大数据可视化教案

授课时数教学目的：1. 介绍数据可视化概念和发展历史2. 介绍可视化的三种类别3. 理解可视化作用，了解可视化的发展方向教学内容（课程导入）一可视化概念1. 数据定义2. 数据可视化的定义3. 数据可视化从数据中提取的信息：• 模式数据的规律• 关系数据之间的相关性• 异常问题数据二数据可视化发展历史数据可视化的起源可追溯到公元 2 世纪，但是在之后的很长一段时间并没有特别大的发展。数据可视化的主要进展都是在最近两个半世纪才出现，尤其是近四十年。目前最热门的可视化形式可以追溯到 17 世纪，那时的地质探索、数学和历史的普及促进了早期的地图、图表和时间线的出现。随着工艺技术的完善，到 19 世纪上半叶，人们已经掌握了整套统计数据可视化工具（包括柱状图、饼图、直方图、折线图、时间线、轮廓线等），关于社会、地理、医学和基金的统计数据越来越多。到 19 世纪下半叶，系统构建可视化方法的条件日渐成熟，人类社会进入了统计图形学的黄金时期。到了 20 世纪上半叶，政府、商业机构和科研部门开始大量使用可视化统计图形。进入 21 世纪，新的可视化媒介互联网出现，这催生了许多新的可视化技术和功能。三可视化的分类根据所处理的数据对象的不同，数据可视化可分为科学可视化与信息可视化。1.科学可视化科学可视化是可视化领域发展最早、最成熟的一个学科，其应用领域包括物理、化学、气象气候、航空航天、医学、生物学等各个学科，涉及对这些学科中数据和模型的解释、操作与处理，旨在寻找其中的模式、特点、关系以及异常情况。2. 信息可视化信息可视化的数据更贴近我们的生活与工作，包括地理信息可视化、时变数据可视化、层次数据可视化、网络数据可视化、非结构化数据可视化等我们常见的地图是地理信息数据，属于信息可视化的范畴。3. 可视分析学可视分析学被定义为一门以可视交互界面为基础的分析推理科学，综合了图形学、数据挖掘和人机交互等技术。四大数据可视化作用及发展方向数据可视化的作用包括记录信息、分析推理、信息传播与协同等。伴随大数据时代的来临，数据可视化日益受到关注，可视化技术也日益成熟。然而，数据可视化依然存在许多问题，且面临着如下巨大的挑战。•数据规模大•数据质量问题•数据快速动态变化•面临复杂高维数据•多来源数据的类型和结构各异未来主要有四个发展方向：• 可视化技术与数据挖掘技术的紧密结合。• 可视化技术与人机交互技术的紧密结合• 可视化技术...