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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
基于Pyecharts的用户行为数据可视化(三)
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、归纳大数据可视化的核心技术及职业素养,能够将理论和实践结合,发掘日常生活和学习中的可视化案例。
小组协作能力
问题处理能力
知识目标
了解用户行为统计指标体系
了解用户行为数据统计方法
技能目标
制作用户行为数据字典
充分了解数据集表结构与适配图表
依次对用户行为数据进行处理,分析,统计
2、教学内容
内容布置:
根据用户行为进行需求分析
统计用户行为数据
内容引入:为了方便学生理解前面知识用学以致用,本章结合一个综合项目,对实际场景下的用户行为数据进行可视化分析。
知识讲解:
根据用户行为进行需求分析
统计用户行为数据指标
项目实施:
学生制作用户行为数据字典
学生实践用户行为数据处理统计步骤
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:
本次课程结合用户行为数据分析进行可视化,内容丰富,贴合实际,充分反应用户行为数据在商业活动中的重要性。
本节课程由浅入深,以实际案例为驱动,引导学生主动分析可视化大屏系统中不同可视化图表的组合和区别。使用Python的Pyecharts让学生体会到可视化学习的乐趣。
4、教学重点与难点
重点:用户行为数据分类、处理,统计。
难点:用户行为数据处理,统计。
5、学情分析
1、学生在学习本课程之前学习过python的基础编程知识,但是对可视化工具还是不太了解。
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:知识回顾(5分钟)
环节二:开发数据统计主函数,并编写执行脚本(5分钟)
环节三:计算整体PVUV(5分钟)
环节四:计算页面PVUV(5分钟)
环节五:计算渠道访问PVUV(5分钟)
环节六:计算平均时长(5分钟)
环节七:计算用户访问时长(5分钟)
环节八:计算启动时段PVUV(5分钟)
环节九:计算每日用户PVUV(5分钟)
环节十:计算省份/城市PVUV(10分钟)
环节十一:计算终端UV(10分钟)
环节十二:扫码领取事件转化(10分钟)
环境十三:用户访问七日留存率(10分钟)
环节十四:课堂总结(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→课程引入→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,结合微课(专业课程知识点击思政微课),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。3.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:开发数据统计主函数,编写执行脚本(5分钟)
学生参考教师示例,根据任务书提供的数据源,完成数据统计主函数的开发,学生实施过程中(根据教材给出的示例代码),遇到问题可随时向教师咨询,任课教师负责整体进度把控,及问题解决。
接下来我们分别完成统计的各个函数,并最终调用输出数据。因代码较多,此处不再一一列举。
提前编写好执行文件,每步写完一个函数,即可执行查看结果。
环节三:计算整体pvuv(5分钟)
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