第19课 数据呈现可视化课件2025-2026学年人教版八年级信息科技全一册

第19课 数据呈现可视化 数据可视化让数据说话 学习目标 1.了解数据可视化的作用, 熟悉常见的数据可视化方式。 2.在解决实际问题时,能够选择合适 适的方式可视化呈现数据。 让数据说话,让数据有价值 课程导入 对数据进行统计分析,虽然可以粗略了 解数据的特征,但不能充分利用其价值。 例如,在分析环境温度时,很难 从最大值、最小值和平均值了解 温度变化的趋势。 大量的数据会让人觉得枯燥、 乏味,且难以看懂,这时就需要 借助数据可视化直观地呈现数据。 数据可视化让数据变得直观 本课关注问题 数据可视化有 有哪些常见的数据 如何利用程序实 哪些作用? 可视化的方式? 现数据可视化? 带着问题探索,收获更多 19.1了解数据可视化的作用 数据可视化是一种将数据转化为 通过数据可视化可以将大量的数 据转化为易于理解的图像,在 数据块 图表图标 数据分析过程中发挥着重要作 用。 可视化让数据易于理解 作用1:发现数据异常 通过数据可视化可以更加容易识别并定位 13:00 数据中存在的异常。 如图所示,对温度数据进行可视化呈现后, 可以直观地发现13:00左右的数据有异常。 一眼发现数据中的问题 作用2:了解整体概况 数据可视化能帮助人 智慧社区 们方便、直观地了解物 80 联系统的整体概况。 866 如图所示,智慧社区 56C 556 的数据监测大屏,可 以帮助工作人员及时 了解社区概况。 全局视图,一目了然 作用3:发现趋势变化 数据可视化可以展示历史数据的 日班 情况,帮助人们理解数据变化情况, 日班 并助力预测未来的发展趋势。 196日 日班 194日 日班 日班 预测 196日 192日 例如,航班应用软件会显示航班 197日 的起降时间,人们可以据此判断, 近期乘坐此航班大概率会晚点。 历史数据,预测未来 数据可视化的其他作用 方便交流共享 支持分析决策 决策 将复杂的数据用更易理解 让决策者快速准确理解数据 的形式呈现 背后的意义 强化记忆和理解 促进深入探索 视觉元素帮助人们更好记忆 交互式数据可视化让⽤⼾ 和理解复杂信息 深入探索数据 可视化让数据价值最大化 学习活动1 在生活中,你看见过哪 些数据可视化的应用 场景? 数据可视化有哪些作用? 讨论分享,发现价值 【活动提示】分组讨论生活中看到的数据可视化应用场景,说出数据可视化的作用。 方式1:趋势可视化 通常用于描绘数据随时间的 变化趋势。 常见的趋势可视化包括折线图、 柱形图等。 看清变化趋势 方式2: 比例可视化 通常用于显示不同部分所占整体的 % 比例关系。 常见的比例可视化包括饼图、环形图等。 了解占比关系 方式3:分布可视化 通常用于展示数据的分布规 将散点图与地图结合,可以用来表示 数据在地理位置上的分布情况。 例如,可以在共享单车手机应用软 件中轻松查询附近空闲单车的位 地理分布,一目了然 学习活动2 标签云 选择自己感兴趣的语文课文, 利用在线标签云生成 成工具对课文内容进行可 标签云 视化呈现。 【活动提示】思考这些标签如何反映出课文的主题和关键信息。 用标签云发现文章主题 19.3体验数据可视化 在对数据进行可视化呈现前,要先明确数 数据服务平台 服务平台 据可视化的目的。 为了解教室中不同位置的温度变化情况, 需要将温度数据进行可视化呈现。 很多物联网服务平台提供了数据可视化功 能,能够展示温度变化的趋势。 此外,电子表格软件也可以生成图表。 明确目的,选择合适工具 Python数据可视化工具 在编程处理数据时,可以利用绘图库来生成各种图表。 matplotlib: Python中常用的图表生成模块 ECharts:一款常用在网页 上的数据可视化图表库 ECharts 通过对绘图函数参数的设定,可以设计出个性化的图表。 编程让可视化更灵活 学习活动3 尝试根据以下步骤, matplotlib代码片段 利用Python中的绘图 库为教室环境数据 绘制温度变化趋势图 【步骤提示】1.准备数据 2.设置画布和标题3.绘制图表并显示 动手实践,体验编程可视化 步骤1:准备数据 要绘制温度变化趋势图,需要准 备好横坐标数据和纵坐标数据。 时间间 温度 10·0-0·20 X 时间数据作为横坐标数据保存到 Y 变量X中 12-4-5-40 X轴标签 X 18-6-8.40 对应的温度数据作为纵坐标数据保 Y 存到变量Y中 17·8-6.50 Y标签 数据是可视化的基础 步骤2:设置画布和标题 图表的大小由画布来决定, 利用plt.figsize()可以指定 画布大小。 8 × 6 此外,图表往往需要标题, 可通过plt.title(来设置。 这里设置长、宽数据分别为8和6的画布, 并设置'Temperature'作为图表的标题。 画布决定图表大小 步骤3:绘制图表并显示 绘制图表并显示 不同类型的图表的绘图函数有所不同: plt. plt.bar() plt.plot()用来绘制折线图 plt.scatter()用来绘制散点图 plt.bar()用来绘制柱形图 温度变化趋势是基于时间产生的,可以用折线图来呈现。 选择合适的图表类型 中文字体设置 如果利用matplptlib显示中文,需要先下载中 from matplotlib import rcParams rcParams ['font.sans-serif']= ['SimHei'1 【提示】编程实现数据可视化有许多控制方 法和参数。例如,通过xtick、ytick等, 设置横坐标、纵坐标的格式,通过plot() 中文显示需要特殊设置 中的color参数设置线条颜色等。 拓展与提升 土壤湿度对植物的生长至 关重要,土壤湿度过低或过 高都会影响植物的正常生长。 利用数据可视化方式探究 土壤湿度的变化情况, 为反馈与控制提供参考。 将所学知识应用于实际 拓展实践步骤 1. 准备三份不同湿度的土壤样本,并将 土壤湿度传感器分别插入这些样本中, 观察并记录主控板显示的传感器的数值。 2. 准备两个装有相同湿度土壤的花盆,并分别将它们置于阳光充足处 和阴暗处。主控板每30min自动采集一次土壤湿度数据,并将数 据上传到物联网服务平台。持续收集一整天的土壤湿度数据。 暗处 实践是检验真理的唯一标准 数据分析与可视化 3. 将收集到的土壤湿度数据进行 可视化处理,分析并比较两种光 照条件下土壤湿度的变化。 通过可视化图表观察光照强度 对土壤湿度影响的差异。 数据可视化为决策提供依据 $