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《大数据可视化》教案
(学年第学期)
课程名称: 大数据可视化
所属专业: 大数据技术
所属系部: 计算机与软件技术系授课班级:
课程总学时: 48任课教师
PAGE
PAGE1
序号:1
一、教学分析
课题名称
用户画像数据可视化
课程
大数据可视化
系部
计算机与软件技术系
任课教师
教材
《大数据可视化技术》
课题类型
理论+实践课
课时
2课时
地点
实训机房
班级
内容提要与时间分配:
1、学习目标
素质目标
小组协作搜集、分析、归纳篇Pandas相关技术,初步了解Pandas技术,并收集用户画像相关数据。
小组协作实现对用户画像数据的清洗,锻炼学生协作能力、人际关系处理能力以及归纳总结能力。
知识目标
用户画像基本概念
掌握用户属性介绍
用户画像分析建模
技能目标
根据分析模型实现用户画像可视化
通过绘制柱状图、饼图和箱线图实现用户画像数据可视化
2、教学内容
内容布置:
掌握用户画像基本概念介绍
掌握用户属性分类方法
掌握用户画像分析建模
掌握Plotly绘制多种图形实现分析结果的可视化
内容引入:我们已初步了解Plotly两个绘图模块的绘图步骤与绘图原理,现在对面积图、子图和多坐标轴图进行了解和学习。
知识讲解:
掌握用户画像基本概念介绍
掌握用户属性分类方法
掌握用户画像分析建模
掌握Plotly绘制多种图形实现分析结果的可视化
项目实施:
用户画像基本概念介绍
用户属性分类方法
用户画像分析建模
Plotly绘制多种图形实现分析结果的可视化
内容总结:总结本节课程中遇到的问题,并对涉及到的知识点进行梳理。
3、本次课程内容特点:
本任务课程主要是用户画像场景分析,用户画像分析建模、利用Plotly将分析结果可视化绘。
本任务对用户画像数据进行分析建模并实现可视化。
4、教学重点与难点
重点:用户画像数据分析建模
难点:用户画像数据分析场景建模。
5、学情分析
1、学生在学习本课程之前已掌握了Plotly的部分图形绘制实现可视化,对数据清洗和用户画像场景分析建模不了解。
6、教学设计
基本原则:
1、将教学内容与信息资源进行有机整合,利用实训平台创造一个同时具备项目式体验功能、教学实施功能、学习效果评测功能和实时互动交流功能的多功能信息化教学环境。
2、充分利用教材、学习通教学平台、多媒体课件和实训室等信息化教学手段,调动学生积极性和主动性,促进学生自主学习和主动学习。
7、教学方法、手段:
1、案例教学法:本情境教学开始引入可视化案例,引出课程目标及重点和难点。
2、过程互动教学法:教学过程中使学生积极回答问题,小组内展开讨论,并组间进行分享。
3、“任务驱动”法,下发随堂任务,由学生独立完成,教师当堂进行考核和讲评,解决学生遇到的问题,并就共性问题进行点评。
8、内容提要与时间分配
环节一:课程回顾(5分钟)
环节二:用户画像基本知识和属性分类(10分钟)
环节三:用户画像分析建模(10分钟)
环节四:用户年龄分布(10分钟)
环节五:不同会员等级的用户分布(10分钟)
环节六:不同性别和不同会员等级的用户分布(10分钟)
环节七:不同购买力活跃用户分布(10分钟)
环节八:不同年龄段活跃用户分布(10分钟)
环节九:不同会员等级三级品类下单偏好分布(10分钟)
环节十:课程回顾(5分钟)
9、教学材料
教材《大数据可视化技术》
二、教学组织方式
按照“课程回顾→内容介绍→任务实施→任务点评与总结→布置课后作业”实施教学,并根据具体实施成效采用“思学练”多次循环完善课堂教学。
利用多媒体教学平台、学习通,丰富课堂教学。
任务驱动方式、结合专业教师引导,完善理实一体的教学环境及方法。
三、学习资源使用
多媒体教学平台
完成课前复习、教学资源分发、作业评分。
微课教学平台
完成在线课自学、教师操作视频演示、及课程思政微课的展示。
教学反馈平台
完成学情调查、教学实施效果调查,了解学生学情和课堂教学反馈。
四、教学实施
环节一:课程回顾(思维导图)(5分钟)
课程回顾:通过思维导图,对前一章节课程知识点进行回顾。
环节二:用户画像基本知识介绍和属性分类(10分钟)
教师对统计类标签和规则类标签做简单介绍。让学生明白标签的基本概念和分类规则。
环节三:用户画像分析建模(25分钟)
数据分析建模:
用户数据的年龄分布
不同会员等级一周内非常活跃的用户分布
不同性别不同会员等级一周内非常活跃的用户数
不同购买力下,一周内非常活跃用户分布占比
不同忠诚度下,一周内非常活跃用户占比
不同年龄段一周内非常活跃的用户占比
不同会员等级对三级品类下单偏好分布
环节四:Plotly绘制柱状图实现用户数据年龄分布的可视化展示(10分钟)
针对所有用户,观察用户的年龄分布情况
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