数据可视化 学习网站
数据可视化解决的是"把数据讲成一句人话"：先想清楚用哪种视觉通道表达哪种关系，再选工具把它做出来，最后放进看板让人一眼看懂。本课程按 10 章推进：原理（编码、图表、数据、设计）→ 工具（Excel、BI、Python、ECharts）→ 实战（教育数据看板）。
章10
周16
学时48
知识点51
学习路径 按教材章序推进，每章都有实操与练习
可视化概述第1周→视觉编码第2周→图表选择第3–4周→数据准备第5周→设计原则第6周→Excel 可视化第7–8周→BI 工具第9–10周→Python 绘图第11–13周→ECharts第14–15周→看板实战第16周
十章 · 知识轨
第1章 数据可视化概述
可视化不是"把图画好看"，而是用图形替人完成一次高效的比较与推理。
第2章 数据与视觉编码
视觉通道是有"精度排序"的：位置 > 长度 > 角度 > 面积 > 颜色。选错通道，图就白画了。
第3章 图表类型与选择
图表不是越多越好：常见图形只有十几种，关键是"什么关系用什么图"。
第4章 数据准备与清洗
可视化的时间 80% 花在数据上：口径对齐、缺失处理、长宽表转换。
第5章 图表设计原则与常见陷阱
高级感来自克制：删掉不承载信息的元素，把注意力留给数据。
第6章 Excel / WPS 快速可视化
业务现场最常用的工具：透视表定聚合、图表定表达、条件格式定热点。
第7章 Tableau / Power BI 商业智能
BI 工具把"透视表 + 图表 + 联动筛选"打包成一套拖拽流程，适合做交互式分析。
第8章 Python 可视化
脚本化绘图的价值：可复现、可批量、能嵌进分析流程。
第9章 Web 前端可视化（ECharts）
ECharts 的核心就一件事：读懂 option。看懂结构，任何图都能自己配出来。
第10章 数据看板与综合实战
看板不是图表拼盘：先有指标体系和结论，才有版式与交互。
速查与工具
教材与课程信息
本课程暂无指定教材，内容按课程组教学大纲自拟，参考《数据可视化》《用数据讲故事》等公开资料
48 学时（理论 24 + 实践 24），16 周，每周 3 学时
数据库原理与应用、Python 程序设计、动态网页数据采集与预处理
Hadoop 大数据技术、数据仓库与数据分析综合实训
Excel/WPS、Tableau 或 Power BI、Python 3（matplotlib/seaborn/pyecharts）、任意浏览器（ECharts）、DataEase（可选）
过程考核（作业与课堂）40% + 综合看板项目 60%
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