第19课 数据呈现可视化课件-2025-2026学年人教版初中信息科技八年级全一册

《数据呈现可视化》 教学课件 2025-2026学年 | 人教版初中信息技术八年级 1.7.2013 大家好，欢迎来到今天的信息技术课堂。在上节课，我们学习了如何采集和处理物联数据。但是，一堆枯燥的数字很难让我们发现其中的规律。今天，我们将学习一项非常重要的技能——数据呈现可视化，学习如何让这些物联数据“漂亮地说话”，让它们变得直观、易懂。 ‹#› 情境导入：数据挑战 老师提问： 上节课我们辛苦处理好了物联花盆的环境数据。现在，请大家用10秒时间，快速从这份数据中找出答案！ 思考挑战： 1. 土壤水分在这一周内的变化趋势是怎样的？ 2. 一天中哪个时段的温度最高？ 学生：（思考后）数据太多太乱，密密麻麻的，很难快速看出来！ 图：海量且无序的原始数据表样 很难直观发现规律 1.7.2013 我们先来做一个小小的挑战。屏幕上是上节课我们处理好的物联花盆数据。请大家用10秒钟时间，快速找出土壤水分的变化趋势和一天中温度最高的时段。怎么样？是不是感觉数据太多太乱，很难快速找到答案？ ‹#› 情境导入：图表的魔力 师：别着急，老师把这些密密麻麻的数据整理成了图表。现在再看，是不是能快速找到关键答案？ 生：能！一眼就发现了土壤水分先降后升，而且14:00 温度最高！ 📈 折线图 · 趋势分析 清晰展示数据随时间的连续变化规律，捕捉趋势走向 📊 柱形图 · 对比分析 直观呈现不同类别数据间的数量差异，便于快速比较大小 1.7.2013 别着急，现在老师把这些数据变成了图表。左边是土壤水分变化的折线图，右边是不同时段温度对比的柱形图。现在再看，是不是一目了然？我们能很快发现土壤水分先降后升，下午2点的温度最高。这就是图表的魔力！ ‹#› 19 数据呈现可视化 这就是数据可视化的魔力！ 它能将枯燥、繁杂的数字，变成直观、易懂的图形， 让我们快速读懂数据、发现规律。 今天，我们就来学习如何让物联数据“漂亮地说话”！ 1.7.2013 这就是数据可视化的魔力！它能将枯燥繁杂的数字，变成直观易懂的图形，帮助我们快速读懂数据、发现规律。今天，我们就来学习这节课的主题——数据呈现可视化，学习如何让我们的物联数据“漂亮地说话”！ ‹#› 本节课，你将学到 01. 理解价值 认识数据可视化的核心作用，了解为什么它是数据分析与沟通的关键工具。 02. 掌握类型 学会区分并灵活运用折线图、柱形图、饼图，明确不同图表的最佳适用场景。 03. 学会制作 掌握使用电子表格快速制作图表，并学习美化配色、调整元素等优化技巧。 04. 综合应用 综合运用所学知识，独立为一个真实的物联网系统场景，制作一份数据可视化报告。 1.7.2013 通过本节课的学习，大家将达成四个目标：理解数据可视化的价值，掌握折线图、柱形图和饼图这三种常见图表的适用场景，学会使用电子表格制作和优化图表，并最终能够综合应用所学知识，为我们的物联系统制作一份简单的数据可视化报告。 ‹#› 新知探究：数据可视化的核心作用 01 / 快速理解 化繁为简 将复杂的数据表格转化为直观的图形， 让数据规律一目了然。 02 / 高效传递 清晰表达 用图形代替大量文字描述， 便于信息的沟通与分享。 03 / 辅助决策 支撑判断 直观展示分析结果， 为科学决策提供有力的数据支持。 💡 在物联网系统中，可视化广泛应用于智能设备面板、数据监控平台和分析报告。 1.7.2013 那么，数据可视化到底有什么用呢？它主要有三大核心作用：第一，化繁为简，让我们能快速理解数据；第二，清晰表达，让信息传递更高效；第三，辅助决策，为我们的判断提供数据支持。在物联网系统中，可视化技术无处不在。 ‹#› 新知探究：常见图表类型 数据可视化有多种类型，最常用的是以下三种，它们各有所长，适用于不同场景。 折线图 看趋势 · 查变化 展示数据随时间的连续变化轨迹 柱形图 比多少 · 看对比 比较不同类别数据的数值大小 饼图 看占比 · 析份额 展示各部分占整体的比例关系 1.7.2013 数据可视化的图表类型有很多，但最常用的就是这三种：折线图、柱形图和饼图。它们各有所长，折线图适合看趋势、查变化；柱形图适合比多少、看对比；饼图则适合看占比、分析份额。接下来我们逐一学习。 ‹#› 折线图：看趋势、查变化 📈 核心特点 通过线条连接离散的数据点，能够清晰地展示数据随时间或连续变量的变化趋势、波动情况及升降规律。 🎯 适用场景 • 气温/湿度在一天中的波动变化 • 土壤水分随季节的动态监测 • 任何随时间推移而连续变化的数据记录 🤔 互动问答：你能看出什么规律？ （引导：如“白天温度高、夜间低”或“周三数据达到峰值”） 示例：年度业绩销售趋势折线图 1.7.2013 首先是折线图。它的特点是用线条连接数据点，非常适合展示数据随时间的变化趋势。比如我们要观察温度、湿度、土壤水分的变化，都可以用折线图。大家看这张图，是不是能很清楚地看到数据的起伏变化？ ‹#› 柱形图：比多少、看对比 核心特点 以“柱子”的高度长短直观展示数值大小，清晰呈现不同类别数据间的数量对比和差异。 🌱 常见适用场景 • 不同时段的温度对比 | • 不同植物的土壤水分对比 • 每日/每周的光照总量对比 | • 不同班级/小组的成绩对比 💡 课堂互动： 大家想一想，柱形图最适合用来比较什么呀？ 1.7.2013 接下来是柱形图。它用柱子的高度来表示数据大小，非常适合做比较。比如比较不同时段的温度，或者不同植物的土壤水分，用柱形图就一目了然。大家看，哪个柱子高，哪个数据就大，非常直观。 ‹#› 饼图：看占比、析份额 核心特点 用扇形面积直观表示占比，能够清晰、快速地展示“部分”与“整体”之间的比例关系，让观众一眼看出各组成部分在总量中的占比权重。 适用场景 ●分析一天中植物处于“适宜/缺水/高温”状态的时间分布占比 ●植物生长环境各项指标（光照/水分/温度）的适宜度占比分析 ●通用商业场景：各品牌市场份额对比、年度预算的部门分配比例 1.7.2013 最后是饼图。它用扇形的面积来表示各部分占总体的比例，适合展示部分与整体的关系。比如我们要分析一天中植物处于适宜、缺水、高温状态的时间占比，用饼图就非常合适。每个扇区的大小，就代表了它所占的份额。 ‹#› 新知探究：对比总结 折线图 📈 核心特点： 突出数据的趋势变化与连续关系，适合展示随时间变化的轨迹。 📅 适用场景： 需要展示时间维度上的连续数据。 🌱 物联案例： 温室温度、土壤湿度、植物水分的日/周变化监测。 柱形图 📊 核心特点： 直观对比不同类别数据的数值大小，强调“多与少”的差距。 🔍 适用场景： 非连续、不同类别数据间的横向对比。 🌿 物联案例： 早中晚不同时段的温度对比、不同区域或植物的水分含量对比。 饼图 🥧 核心特点： 展示部分与整体的关系，直观呈现各部分占总体的百分比份额。 🧩 适用场景： 数据构成分析，整体为100%的占比场景。 🔌 物联案例： 一天中环境“适宜/偏高/偏低”状态的占比、设备运行模式的占比分析。 1.7.2013 我们来总结一下这三种图表。折线图看趋势，适合时间连续的数据；柱形图比多少，适合类别数据的对比；饼图看占比，适合展示部分与整体的关系。大家要记住它们各自的特点和适用场景。 ‹#› 如何选择合适的图表？ 折线图 · 趋势 展示数据随时间变化的趋势，如股价波动、气温变化等，强调“变化”。 柱形图 · 对比 对比不同类别、项目或群组间的数据大小差异，强调“多少”。 饼图 · 构成 展示各部分占整体的百分比，直观呈现整体结构，强调“占比”。 1.7.2013 那么，在实际应用中，我们该如何选择合适的图表呢？这里有一个简单的决策流程。首先问自己，想展示数据随时间的变化吗？如果是，就用折线图。如果不是，再问自己，想比较不同类别的数据大小吗？如果是，就用柱形图。如果还不是，最后问自己，想展示各部分占总体的比例吗？如果是，就用饼图。掌握这三点，你就能轻松应对大多数图表选择的场景了。 ‹#› 实践操作：任务1 - 基础实践 请根据本组的物联数据，选择合适的图表类型，完成以下制作任务： 任务一 · 折线图 制作“物联花盆一周土壤水分变化折线图”。 💡 关键关注：数据随时间的变化趋势 任务二 · 柱形图 制作“一天中不同时段温度对比柱形图”。 💡 关键关注：不同时段数值大小对比 任务三 · 饼图 制作“花盆环境状态占比饼图”。 (需先统计适宜/缺水/高温的时长) 💡 关键关注：各类别占总体的比例分布 👥 学生分组操作，教师巡视指导 1.7.2013 理论学习完了，现在我们开始动手实践。请大家根据上节课保存的物联数据，分组完成三个基础任务：制作一个折线图、一个柱形图和一个饼图。请大家选择合适的数据区域，并插入对应的图表类型。现在开始操作，老师会巡视指导。 ‹#› 制作折线图步骤 01选择数据区域 • 打开上节课保存的物联数据文件。 • 按住鼠标左键，拖动选择包含“日期”和“土壤水分”的数据区域（包含表头）。 02插入折线图 • 点击顶部菜单栏的【插入】选项卡。 • 在【图表】组中，找到并点击【折线图】按钮，选择“带数据标记的折线图”样式。 03设置图表元素 • 图表生成后，点击右上角的【+】号按钮。 • 在弹出菜单中，勾选【图表标题】、【坐标轴标题】、【图例】等元素完善图表。 1.7.2013 我们以制作折线图为例，来看一下具体步骤。第一步，选择数据区域，要包含表头。第二步，点击“插入”选项卡，选择折线图。第三步，图表生成后，点击右上角的加号，添加标题、坐标轴标签等元素，让图表更完整。 ‹#› 制作柱形图步骤 01 选择数据区域 在工作表中，框选包含“分类/时段”和“数值/温度”的完整数据区域，确保包含表头，以便生成的图表能自动识别标签。 02 插入柱形图 点击【插入】选项卡，在【图表】组中选择“簇状柱形图”，Excel会自动基于所选数据生成基础图表。 03 调整样式与格式 右键点击任意柱子，选择【设置数据系列格式】，可以根据需要调整柱子的宽度、间距及填充颜色，让图表更美观。 1.7.2013 制作柱形图的步骤类似。同样是先选择数据区域，然后在“插入”选项卡中选择柱形图。生成后，我们还可以右键点击柱子，设置数据系列格式，调整柱子的宽度和颜色，让图表更美观。 ‹#› 制作饼图步骤 1. 准备占比数据 在表格空白处，创建一个新的区域，列出“状态”（如适宜、缺水、高温）和对应的“时长”或“天数”。 2. 插入饼图 选择新创建的占比数据区域，点击【插入】选项卡，在【图表】组中点击【饼图】按钮，即可生成图表。 3. 添加数据标签并设置百分比 点击图表右上角“+”勾选【数据标签】；右键标签选择【设置数据标签格式】，并勾选“百分比”选项。 图示：设置“数据标签”为“百分比”的操作界面 1.7.2013 制作饼图略有不同。首先需要我们自己准备好占比数据，比如统计出适宜、缺水、高温的时长。然后选择这些数据，插入饼图。最后，别忘了添加数据标签，并设置显示百分比，这样才能清晰地展示各部分的占比。 ‹#› 实践操作：任务2 - 图表优化与美化 制作好的图表，还需要优化才能更清晰、更美观。掌握以下四个关键技巧，让数据“说话”更有力： 01. 标题优化：清晰且完整 标题应包含“对象+内容+维度”，避免模糊不清。 示例：“物联花盆1组一周土壤水分变化趋势图”。 02. 元素完善：信息无遗漏 检查并补充图表的基础信息：坐标轴标题（务必注明单位）、图例说明、关键数据标签等。 03. 配色美观：克制且专业 同一图表颜色不超过3种，保持主色调风格统一。确保颜色间对比清晰，便于观众快速识别。 04. 突出重点：一眼见核心 利用对比色、数据标记或高亮效果，突出显示关键数据点，如异常值、最大值、最小值或增长率。 1.7.2013 光会制作还不够，我们还要学会优化和美化图表，让它更专业。这里有四个优化技巧：第一，标题要清晰准确，尽量包含对象、内容和维度，让观众一眼就能理解图表讲的是什么；第二，完善图表元素，不要忘记加上坐标轴标题、单位、图例等信息，这些都是图表的“说明书”；第三，配色要美观，不要太花哨，一般建议不超过三种颜色；第四，可以用不同颜色或特殊标记来突出重点数据，比如异常值或关键转折点，引导观众关注核心信息。掌握了这些技巧，大家制作的图表就会更加专业、清晰。 ‹#› 优化案例：让图表更专业 优化前：信息不清，不美观 缺乏关键标签与重点标注，数据呈现杂乱，阅读体验不佳。 优化后：清晰、专业、重点突出 要素完整规范，重点数据高亮标注，专业度与可读性显著提升。 请同学们动手优化自己制作的图表！ 1.7.2013 大家看这个对比案例。左边是优化前的图表，信息不清，也不美观。右边是优化后的，有清晰的标题和坐标轴标签，还用红色圆点标注了最低水分点，是不是清晰、专业了很多？现在请大家动手优化自己制作的图表。 ‹#› 实践操作：常见问题与解决 数据显示错误？ 检查是否正确选择了数据区域。可点击图表，在【图表设计】选项卡中选择【选择数据】来重新指定正确的数据范围。 修改标题或标签？ 无需复杂操作。直接用鼠标点击图表上的标题或坐标轴标签文字，即可直接进入文本编辑状态进行修改或重新输入。 更改图表配色？ 右键点击图表中的数据系列（如柱状图的柱子、折线图的线条），在弹出菜单中选择【设置数据系列格式】，即可在填充选项中选择自定义颜色。 1.7.2013 在操作过程中，大家可能会遇到一些问题。比如图表数据不对，这时候可以重新选择数据。想修改标题或标签，直接点击文字就能编辑。想改颜色，右键点击数据系列，在格式设置里就能调整。 ‹#› 实践操作小结 从“会制作”到“做得好”，我们掌握了： 三大核心图表 熟练掌握多种图表类型的 基础制作与应用场景选择 四项优化技巧 标题、元素、配色、重点四个维度 全面提升图表美观度与可读性 一种关键思维 “让图表服务于信息表达” 回归图表可视化的本质 1.7.2013 实践操作环节结束了。通过刚才的练习，我们不仅掌握了三大核心图表的制作方法，还学会了四项优化技巧，更重要的是，我们建立了一种关键思维：让图表更好地服务于信息表达。希望大家在日后的工作中，都能将这些方法和思维运用起来，让每一张图表都能清晰有力地传递信息。 ‹#› 项目应用：制作物联花盆数据可视化报告 现在，让我们整合所学技能，完成一份完整的物联花盆数据可视化报告！ 01. 趋势分析 至少包含1个折线图（如土壤水分或温度变化），直观呈现环境数据随时间的动态变化规律。 02. 对比分析 至少包含1个柱形图（如不同时段温度或光照对比），清晰对比不同维度下的数值差异。 03. 占比分析 至少包含1个饼图（如环境适宜度占比），明确展示各部分数据在整体中的占比关系。 04. 分析结论 基于上述图表内容，深入挖掘数据背后的含义，总结并写出2-3条具有参考价值的数据分析结论。 05. 优化建议 结合分析结论与物联花盆的实际应用场景，提出1-2条可落地的智能控制与管理优化建议。 1.7.2013 接下来，我们要进行一个综合项目应用。请大家整合所学技能，以小组为单位，制作一份完整的物联花盆数据可视化报告。报告需要包含至少一个折线图、一个柱形图和一个饼图，并根据图表写出分析结论和优化建议。 ‹#› 项目应用：小组协作分工 请各小组进行分工合作，高效完成任务： 图表制作员 负责根据数据制作和优化所有图表，确保数据可视化清晰、直观且准确。 数据分析员 负责深度解读图表数据背后的含义，挖掘关键信息，并提炼出有价值的分析结论。 报告撰写员 统筹整合各类素材，将制作好的图表、分析结论和行动建议有机串联，撰写完整报告。 展示汇报员 负责梳理并准备汇报演示内容，自信、清晰地代表小组向全班展示项目成果与见解。 1.7.2013 为了高效完成任务，建议各小组进行分工合作。可以设立图表制作员、数据分析员、报告撰写员和展示汇报员这四个角色，大家各司其职，共同完成报告。 ‹#› 项目应用：报告范例（示意） 水分与温度趋势图 展示土壤水分随时间的波动及每日环境温度变化情况，直观呈现植物生长环境的动态特征。 环境状态占比分布 统计本周植物生长环境适宜、缺水及其他状态的时间占比，量化评估植物生长的整体环境质量。 物联花盆数据分析报告 (第1组) · 分析结论 1. 水分趋势：土壤水分在工作日呈下降趋势，周末明显回升，说明周末人工养护更充分。 2. 温度高峰：每日13:00-15:00为温度峰值期，平均超过30℃，可能对植物产生热胁迫。 3. 环境状态：本周适宜时间占比65%，但20%的时间处于缺水状态，需优化灌溉策略。 针对性优化建议 🚰 智能灌溉：建议设定工作日每天中午12:00自动浇水一次，以弥补工作日养护的缺失，维持水分稳定。 ⛱️ 温控调节：在每日12:00-16:00温度超过30℃时，联动遮阳网或风扇设备，自动开启降温保护。 1.7.2013 这里给大家一个报告范例。左边是图表区域，右边是分析结论和优化建议。大家看，结论是基于图表得出的，而建议又是源于结论的。比如发现工作日水分下降，就建议在工作日增加浇水。这样的报告才是有价值的。 ‹#› 项目应用：制作提示 整合 将所有图表和文字内容放在一个文档或一张幻灯片上，便于统一查看和汇报。 美观 保持整体风格统一，字体、配色协调一致；排版整洁，避免信息杂乱，突出重点。 逻辑 分析结论必须基于图表数据，避免主观臆断；优化建议要直接源于分析结论，形成闭环。 协作 小组成员需明确分工并及时沟通进度与内容，集思广益，共同完成高质量的汇报成果。 1.7.2013 在制作报告时，请大家注意几点：第一，要把所有内容整合在一起；第二，排版要美观整洁；第三，逻辑要清晰，结论源于图表，建议源于结论；第四，小组成员要多沟通协作。 ‹#› 展示评价：小组汇报 请各小组派代表上台，展示你们的可视化报告，并围绕以下三点进行讲解： 图表选择与理由 你们选择了哪些图表？ 为什么这样选择？ 数据规律洞察 从可视化图表中 发现了哪些规律？ 提出优化建议 基于数据规律 提出了哪些建议？ 小组汇报现场示意 1.7.2013 现在，各小组的报告都完成了。请各小组派代表上台，展示你们的可视化报告。讲解时请说明你们选择图表的理由，从图表中发现的规律，以及提出的优化建议。 ‹#› 展示评价：多元评价 我们将从多个维度对展示内容进行综合评价，促进全方位的学习与提升： 自评 · Self-assessment 反思本组的图表选择是否合适？ 优化是否到位？报告逻辑是否清晰？ 通过自我审视，发现不足与亮点。 互评 · Peer Review 聆听其他小组的汇报，交流心得 投票选出“最清晰可视化报告” 以及“最有价值分析建议”奖项。 师评 · Teacher Review 老师将从专业角度进行综合点评 涵盖图表规范性、数据匹配度、 视觉美观度及分析合理性等维度。 1.7.2013 展示结束后，我们将进行多元评价。首先是自评，反思自己的工作。然后是互评，大家投票选出优秀的报告。最后，老师会进行点评，从专业角度给出评价和建议。 ‹#› 方法总结：数据可视化口诀 选择很重要 数据可视化，第一步是选对图表类型，适合的才是最好的。 图表巧匹配 趋势选折线，对比用柱形； 占比看饼图，逻辑更清晰。 要素要齐全 标题清晰明了，图例、单位、坐标轴缺一不可，细节见专业。 配色简洁美 拒绝五彩斑斓的黑，颜色不超过三种，色调统一，风格清新自然，提升阅读体验。 信息准确传 所有设计服务于内容，确保数据准确、逻辑严谨，高效传达核心观点，辅助决策。 1.7.2013 最后，我把今天学习的核心方法总结成了一个口诀，方便大家记忆。“数据可视化，选择很重要；趋势选折线，对比用柱形；占比看饼图，匹配是关键；标题要清晰，元素要齐全；配色简洁美，信息准确传。”希望大家能牢记这个口诀，在日常的工作和汇报中灵活运用，让数据为你说话。 ‹#› 拓展延伸：可视化无处不在 数据可视化就在我们身边，帮助我们理解世界。 日常生活：天气预报APP 折线图与气象图标直观展示未来温度趋势与天气状况，无需专业知识，普通人也能一眼看懂未来的气候变化，规划出行安排。 商业财经：股市行情走势图 K线图、面积图与数据看板实时呈现市场波动，帮助投资者快速捕捉关键信息，将海量、抽象的金融数据转化为清晰的决策依据。 1.7.2013 数据可视化其实无处不在。我们手机上的天气预报APP，用折线图展示温度趋势；新闻里的股市走势图，帮助我们了解市场变化。可视化技术已经深入我们生活的方方面面，让复杂的信息变得简单易懂。 ‹#› 拓展延伸：物联网中的可视化 在物联网世界，可视化是人机交互的核心。 智能家居 · 直观控制 通过简洁的APP界面，实时查看家中设备状态，轻松一键开关与模式切换，让生活更简单。 智慧农业 · 数据监测 将土壤湿度、温湿度等环境数据可视化，帮助农户科学决策，提升作物产量与质量。 智慧城市 · 全局调度 通过大屏实时汇聚交通、安防等城市运行数据，助力管理者高效指挥与快速响应突发事件。 1.7.2013 在物联网世界，可视化更是人机交互的核心。无论是智能家居的控制面板，还是智慧农业的监测平台，或是智慧城市的交通大屏，都通过可视化技术，让我们直观地了解和控制物联设备。 ‹#› 思考与创新 🤔 如果让你设计一个“智能教室”的可视化面板，你认为需要展示哪些数据？分别适合用什么图表？ 环境指标 温度、湿度、PM2.5 → 折线图展示趋势 设备状态 灯光、空调、投影仪 → 指示灯/简单柱状图 班级统计 应到/实到人数 → 醒目数字卡片 1.7.2013 最后，留给大家一个思考题。如果让你设计一个“智能教室”的可视化面板，你认为需要展示哪些数据？分别适合用什么图表来呈现呢？大家可以课后思考一下，这是一个很好的创新练习。 ‹#› 课堂小结 01 知识回顾 ● 一个核心价值：让数据直观、清晰、高效地传递信息。 ● 三种核心图表：折线图(趋势)、柱形图(对比)、饼图(占比)。 ● 一个关键逻辑：数据特征 → 图表类型 → 表达目的的精准匹配。 ● 一项完整技能：制作 → 优化 → 综合应用 → 分析报告。 02 素养提升 掌握了数据可视化的硬技能，更重要的是培养了作为数据时代的信息素养： “精准表达 · 规范呈现 · 直观传递” 03 单元衔接 至此，我们已打通物联网应用的“任督二脉”，完成了物联系统数据流转的全流程闭环学习： 数据采集 → 数据分析 → 数据呈现 （感知层） → （平台层） → （应用层） 1.7.2013 好了，我们来总结一下本节课的内容。我们回顾了数据可视化的核心价值、三种核心图表、选择图表的关键逻辑，以及从制作到应用的完整技能。更重要的是，我们培养了精准表达、规范呈现的信息素养。至此，我们完成了物联系统“数据采集、分析、呈现”的全流程学习。 ‹#› 课后作业 01基础巩固 复习本节课所学的三种图表的制作和优化方法，重点回顾数据分类与图表类型匹配的逻辑，确保熟练掌握基础操作步骤。 02实践应用 从生活中寻找一组数据（如一周的零花钱使用情况、每天的运动步数等），选择最适合的图表类型进行可视化呈现，并撰写一段简单的分析说明，阐述数据背后的规律。 03预习任务 预习下一课《系统整合与优化》，并思考：如果要将我们今天制作的数据可视化图表，整合到一个简易的物联网系统中，需要做哪些准备工作？ 1.7.2013 今天的课后作业有三项。第一，复习本节课的知识点，特别是三种图表的制作和优化方法。第二，从生活中找一组数据进行可视化实践，比如零花钱或运动步数，并用简单的语言分析你发现的规律。第三，预习下一课《系统整合与优化》，并思考如何将我们今天制作的图表整合到物联系统中，带着问题去学习效果更好。 ‹#› 感谢聆听 THANKS FOR LISTENING 期待与您再次相遇 1.7.2013 今天的课程到此结束，感谢同学们的认真聆听和积极参与。希望大家课后能多多练习，真正掌握数据可视化这项重要技能。我们下节课再见！ ‹#› $