代意义，数据可视化分类，数据可视化与其他 方向的关系/6第二章视觉感知与视觉通 道Ml2讲授2SPOC72. 12.1视觉感知与认 知感知与认知定义，格式塔理论，视觉感知的相对性/82.22. 2视觉通道视觉通道的类型，视觉通道的特性/9第三章第三章数据Ml2讲授2SPOC103. 13.1数据基础数据属性，数据相似性度量/113.23. 2数据特征数据统计特征，数据的不确定性/123.33. 3数据预处理数据质量，数据预处理步骤，数据预处理与可视化/133.43. 4数据存储文件存储，数据库，数据仓库，数据存储与可视化/143.53. 5数据分析统计分析方法，探索
9、性数据分析，数据挖掘，可视数据挖掘与 可视分析/15第四章第四章数据可视 化基础Ml4讲授3SPOC164. 14.1数据可视化流 程数据可视化流程/174.24. 2数据处理和数 据变换数据滤波，数据降维，数据采样，数据聚类和剖分，数据配准 与转换/184.34. 3可视化编码标记和视觉通道，可视化编码兀素的优先级，源于统计图表的 可视化/194.44. 4可视化设计可视化设计框架，数据的筛选，数据到可视化的直观映射，视 图选择与交互设计，可视化中的美学因素，可视化隐喻/20第五章第五章时空数据 可视化Ml4讲授4SP0C215. 15.1 一维标量数据 可视化一维标量数据可视化/225.2
10、5. 2二维标量数据 可视化颜色映射法，等值线提取法，高度映射法，标记法/235.35. 3二维标量数据 可视化等值面绘制，直接体绘制/245.45.4多变量空间数 据可视化常规多变量数据可视化，矢量场数据可视化，张量场数据可视 化/255.55.5时间序列数据 可视化时间的属性，时序数据可视化方法/26弟八早第八早地理空间Ml, M28讲授13SP0C数据可视化276. 16.1地图投影地图投影，常用可视化变量/286.26. 2点形数据的可 视化点地图，像素地图/296.36. 3线形数据的可 视化网络地图，流量地图，/306.46.4区域数据的可 视化等值线图，等值区间地图，比较统计地图
11、/316.56. 5基于地理位置 的综合信息可视化地理信息简化与标识，多源时空地理信息可视化/32第七章第七章高维非空 间数据可视化Ml, M22讲授2SP0C337. 17.1高维数据变换主成分分析法，多维尺度分析法，等距映射法，局部线性嵌入 法/347.27. 2高维数据的可 视化呈现基于点的方法，基于线的方法，基于区域的方法，基于样本的 方法/357.37. 3高维数据的可 视化交互灰尘与磁铁，过滤，放大，画笔和链接，灵活轴线法/36第八章第八章层次和网 络数据可视化Ml, M22讲授2SP0C378. 18.1层次数据可视 化结点链接法，空间嵌套填充法，其他方法/388.28. 2网络
12、数据可视 化结点链接法，相邻矩阵布局，其他方法/398.38.3图的交互与简 化动态网络数据的可视化，图可视化的视觉效果，图可视化中的 交互/40第九章第九章跨媒体数Ml, M22讲授/实践2SP0C据可视化419. 19. 1文本与文档可 视化文本可视化释义，文本可视化基本流程，单文本内容可视化， 多文档可视化，时序型文本可视化，特殊文本可视化/429.29.2社交网络可视 化相关概念与原理，基本可视化方法，案例分析/439.39.3日志数据可视 化商业交易数据可视化，移动轨迹数据可视化，系统日志数据可 视化/44第十章第十章可视化交 互与评估Ml6讲授/实践2SP0C4510. 110.
13、1可视化交互可视化交互方法分类，可视化交互空间，可视化交互模型，交 互硬件与软件/4610.210.2可视化的价 值和评估可视化的价值，可视化评估/47Ml, M26讲授/实践6SPOC弟十断1早可观化软件与工具4811.111.1可视化软件 分类可视化软件分类/4911.211.2科学可视化 软件与工具科学可视化软件与工具/5011.311.3信息可视化 软件与工具信息可视化软件与工具/5111.411.4可视分析软 件与开发工具可视分析软件与开发工具/四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1 .每周布置2-3道题目，平均每次课1道题以上。2 .成绩采用百分制，根据作业完成准确性
14、、是否按时上交、是否独立完成评分。40%3.考核学生对数据可视化基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力题型主要有作图、分 析题。2考勤随机点名、刷卡点名等5%3课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况5%4大作业主要考核学生对数据可视化基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有简答 题、作图题、分析题等。50%五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml平时作业40%A-独立思考、按时完成，解答思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确，有创新 B-独立思考、按时完成，解答思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确 c
15、-独立思考、按时完成，解答思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理 D-作业抄袭，未能按时完成，格式不规范，解答思路混乱2M2考勤5%A-全勤B-缺勤1次C-缺勤2-3次D-缺勤3次以上3M2课堂表现5%A-精神状态饱满，回答问题准确 B-精神状态良好，问题回答较好 c-精神状态一般，问题回答一般 D-精神状态较差，回答问题有误4M2大作业50%A-可以熟练的从数据可视化的视角进行案例分析；可以富有创造性的独立进行构思、论述、绘制 B-可以较好的从数据可视化的视角进行案例分析；可以富有创造性的独立进行构思、论述、绘制C-基本可以从数据可视化的视角进行案例分析；可以独立进行构思、论述、绘制D-无法从数据可视化的视角进行案例分析；无法独立进行构思、论述、绘制评分等级说明：A, B, C, D, E=90-100, 80-89, 70-79, 60-69, 0-59; A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B, C=90-100, 75-89, 60-74, 0-59; A, B = 80-100, 0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书数据可视化的基本原理与方法（第二版），陈为等，科学出版社，2013.6, lSBN:9787030374882. （*主教材）