《中小学教师数据素养》之四：教育数据可视化(含答案)

《中小学教师数据素养》之四：

教育数据可视化

一、单选题（共4题，每题7 分）

1. “一图胜千言”是指数据图表能够将大量的数据以（ A ）的形式呈现出所要表达的信息，方便用户对数据进行进一步的分析与应用。

A 直观

B 关联

C 艺术

D 交互

2. 柱形图、饼图、散点图属于（ B ）

A 拓展类图表

B 基础类图表

C 特殊图表

D 复杂图表

3.（ C ）是以宽度相等的条形高度的差异来显示统计指标数值多少或大小的一种图形，在教育教学中可以对学生成绩、阅读时间、运动时间、迟到违纪次数、课上问题回答次数等进行可视化呈现。

A 折线图

B 饼图

C 柱形图

D 散点图

4.（ D ）主要用来显示数据系列中各个项目与项目总和之间的比例关系，其特点是表示部分在总体中的百分比。

A 柱形图

B 折线图

C 雷达图

D 饼图

《大数据可视化技术》教案

《大数据可视化技术》 教案 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

教案 （详案） 2019 -2020学年第2学期课程名称：大数据可视化技术 课程代码： 适用专业：计算机应用技术 教师姓名： 所属系部： 职称： 课时：总学时64 使用教材：大数据可视化技术

教学单元教案

数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。 图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。 可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。 （2）大数据可视化的分层 从市场上的数据可视化工具来看，数据可视化分为5个层级，如下图所示： （3）数据可视化技术基础概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间； 2.数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算； 3.数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； 4.数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开 发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

（4）数据可视化领域的起源 数据可视化领域的起源，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建了首批图形图表。 （5）教师活动：PPT讲解；学生活动：听讲记录；时间分配：20分 钟。 2、数据可视化作用与意义 （1）数据可视化作用 数据可视化的主要作用包括数据记录和表达、数据操作及数据分析3个方面，这也是以可视化技术支持计算机辅助数据认知的3个基本阶段： 1.数据记录和表达 借助于有效的图形展示工具，数据可视化能够在小空间呈现大规模数据。 2.数据操作 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。 3.数据分析 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。 （2）数据可视化意义 数据可视化在数据科学中的重要地位主要表现在以下4个方面： 1.视觉是人类获得信息的最主要途径 1）视觉感知是人类大脑的最主要功能之一 2）眼睛是感知信息能力最强的人体器官之一 2.数据可视化的主要优势 1）可以洞察统计分析无法发现的结构和细节 2）可视化处理有利于大数据普及应用 3.可视化能够帮助人们提高理解与处理数据的效率 4.数据可视化能够在小空间展示大规模数据

大数据在教育领域的应用研究

大数据在教育领域的应用研究 一、研究背景 （一）大数据的背景及应用 旧石器时代的刻骨记物，公元前259 年建成第一座图书馆——亚历ft大图书馆，从古至今人类不断地探索和使用数据，使得大数据在推动社会、学习和生活等多方面的变革中对人类世界产生巨大影响。数据从原本的记录符号转变为可持续利用资源和财富。 ＂大数据＂术语出现的时间不长，但它是规模巨大、种类繁多、增长极快、潜藏价值的复杂数据。从技术角度来看，大数据是信息技术革命与人类社会活动的交融产生，与数据挖掘、云计算、物联网、人工智能等产生并服务于信息时代；从社会角度来看，大数据是增强交互性、关联性和个性化，创造社会价值，改变人类行为方式；从哲学角度来看，大数据是通过信息载体贡献数据，实现事物信息传递和表达；从科研角度来看，大数据是数据考察为基础，结合理论、实验和模拟于一体的新的研究方法。 大数据在中国教育领域的研究，主要基于网站中论文检索和分析，搜索网站的学习教育资料。随着电子设备的普及、云计算及数据挖掘等技术的突破，大数据XXX相结合将真正颠覆传统的教育模式，引领教育转型和变革。大数据教育领域应用，在于帮助我们以新的视角审视教育方法、内容、效果、成绩等过去不曾关注的教育教学层面的问题，提升学生学业完成质量。大数据可以整理分析学生的需求来定制个性化教育，促进学习效果提高。大数据可以应用在教学无用功反馈方面，迎合学生学习的个性化、辅助老师的教学水平提高等多方面。基于大数据的采集整理、概况分析，为我国教育事业的推进与发展提供能强大的保障和技术支持，为教育正确合理的发展起到至关重要的保驾护航的作用。 （二）大数据在教育发展中的需求及发展趋势

智慧树知道网课《大数据可视化》课后章节测试满分答案

第一章测试 1 【单选题】(10分) 以下不属于可视化的作用的是（） A. 数据采集 B. 传播交流 C. 信息记录 D. 数据分析 2 【单选题】(10分) 数据可视化萌芽于什么时间（） A. 17世纪 B. 15世纪 C. 18世纪 D. 16世纪

3 【单选题】(10分) 可视分析学是何时兴起的（） A. 21世纪 B. 20世纪 C. 18世纪 D. 19世纪 4 【单选题】(10分) 张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（） A. 科学可视化 B. 人机交互学 C. 可视分析学 D. 信息可视化

5 【单选题】(10分) 使用以下哪种可视化工具不需要编程基础（） A. Processing B. D3.js C. Vega D. Tableau 6 【判断题】(10分) 数据可视化的原则是细节优先。 A. 错 B. 对 7

【判断题】(10分) 文本可视化属于信息可视化。 A. 错 B. 对 8 【多选题】(10分) 可视分析学涉及到的学科包括（） A. 人机交互 B. 计算机图形学 C. 数据挖掘 D. 统计分析 9 【多选题】(10分) 以下哪些工具是数据可视化工具（） A. Matlab

B. Vega C. D3.js D. Tableau 10 【多选题】(10分) 这个视频中体现了可视化的哪些作用（） A. 信息记录 B. 传播交流 C. 数据过滤 D. 数据分析 第二章测试 1 【单选题】(10分)

有的人在发朋友圈的时候，会把一张图片切成9份，然后再按顺序拼出一个九宫格，如下图所示。虽然图片被分割开来，但是我们仍旧能够感知到图片原来完整的样子，这体现了格式塔理论的（）原则。 A. 接近原则 B. 相似原则 C. 闭包原则 D. 连续原则 2

大数据可视化课程有哪些

大数据可视化课程有哪些？ 很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，千锋作为中国IT职业教育的领先品牌顺势而为重磅推出大数据课程，采用“技术+管理”集合的方式,让你快速掌握大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，成为当下企业紧缺的“复合型”研发人才。今天千锋小编的技术分享是大数据可视化中的常见误区： 1、数据过载 许多可视化数据和BI仪表盘的牺牲品数据过载——内容拥挤，其中一些可能不添加任何数据的理解。例如，尽管三维图表看起来可能令人印象深刻，但他们往往使数据的解释更加困难。 同样的，BI仪表盘与5图表和众多的标签可能会展示数量显著的研究结果，但如果你的读者无法区分他们在看什么，最终也是无用的。不必要的插图、阴影、

字体和纹饰会使数据分散，所以尽量少用。在大多数情况下,少即是多。 2、访问轴 处理定量数据时，条形图或折线图是使内容可视化最好的方法之一。一个常见的错误是图表轴;当它看上去是有效启动轴值越高于零时值越大，这可以将酒吧营业额和他们价值观精确的表示。 3、不要“切太薄” 处理全部数据时，数据通常以部分到整体关系的形式出现，更为人知的是叫做饼图。饼图是一种非常受欢迎的表现数据的方法，然而饱受非议的是，正如Walter Hickey所说，它是“他们表面上被设计用来做的令人难以置信的糟糕的一件事，”。 没有区段标签，实际上很难区分饼状图段的大小(你能区分36%和37%之间

的差异吗?)，因此确保图表的所有区域都清楚地标记。此外值得考虑的是所使用的类别的数量; 太多不同的段使得每个段之间难以区分。 4、交叉线 位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。 大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。 5、适当的颜色

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。

3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功 能，促进民生的发展。

教育业大数据应用案例

智慧教育 数据分类 可将其分为四类: 一是学生管理类大数据，包括学生基本信息数据、学生考勤数据、学生作业数据、学生成绩数据、学生在学校的各类表现数据等; 二是教师管理类大数据，包括教师基本信息数据、教师备课教案数据、教师课堂教学数据、教师批改作业数据、教师辅助学生数据等; 三是综合管理类大数据，包括学校基本信息数据、学校各项评比类数据等; 四是第三方应用类大数据，包括 GPS、地图、天气、安全、网上课堂、教学资源等。 数据采集 校通大数据采集途径目前可来自个人 PC 端录入、手机校通 APP 应用程序、移动 PAD 应用程大数据时代的教育管理变革序、第三方应用数据等。例如，PC 端主要采集基础信息类数据，手机校通 APP 应用程序主要采集学生日常表现数据、作业数据、成绩数据、家校沟通数据等。 校通大数据应用分为五个阶段: 数据存储，数据预处理，数据转换，数据建模，数据应用。 1、数据存储阶段是从各种数据源采集到数据的统一存储，采用HDFS 的分布式存储技术; 2、数据预处理阶段是依据一定的规则对采集到的脏数据、垃圾数据进行必要的清洗处理，减少不必要的工作量; 3、数据转换阶段是将采集来源不一、格式不一的数据按照约定的格式进行统一的转换，为数据建模扫清障碍; 4、数据建模阶段是根据各种不同的主题分析模型、数据挖掘模型的需求进行对应数据模型的搭建，并能满足各种商业智能应用，这是校通大数据应用的最核心之处; 5、数据应用阶段是在数据模型的基础上进行的各类统计分析、报表分析、图形分析、商业智能BI 应用和深度数据挖掘服务等。 他们还通过设计评论等互动环节来建立自己的信用，通过收藏等环节增加用户黏性。 学习分析就是利用数据和模型来预测学生在学习中的进步情况以及未来的表现和潜在的问题。 例如，相对单个学生而言，学生答题停留时间、对错状况、回头复习情况、网络提问、参与讨论等，计算机和网络都可以对此进行记忆分析，再以此为基础对学生的学习进行评价和诱导。由美国麦格劳－希尔教育出版集团开发的一种预测评估工具，就能帮助学生评估自己的所学知识与达标测验所需要求之间的差距，进而分析判断学习中有待提高的地方。 智慧校园产生的大数据也能为教育舆情监控提供天然的服务，能及时反映教育舆情的主流观点、传播趋势及相关的重要人物等信息。

大数据可视化分析平台介绍演示教学

大数据可视化分析平 台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经

过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

大数据可视化入门学习课程

大数据可视化入门学习课程 大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。千锋教育大数据培训大师带你快速入门学习大数据的可视化。 数据可视化是什么 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息(来源于百度百科)。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好地去传递信息。 数据可视化的一般流程 首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题(即你通过图表要说明什么问题)。然后根据这个目的在现有的或你知道的图表信息库中选择能够满足你目标的图表。最后开始动手制作图表，并对图表进行美化、检查，直至最后图表完成。 这里我们容易犯的一个错误是：先设想要达到的可视化效果，然后在去寻找相应的数据。这样经常会造成：“现有的数据不能够做出事先设想的可视化效果，或者是想要制作理想的图表需要获取更多的数据。”这样的误区。 通过可视化你想表达什么信息

表达某个什么结论(平台上的用户中哪个地区的用户较多、数据分析领域最具有权威的人物是谁、2016年的GMV环比去年是增加类还是降低了)。 阐述某种现象(学生成绩好坏可能与家庭背景是否具有一定的相关性、应届生收入和毕业院校是否有一定的相关性)。 选择具体的可视化形式 明确了我们要借助图表传递什么信息以后我们就可以着手选择合适的图表了，这里我们借助于《数据之美》作者提出的观点，不是列举什么柱状图、折线图等具体的图表，而是介绍一些组成这些图表的零部件。比如说柱状图就是有长度和直角坐标系组成的。我们只需要选择所需的基于数据的零部件有：视觉暗示、坐标系、标尺、背景信息以及前面四种形式的任意组合。 面对大数据技术人才短缺的时代，你还在犹豫什么？大数据学起来！千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理，使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。