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大数据可视化技术课程教学大纲
目录
一、课程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
课程背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1大数据时代的需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2可视化技术在大数据领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3课程目标与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
课程性质与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1理论与实践相结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2跨学科综合性课程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3创新性及前沿性特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
二、教学目标与要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
总体目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.1掌握大数据基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.2熟悉可视化技术原理与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3培养数据可视化设计与应用能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
知识点要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.1大数据概念及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.2数据可视化定义及作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3可视化技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
三、教学内容与安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
大数据基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.1大数据概念及发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.2大数据类型与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.3大数据处理技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
数据可视化技术原理及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.1数据可视化技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.2可视化工具及平台介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3常见可视化方法与技术应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
一、课程概述
本课程旨在为学员提供全面的大数据可视化技术知识与技能，使他们能够运用先进的工具和方法进行有效的数据分析和展示。通过系统学习，学员将掌握数据处理、可视化设计、交互式界面开发等核心技能，并能熟练应用这些能力解决实际问题。
掌握数据处理流程，包括数据清洗、预处理及分析；
理解大数据可视化的基本原理和技术；
学会使用主流的数据可视化工具进行复杂数据的可视化表达；
具备设计高质量、用户友好的交互式界面的能力；
提升实际项目中运用大数据可视化技术解决问题的能力。
?第一部分：数据基础与处理
数据类型与存储（CSV、JSON、数据库）
数据清洗与预处理技巧
数据集成与转换
?第二部分：可视化基础知识
基于内容表的视觉表示
数据可视化的基本原则
可视化元素选择与布局优化
?第三部分：高级数据可视化技术
非线性内容表（如热内容、散点内容）
地内容与地理空间可视化
动态可视化与实时更新
?第四部分：实践与案例研究
从数据到可视化的全流程演练
实际项目中的数据分析与可视化应用
案例分享与讨论
在线课程平台：Coursera、Udemy、edX等
书籍推荐：《DataVisualization:APracticalIntroduction》、《InteractiveDataVisualizationwithD3.js》
社区与论坛：StackO
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