日期
最高气温(℃)
最低气温(℃)
10/1
28
24
10/2
30
22
10/3
29
20
10/4
29
21
10/5
26
19
10/6
22
16
10/7
22
15
10/8
21
15
10/9
24
15
10/10
25
16
月份
最高气温
最低气温
平均降水量
相对湿度(%)
一月
9
2
78
71
二月
11
4
100
73
三月
17
8
140
69
四月
23
13
130
66
五月
27
18
126
69
六月
29
22
279
78
七月
35
26
153
70
八月
34
26
209
73
九月
29
22
148
76
十月
24
16
93
71
十一月
18
10
104
77
十二月
11
4
79
68
月份
最高气温(℃)
最低气温(℃)
降水量(mm)
相对湿度(%)
一月
9
2
78
71
二月
11
4
100
73
三月
17
8
140
69
四月
23
13
130
66
五月
27
18
126
69
六月
29
22
279
78
七月
35
26
153
70
八月
34
26
209
73
九月
29
22
148
76
十月
24
16
93
71
十一月
18
10
104
77
十二月
11
4
79
68
季节
平均最高气温
平均最低气温
平均降水量
春
22
13
396
夏
32
24
641
秋
23
16
345
冬
10
3
257
春季
夏季
秋季
冬季
max
22
32
23
10
百分比
0.2528735632
0.367816092
0.2643678161
0.1149425287
份数
91.03448276
132.4137931
95.17241379
41.37931034
半径
37.93103448
55.17241379
39.65517241
19.54022989
起始角
0
90
180
270
终止角
90
180
270
360
作图数
春季
夏季
秋季
冬季
辅助列
1
37.93103448
0
0
0
10
2
37.93103448
0
0
0
10
3
37.93103448
0
0
0
10
4
37.93103448
0
0
0
10
5
37.93103448
0
0
0
10
6
37.93103448
0
0
0
10
7
37.93103448
0
0
0
10
8
37.93103448
0
0
0
10
9
37.93103448
0
0
0
10
10
37.93103448
0
0
0
10
11
37.93103448
0
0
0
10
12
37.93103448
0
0
0
10
13
37.93103448
0
0
0
10
14
37.93103448
0
0
0
10
15
37.93103448
0
0
0
10
16
37.93103448
0
0
0
10
17
37.93103448
0
0
0
10
18
37.93103448
0
0
0
10
19
37.93103448
0
0
0
10
20
37.93103448
0
0
0
10
21
37.93103448
0
0
0
10
22
37.93103448
0
0
0
10
23
37.93103448
0
0
0
10
24
37.93103448
0
0
0
10
25
37.93103448
0
0
0
10
26
37.93103448
0
0
0
10
27
37.93103448
0
0
0
10
28
37.93103448
0
0
0
10
29
37.93103448
0
0
0
10
30
37.93103448
0
0
0
10
31
37.93103448
0
0
0
10
32
37.93103448
0
0
0
10
33
37.93103448
0
0
0
10
34
37.93103448
0
0
0
10
35
37.93103448
0
0
0
10
36
37.93103448
0
0
0
10
37
37.93103448
0
0
0
10
38
37.93103448
0
0
0
10
39
37.93103448
0
0
0
10
40
37.93103448
0
0
0
10
41
37.93103448
0
0
0
10
42
37.93103448
0
0
0
10
43
37.93103448
0
0
0
10
44
37.93103448
0
0
0
10
45
37.93103448
0
0
0
10
46
37.93103448
0
0
0
10
47
37.93103448
0
0
0
10
48
37.93103448
0
0
0
10
49
37.93103448
0
0
0
10
50
37.93103448
0
0
0
10
51
37.93103448
0
0
0
10
52
37.93103448
0
0
0
10
53
37.93103448
0
0
0
10
54
37.93103448
0
0
0
10
55
37.93103448
0
0
0
10
56
37.93103448
0
0
0
10
57
37.93103448
0
0
0
10
58
37.93103448
0
0
0
10
59
37.93103448
0
0
0
10
60
37.93103448
0
0
0
10
61
37.93103448
0
0
0
10
62
37.93103448
0
0
0
10
63
37.93103448
0
0
0
10
64
37.93103448
0
0
0
10
65
37.93103448
0
0
0
10
66
37.93103448
0
0
0
10
67
37.93103448
0
0
0
10
68
37.93103448
0
0
0
10
69
37.93103448
0
0
0
10
70
37.93103448
0
0
0
10
71
37.93103448
0
0
0
10
72
37.93103448
0
0
0
10
73
37.93103448
0
0
0
10
74
37.93103448
0
0
0
10
75
37.93103448
0
0
0
10
76
37.93103448
0
0
0
10
77
37.93103448
0
0
0
10
78
37.93103448
0
0
0
10
79
37.93103448
0
0
0
10
80
37.93103448
0
0
0
10
81
37.93103448
0
0
0
10
82
37.93103448
0
0
0
10
83
37.93103448
0
0
0
10
84
37.93103448
0
0
0
10
85
37.93103448
0
0
0
10
86
37.93103448
0
0
0
10
87
37.93103448
0
0
0
10
88
37.93103448
0
0
0
10
89
37.93103448
0
0
0
10
90
0
0
0
0
10
91
0
55.17241379
0
0
10
92
0
55.17241379
0
0
10
93
0
55.17241379
0
0
10
94
0
55.17241379
0
0
10
95
0
55.17241379
0
0
10
96
0
55.17241379
0
0
10
97
0
55.17241379
0
0
10
98
0
55.17241379
0
0
10
99
0
55.17241379
0
0
10
100
0
55.17241379
0
0
10
101
0
55.17241379
0
0
10
102
0
55.17241379
0
0
10
103
0
55.17241379
0
0
10
104
0
55.17241379
0
0
10
105
0
55.17241379
0
0
10
106
0
55.17241379
0
0
10
107
0
55.17241379
0
0
10
108
0
55.17241379
0
0
10
109
0
55.17241379
0
0
10
110
0
55.17241379
0
0
10
111
0
55.17241379
0
0
10
112
0
55.17241379
0
0
10
113
0
55.17241379
0
0
10
114
0
55.17241379
0
0
10
115
0
55.17241379
0
0
10
116
0
55.17241379
0
0
10
117
0
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0
0
10
118
0
55.17241379
0
0
10
119
0
55.17241379
0
0
10
120
0
55.17241379
0
0
10
121
0
55.17241379
0
0
10
122
0
55.17241379
0
0
10
123
0
55.17241379
0
0
10
124
0
55.17241379
0
0
10
125
0
55.17241379
0
0
10
126
0
55.17241379
0
0
10
127
0
55.17241379
0
0
10
128
0
55.17241379
0
0
10
129
0
55.17241379
0
0
10
130
0
55.17241379
0
0
10
131
0
55.17241379
0
0
10
132
0
55.17241379
0
0
10
133
0
55.17241379
0
0
10
134
0
55.17241379
0
0
10
135
0
55.17241379
0
0
10
136
0
55.17241379
0
0
10
137
0
55.17241379
0
0
10
138
0
55.17241379
0
0
10
139
0
55.17241379
0
0
10
140
0
55.17241379
0
0
10
141
0
55.17241379
0
0
10
142
0
55.17241379
0
0
10
143
0
55.17241379
0
0
10
144
0
55.17241379
0
0
10
145
0
55.17241379
0
0
10
146
0
55.17241379
0
0
10
147
0
55.17241379
0
0
10
148
0
55.17241379
0
0
10
149
0
55.17241379
0
0
10
150
0
55.17241379
0
0
10
151
0
55.17241379
0
0
10
152
0
55.17241379
0
0
10
153
0
55.17241379
0
0
10
154
0
55.17241379
0
0
10
155
0
55.17241379
0
0
10
156
0
55.17241379
0
0
10
157
0
55.17241379
0
0
10
158
0
55.17241379
0
0
10
159
0
55.17241379
0
0
10
160
0
55.17241379
0
0
10
161
0
55.17241379
0
0
10
162
0
55.17241379
0
0
10
163
0
55.17241379
0
0
10
164
0
55.17241379
0
0
10
165
0
55.17241379
0
0
10
166
0
55.17241379
0
0
10
167
0
55.17241379
0
0
10
168
0
55.17241379
0
0
10
169
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0
0
10
170
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0
0
10
171
0
55.17241379
0
0
10
172
0
55.17241379
0
0
10
173
0
55.17241379
0
0
10
174
0
55.17241379
0
0
10
175
0
55.17241379
0
0
10
176
0
55.17241379
0
0
10
177
0
55.17241379
0
0
10
178
0
55.17241379
0
0
10
179
0
55.17241379
0
0
10
180
0
0
0
0
10
181
0
0
39.65517241
0
10
182
0
0
39.65517241
0
10
183
0
0
39.65517241
0
10
184
0
0
39.65517241
0
10
185
0
0
39.65517241
0
10
186
0
0
39.65517241
0
10
187
0
0
39.65517241
0
10
188
0
0
39.65517241
0
10
189
0
0
39.65517241
0
10
190
0
0
39.65517241
0
10
191
0
0
39.65517241
0
10
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10
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10
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0
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10
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11.78571429
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0
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10
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10
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10
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10
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10
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10
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10
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10
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0
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10
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10
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11.78571429
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0
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10
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10
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11.78571429
10
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10
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10
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0
0
11.78571429
10
360
0
0
0
0
10年份
地区
一月
二月
三月
四月
五月
六月
七月
八月
九月
十月
十一月
十二月
2018
杭州
115.7
59.5
109.3
187.8
221.5
195
157.9
189.3
111.9
29.8
105.2
160.9
2018
湖州
114.8
57.5
103.7
128.2
158.8
187
180.8
298.8
129.8
15.6
103.5
170.4
2018
嘉兴
104.9
48.1
68.4
88.8
166.9
156.8
122.7
316.1
209.8
13.9
111.8
156.5
2018
金华
89.2
41.8
117.1
172.2
204.4
137.8
135.2
147.2
88.9
44.3
73.1
102.4
2018
丽水
86.9
49.9
94.8
151.4
236.3
166.6
170.8
166.7
136.2
65.6
95.6
75.5
2018
宁波
112.2
49.2
76.7
80.6
181.9
146.9
169.2
276.9
212.6
55.8
68.7
148.4
2018
衢州
104.1
64.6
171.6
307.5
235.6
193.9
122.7
109.8
61.7
53
94.8
131.1
2018
绍兴
111.6
49.2
93.7
117.2
207.5
146.7
157.6
229.8
125.4
37.6
80.2
140.7
2018
台州
87.7
35.5
87.8
99.2
181.1
178.9
224.9
290.8
203.1
44.5
75.1
67.9
2018
温州
108.6
33.3
83.5
94.4
233.1
194.5
265.5
349.8
269.6
67.2
132.7
47.2
2018
舟山
113.2
60.9
65.4
68.7
161.4
124.9
38.2
209
136.6
44
77
172.6
2018
全省
104.4454545
49.95454545
97.45454545
136
198.9545455
166.2727273
158.6818182
234.9272727
153.2363636
42.84545455
92.51818182
124.8727273
2017
杭州
60.8
23.9
187.7
174.3
128.7
411.1
75
133.8
132.1
61.2
101.6
45.3
2017
湖州
84.3
26.5
155.3
120.9
121.5
222.6
92
133.8
157.5
107.9
68.9
38.9
2017
嘉兴
81.9
21.5
132.9
131.2
104
280.1
36
143.4
161.6
81.5
92.3
32.7
2017
金华
49.7
30
166
167.1
97.4
481.9
78
89.4
91
45.2
126.2
40.7
2017
丽水
43.7
36.8
226.1
136.4
89.7
405.2
186
144.5
107.9
44.8
122.8
33.5
2017
宁波
54.3
24.3
145
175.6
102.8
354.7
112
107.7
181.8
164.5
124
39.2
2017
衢州
52.5
36.2
237.2
230.2
149.4
593.4
89
156.4
73.5
29.6
134.7
48.4
2017
绍兴
60.2
28.1
152.7
180.8
118
373.1
79
91.8
123.6
82
119.5
41.1
2017
台州
37.3
27.8
145.6
101.9
81.5
342.3
137
127.7
110.8
77.1
127.2
34
2017
温州
39.3
36.9
188.7
105.3
70.6
358.5
238
118.1
114.2
85.1
132.3
30.7
2017
舟山
54.7
21.7
138.1
160.9
89
241.5
28
78.8
127.7
299.5
150.6
36.9课题
数据可视化
上课年级
九年级
课型
新授课
课时
1
上课时间
学习目标
（1）通过体验数据可视化的呈现方式，感受数据可见化在数据分析中的作用
（2）能够根据不同的需求选择合适的可视化方式。（3）利用数字化资源进行学习创新的能力。
调整与思考
学习重难点
教学重点：基本图表可视化等常见数据可视化方式及其在数据分析中的作用。教学难点：根据不同的需求选择合适的可视化方式。
学前准备
office2010，网络教室。2、学生使用的数据和制作的数据分析表。
学习活动设计
教学导入：《表格》和《图表》哪一个更能直观的呈现出分析结果呢？我们是不是从图片上感受到数据的变化，或者用不同的文本拼接成可爱的图形。今天我们就一块来学习数据可视化。数据可视化是指利用图表、图形、视频等方式传递数据中的信息，帮助用户进行分析、推理的过程。有效的数据可视化可以使复杂、庞大的数据易于理解和使用，也有助于呈现分析结果。一、基本图表可视化常见的柱形图、饼图等基本图表是早期出现的数据可视化方式，因其简单直观、易绘制而一直沿用至今。创建基本图表的关键是根据数据分析的需求选择合适的类型一般可以参考下面进行类型的选择。可视化目的：1.比较项目的数值柱形图2.线性时间上的变化趋势折线图3.部分占总体的比例饼图4.两变量关联或数据分布情况散点图5.多维度评价雷达图6.大量数据的波动或分散情况股价图任务1：请给下发的作业任务单中表1的数据创建相应图表。有时为了观察一些指标之间的相关性，会把多种图表结合在一起，如图3-2。柱形图表示每个月的最高、最低气温，折线图表示全年降水量的变化情况，两者结合可以呈现降水量与气温之间的关系。任务2：请给下发的作业任务单表2中《气温及平均降水量数据》制作图3-2结合图表。小组讨论、操作，教师巡视、发现问题总结。二、文本数据可视化文本数据中往往存在一些难以用文字或图表表达的特征和规律将文本数据可视化可以帮助用户快速了解文本内容的重点、分析语法结构等。例如，“词云”是文本数据可视化的常用方式之一。它通过改变字词的大小、位置、颜色等方式呈现文本中的重点内容，帮助用户快速获取关键信息，如图所示。亲身你验“微词云”等网站提供了在线“词云”生成工具。可以在“微词云”页面导入文章生成词云数据，然后生成词云。也可以根据需要制作不同字体、形状的词云，如图所示。选择一篇你喜欢的文章，尝试登录“微词云”或其他词云制作网站制作个性化的词云标签。三、地理位置数据可视化地理位置数据可视化是指通过地图等形式，展现地理数据中包含的信息，为交通出行、水文分析、城市规划等提供便利。例如，在百度地图中查询路线，从杭州西湖观荷区驾车前往太子湾公园有三条推荐路径，如图所示。根据当前推荐路径的线段颜色，还能判断交通拥堵情况。四、时序数据可视化时序数据可视化往往将时间属性作为时间轴变量，通过图表、动画等形式观察数据随时间推移的线性或周期性的变化特征。例如，左图中的数据沿线性时间轴分布，呈现了杭州气温在10月上句的线性变化趋势;右图中的数据沿环状时间轴分布，展示了杭州气温随季节更迭的周期性变化。知识链接：时序数据又称时间序列数据，指同一指标按时间顺序记录的数据列。如果对大量、多维的时序数据进行合理地可视化，将有助于揭示事物随时间推移发生的变化或内在规律。任务3：请给下发的作业任务单表3中《杭州气温变化数据表》制作图3-7图表。小组讨论、操作，教师巡视、发现问题总结。拓展练习：任务4：根据浙江省降水量数据表制作宁波以及周边地区降水情况图表。五、作业点评，总结操作中出现的问题，表扬优秀作业六、课堂小结：学生总结，教师补充一、基本图表可视化二、文本数据可视化三、地理位置数据可视化四、时序数据可视化
教师反思(共15张PPT)
第3课
数据可视化
1、《表格》和《图表》哪一个更能直观的呈现出分析结果呢？
2、用不同的文本拼接成有趣的图形，是不是更吸引人？
今天我们就一块来学习数据可视化。
定义：
是指利用图表、图形、视频等方式传递数据中的信息，帮助用户进行分析、推理的过程。
作用：
有效的数据可视化可以使复杂、庞大的数据易于理解和使用，也有助于呈现分析结果。
数据可视化
一、基本图表可视化
常见的柱形图、饼图等基本图表是早期出现的数据可视化方式，因其简单直观、易绘制而一直沿用至今。
可视化类型
任务1：
请给下发的作业任务单中表1的数据创建相应图表。
为了观察一些指标之间的相关性，也会把多种图表结合在一起，如课本图3-2柱形图与折线图的结合：
任务2：
请给下发的作业任务单表2中《气温及平均降水量数据》制作图3-2结合图表
二、文本数据可视化
文本数据中往往存在一些难以用文字或图表表达的特征和规律，帮助用户快速了解文本内容的重点
https://www.weiciyun.com/，需注册哟
也可以根据需要制作不同字体、形状的词云，如下图：
三、地理位置数据可视化
定义：
地理位置数据可视化是指通过地图等形式，展现地理数据中包含的信息
作用：
为交通出行、水文分析、城市规划等提供便利。
如下图：
在百度地图中查询从杭州西湖观荷区驾车前往太子湾公园，有三条推荐路径，
根据当前推荐路径的线段颜色，还能判断交通拥堵情况。
四、时序数据可视化
时序数据可视化往往将时间属性作为时间轴变量，通过图表、动画等形式观察数据随时间推移的线性或周期性的变化特征。
任务3：
请给下发的作业任务单表3中《杭州气温变化数据表》制作图
3-7图表。
拓展练习任务4
：
根据浙江省降水量数据表制作宁波以及周边地区降水情况图表。
课
堂
小
结
一、基本图表可视化
二、文本数据可视化
三、地理位置数据可视化
四、时序数据可视化
