第1章Python数据可视化概述
教案
课程名称：Python数据可视化实战
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
本章学时：4学时
一、材料清单
（1）《Python数据可视化实战》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
二、教学目标与基本要求
1.教学目标
随着不同行业的发展，数据呈现“井喷式”增长，所涉及的数量十分巨大，已经从TB 级别跃升到PB级别。因此有必要认识数据及其存储结构。为了清晰有效的传达所要沟通的信息，发掘数据中蕴藏的价值，进一步介绍了数据可视化的概念以及实现流程，并举例说明常用的数据可视化图形种类及作用。还介绍了常用的可视化工具和Python数据可视化库。最后，还介绍了Python数据可视化集成开发环境Jupyter的操作使用方法。
2.基本要求
（1）了解数据。
（2）了解数据可视化以及流程。
（3）熟悉常见的可视化图形种类和作用。
（4）了解常见的数据可视化工具。
（5）了解Python常用的数据可视化工具库。
（6）掌握Windows系统下Anaconda的安装以及Jupyter的使用。
三、问题
1.引导性提问
引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）数据是什么？
（2）现实生活中数据怎么存储的？
（3）该如何发现数据蕴藏的规律？
（4）数据可视化又是什么？
（5）如何实现数据可视化？
（6）你所了解的有哪些数据可视化工具？
（7）Python实现数据可视化的常用哪些工具库？
2.探究性问题
探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）数据可视化的完整流程是怎样的？
（2）数据可视化的能够应用在那些业务场景？
（3）常见的可视化工具的各有哪些优缺点？
3.拓展性问题
拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的
关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）数据可视化基础图形是不是万能的？
python怎么读取excel文件数据
（2）数据可视化还有哪些高级图形？
（3）分析本班同学的考试信息可以从哪些角度入手？
四、主要知识点、重点与难点
1.主要知识点
（1）数据和数据可视化的概念、流程与应用场景。
（2）常见可视化图形的种类。
（3）Python常用的数据可视化库。
（4）Jupyter Notebook的常用操作功能。
2.重点
（1）数据可视化的概念、流程与应用场景。
（2）Jupyter Notebook的常用操作功能。
3.难点
数据可视化的概念与流程。
五、教学过程设计
1.理论教学过程
（1）数据的概念。
（2）数据可视化的流程。
（3）数据可视化的应用场景。
（4）数据可视化的常用工具。
（5）Python数据可视化的优势。
（6）Python数据可视化的常用类库。
（7）Jupyter Notebook的基础功能。
（8）Jupyter Notebook的高级功能。
2.实验教学过程
（1）在Windows系统上安装Anaconda。
（2）Jupyter Notebook的常用功能。
六、教材与参考资料
1.教材
刘礼培，张良均．Python数据可视化实战[M]．北京：人民邮电出版社．2022．
2.参考资料
[1]张良均．Python数据分析与挖掘实战[M]．北京：机械工业出版社．2019．
[2]张良均．Python与数据挖掘[M]．北京：机械工业出版社．2016．
[3]刘大成. Python数据可视化之matplotlib实践[M].北京：电子工业出版社，2018．
[4] 张杰. Python数据可视化之美：专业图表绘制指南[M]．北京：电子工业出版社．2020．
第2章数据的读取与处理
教案
课程名称：Python数据可视化实战
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
本章学时：8学时
七、材料清单
（6）《Python数据可视化实战》教材。
（7）配套PPT。
（8）引导性提问。
（9）探究性问题。
（10）拓展性问题。
八、教学目标与基本要求
1.教学目标
以某商场销售流水记录表数据为例子，介绍数据分析的数据处理过程，即数据的读取、校验数据、清洗数据、数据合并。数据读取主要介绍csv数据文件、excel数据文件和数据库数据的读取理。校验数据主要介绍一致性校验、缺失值校验、异常值校验。清洗数据介绍了重复值、缺失值和异常值的常见处理方法。数据合并介绍将多个数据源中的数据合并存放到一个数据存储的过程。
2.基本要求

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