5.4 数据的可视化表达 课件（17张ppt）

5.4 数据的可视化表达
在大数据时代，复杂繁多且不同类型的数据大量涌来。往往超出了人们的处理能力，人类的大脑也难以从堆积如山的数据中快速发现核心问题， 而数据可视化可以把枯燥乏味的海量数据以丰富的视觉效果呈现数据所反映的本质问题，有效提升数据分析的效率。数据可视化是指以图形、图像、地图、动画等生动、易于理解的方式展示数据和诠释数据之间的关系、趋势与规律等，以便更好地理解数据。
5.4.1 数据可视化表达的方式
数据可视化可以让人们快速抓住要点信息，让关键的数据点从人们的眼睛快速通往心灵深处。从常用和实用的维度，数据可视化的呈现类型主要分为探索和解释两种不同的类型。探索类型可以帮助人们发现数据背后的价值，而解释类型则把数据简单明了地解释给人们。按照处理数据类型的不同，可视化呈现的主要方式如表5-5所示。
体验
随着技术的发展，分享和传达数据信息的方式不仅具有视觉冲击力，更具备丰富的交互功能，如数据地图、调云、热力图、树图、网络图等。如在网络上经常看到的词云图(图5-12)此可以使得过去难以实现的非站构化数据文本挖掘成为轻而易举的事情。运用在线词云图生成网站，尝试复制日记、作文、演讲稿、学期计划、新闻、社交网络的聊天记录等文字信息，个性化地生成词云图，将文本挖掘可视化。
5.4.2 数据可视化表达的工具
数据可视化呈现的形式千变万化，实现的工具众多。其中，Prthn语言因其开源 和包容的特性，嵌入了大量数据可视化的工具，深受大家的喜爱。在Python中， 除前面我们经常用到的绘图工具模块Maploli5外，专业的数据可视化工具模块还包括Seabuem和Bolkeb等。
1. Seaborn
Seaborm主要关注统计模型的可视化。例如，直方图既可以总结数据，也可以描绘总体分布。Seaborm基于且高度依赖于Matplolib。
实践
打开并运行教科书配套学习资源包“第五章\课本素材\直方图程序5-7”文件，结果如图5-13所示。
程序5-7 扩展程序
2. Bokeh
Bokeh也是一个很好的可视化库，可实现交互式可视化。与其他库相反，Bokeh是独立于Maplolib的。Bokeb的重点在其交互性， 且是通过调览器以数据驱动文档的风格呈现。
观察
打开教科书配套学习资源包“第五章\课本素材\Bokeh示例程序5-8”文件，结果如图5-14所示。
项目实施
各小组根据项目选题及权订的项目方案，结合本节所学知识，了解数据可视化表达的方式与工具，进一步完善该项目方案中的各项学习活动，并参照项目范例的样式，模写相应的项目成果报告。
成果交流
各小组达用数字化学习工具，将所完成的项目成果，在小组或班级上进行展示与交流，共享创造、分享快乐。
活动评价
各小组根据项目选题、规订的项目方案、实施情况以及所形成的项目成果，利用教科书附录2的“项目活动评价表”，开展项目学习活动评价。
本章扼要回顾
同学们通过本章学习，根据“数据处理和可视化表达”知识结构图，扼要回顾、总结、归纳学过的内容，建立自己的知识结构体系。
本章学业评价
同学们完成下列测试题(更多的测试题可以在教科书的配套学习资源包中查看)，并通过“本章扼要回顾”以及本章的项目活动评价，综合评价自己在信息技术知识与技能、解决实际问题的过程与方法，以及相关情感态度与价值观的形成等方面，是否达到了本章的学习目标。
1. 单选题
(1)从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有的特征是()。
A.“4V"特征:大量(Volume)、多样(Variety)、 低价值密度(Value)、高速( Velocity )
B.样本渐趋于总体，精确让位于模糊，相关性重于因果
C分布式存储，分布式并行计算
D.没有特征
(2)下列可以用于分析数据趋势的是()。
A.饼图 B.折线图 C动态热力图 D.词云图
(3)数据分析的方法不包括( ) 。
A.线性分析 B.关联分析 C聚类分析 D.数据分类
2思考题
若要求你对本班同学喜欢看的书籍进行分类统计，并对其进行数据分析，你会如何做?谈谈你的想法。
3.情境题
智能手环作为一种智能可穿藏设备。可以记录用户日常生活中的最炼、睡眠、身体状况等实时数据，并利用数据给用户提供健康建议。简要分析智能手环采集数据的过程，并分析智能手环是如何利用采集的数据给子用户建议的。
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