《Web数据可视化》教学大纲
课程名称：Web数据可视化
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类、商务数据分析与应用、电子商务等相关专业
总学时：64学时（其中理论31学时，实验33学时）
总学分：4.0学分
一、课程的性质
随着云计算与物联网的兴起，大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据分析以动态地展示数据越来越重要。Web数据可视化技术将帮助企业用户在动态地展示数据，为企业经营决策提供积极的帮助。Web数据可视化技术作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的Web数据可视化技术人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据可视化技术人才需求，特开设Web数据可视化技术与应用课程。
二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生了解数据可视化的概念、方法、工具和流程，能够熟练使用ECharts 进行数据可视化的图表制作，能够将理论与实践相结合，利用ECharts图表工具解决实际问题，为将来从事数据分析与展示奠定基础。
三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
数据可视化的概念
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（60%），期末考试建议采用开卷、机试形式；试题可包括柱状图、折线图、饼图
、散点图、气泡图、仪表盘、雷达图、漏斗图、词云图等图表，图表可包含坐标轴、网格、标题、提示框、图例、数据区域缩放、值域漫游、工具箱、时间轴等组件模块；题型以实际应用场景的操作题为主。
六、教材与参考资料
1.教材
范路桥，张良均，郑述招．Web数据可视化[M]．北京：人民邮电出版社．2021．
2.参考资料
[1]黄红梅，张良均，张凌，等．Python数据分析与应用[M]．北京：人民邮电出版社．2018．
[2]宁赛飞，李小荣．数据分析基础[M]．北京：人民邮电出版社．2018．
[3]高博，刘冰，李力．Python数据分析与可视化从入门到精通[M]，北京：北京大学出版社．2020．
[4]刘大成．Python数据可视化之matplotlib精进[M]，北京：电子工业出版社．2019．

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