信息技术九年级全册第3课 数据可视化精品ppt课件

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数据可视化是指利用图表、图形、视频等方式传递数据中的信息，帮助用户进行分析、推理的过程。
有效的数据可视化可以使复杂、庞大的数据易于理解和使用，也有助于呈现分析结果。
常见的柱形图、饼图等基本图表是早期出现的数据可视化方式，因其简单直观、易绘制而一直沿用至今。
创建基本图表的关键是根据数据分析的需求选择合适的类型
一般可以参考下面进行类型的选择。
2.线性时间上的变化趋势
4.两变量关联或数据分布情况
6.大量数据的波动或分散情况
有时为了观察一些指标之间的相关性，会把多种图表结合在一起。
如图所示，柱形图表示每个月的最高、最低气温，折线图表示全年降水量的变化情况，两者结合可以呈现降水量与气温之间的关系。
将文本数据可视化可以帮助用户快速了解文本内容的重点、分析语法结构等。
文本数据中往往存在一些难以用文字或图表表达的特征和规律
它通过改变字词的大小、位置、颜色等方式呈现文本中的重点内容，帮助用户快速获取关键信息，如图所示。
例如，“词云”是文本数据可视化的常用方式之一。
“微词云”等网站提供了在线“词云”生成工具。
如图所示，可以在“微词云”页面导入文章生成词云数据，然后生成词云
也可以根据需要制作不同字体、形状的词云，如图所示。
选择一篇你喜欢的文章，尝试登录“微词云”或其他词云制作网站制作个性化的词云标签。
三、地理位置数据可视化
地理位置数据可视化是指通过地图等形式，展现地理数据中包含的信息
为交通出行、水文分析、城市规划等提供便利。
根据当前推荐路径的线段颜色，还能判断交通拥堵情况。
例如，在百度地图中查询路线，从杭州西湖观荷区驾车前往太子湾公园有三条推荐路径，如图所示。
例如，右图中的数据沿线性时间轴分布，呈现了杭州气温在10月上句的线性变化趋势;
时序数据可视化往往将时间属性作为时间轴变量，通过图表、动画等形式观察数据随时间推移的线性或周期性的变化特征。
左图中的数据沿环状时间轴分布，展示了杭州气温随季节更迭的周期性变化。
序数据又称时间序列数据，指同一指标按时间顺序记录的数据列。
如果对大量、多维的时序数据进行合理地可视化，将有助于揭示事物随时间推移发生的变化或内在规律。
一、基本图表可视化二、文本数据可视化三、地理位置数据可视化四、时序数据可视化
1.数据可视化的呈现方式有哪些？