(模块四可视化技术)单元17报表技术

数据可视化和报表数据可视化和报表是现代信息时代的重要工具，它们能够以图形、图表等直观的方式呈现数据，帮助人们更好地理解和分析数据，从而支持决策和沟通。

在本文中，将探讨数据可视化和报表的定义、作用、应用以及相关工具。

一、数据可视化和报表的定义和作用数据可视化是指通过图表、图形、地图等可视化方式将数据表达出来，使其更加直观和易于理解。

报表则是通过对数据进行整理和概括，将其以表格、图表的形式呈现出来，便于人们进行数据分析和决策。

数据可视化和报表的作用在于：1. 提供直观的数据展示：通过将数据可视化和报表化，可以将抽象的数据转化为具体的图形、图表等，使数据更加直观和易于理解。

2. 支持决策和分析：数据可视化和报表可以帮助人们更好地理解数据之间的关系和趋势，从而帮助决策者做出更明智的决策。

3. 促进信息沟通：通过可视化的方式呈现数据，可以更有效地向他人传递信息和沟通观点。

二、数据可视化和报表的应用领域数据可视化和报表广泛应用于各个领域，包括但不限于以下几个方面：1. 商业和市场分析：数据可视化和报表可以帮助企业分析销售数据、市场数据、客户数据等，从而更好地了解市场需求和消费者行为。

2. 数据科学和统计分析：在数据科学和统计分析领域，数据可视化和报表能够帮助分析师更好地理解数据，揭示隐藏在数据背后的规律和信息。

3. 城市规划和交通管理：通过将城市数据以地图和图表的形式进行可视化和报表化，可以帮助城市规划者进行城市规划和交通管理决策。

4. 医疗健康领域：在医疗健康领域，数据可视化和报表可以帮助医生和研究人员更好地理解患者数据、疾病趋势等，辅助诊断和治疗。

三、数据可视化和报表的工具和技术数据可视化和报表有许多不同的工具和技术可供选择，根据具体需求和使用场景选择合适的工具和技术是很重要的。

以下是一些常用的工具和技术：1. 图表工具：包括常见的Excel图表功能、Tableau、D3.js等，可以帮助用户制作各种类型的图表和可视化。

《MIS 系统通用报表的设计与实现》摘要：随着信息技术的不断发展，管理信息系统（MIS）在企业和组织中的应用越来越广泛。

报表作为 MIS 系统的重要组成部分，为用户提供了直观、准确的数据展示和分析功能。

本文深入探讨了 MIS 系统通用报表的设计与实现，包括需求分析、设计原则、技术架构、功能模块以及实现过程中的关键技术。

通过实际案例分析，展示了通用报表在 MIS 系统中的应用效果，并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：mis系统；报表；设计；实现一、引言在当今数字化时代，企业和组织对信息的管理和决策越来越依赖于管理信息系统（MIS）。

报表作为 MIS 系统的重要输出形式，能够将系统中的数据以清晰、直观的方式呈现给用户，为决策提供有力支持。

因此，设计和实现一个通用的报表模块对于提高 MIS 系统的实用性和用户满意度具有重要意义。

二、需求分析（一）用户需求1.数据准确性：报表中的数据应准确反映 MIS 系统中的实际情况，避免错误和偏差。

2. 灵活性：用户能够根据自己的需求定制报表的内容、格式和参数，以满足不同的业务场景。

3. 易读性：报表应具有良好的布局和设计，便于用户阅读和理解。

4. 时效性：报表能够及时反映 MIS 系统中的数据变化，为用户提供最新的信息。

5. 导出和打印功能：用户能够将报表导出为常见的文件格式，如Excel、PDF 等，并进行打印。

（二）系统需求1. 可扩展性：报表模块应能够适应 MIS 系统的不断发展和变化，方便添加新的报表类型和功能。

2. 性能优化：报表的生成和查询应具有较高的效率，以满足大量用户同时访问的需求。

3. 数据安全：报表中的数据应受到严格的访问控制和安全保护，防止数据泄露和篡改。

三、设计原则（一）通用性报表模块应能够适用于不同的 MIS 系统和业务场景，具有较高的通用性和可移植性。

（二）灵活性通过提供丰富的参数设置和定制功能，使用户能够根据自己的需求生成个性化的报表。

微课程的设计与应用选课指南
微课程的设计与应用分为理念篇、热点篇、方法篇、技术篇四个篇章，合计约36个课程，150多个学时的内容，教师可选择适合个人的课程进行学习。

理念篇，阐述技术在教育变革中的作用；热点篇，用微课程的方式讲述学校技术应用热点；方法篇，信息技术应用在教学中的方法策略；技术篇，结合教学案例讲解技术工具的操作。

微课程的设计与应用
微课程是现代教育理念与互联网技术结合的典型代表，“微课程设计与应用”是以微课程在中小学教学中的应用为探讨对象，结合典型案例帮助教师掌握微课程设计的基本流程、内容呈现的策略，微课程开发的方法及技术工具，微课程实施的思路及要点等。

同时呈现了来自微课程先行者们（行政管理者、教师以及学生）开展微课程实践的行动方案及反思，以启发与开阔教师们开展微课程实践的思路。

课程设置及学时如下：
✧理念篇包含1门课程：《微课程应用实践与思考》，共计2学时。

✧热点篇包括4门课程，共计8学时。

✧方法篇包含1门课程：《微课程的设计与应用》，共计12学时。

✧技术篇包括20余门、100多学时的课程。

具体课程内容及选学建议如下：
微课程的设计与应用。

计算机一级考试（广西区）历年真题全国高校计算机等级考试(广西考区)一级笔试试题2009年12月26日闭卷考试考试时间：60分钟试类别：[7] 试卷种类：[A]考生注意：①本次考试类别为[7]，试卷种类为[A]，请考生务必将答题卡上的试卷种类栏中的[A]方格和考试类别栏中的[7]方格涂黑。

②本次考试全部为选择题，每题下都有四个备选答案，但只有一个是正确的或是最佳的答案。

答案必须填涂在答题卡上，标记在试题卷上的答案一律无效。

每题只能填涂1个答案，多涂本题无效。

③请考生务必使用2B铅笔按正确的填涂方法将答题卡上相应题号的答案的方格涂黑，如果改动答案，可用橡皮擦擦干净后再另涂新的答案。

④请考生准确填涂准考证号码。

⑤本试卷包括第一卷和第二卷。

第一卷各模块为必做模块，第二卷各模块为选做模块，考生必须选做其中一个模块，多选无效。

第一卷必做模块必做模块一基础知识(14项，每项1. 5分，共21分)一、现代计算机采用了“ 1 ”原理，以此原理为基础的各类计算机统称为 2 机。

1．A．进位计数制 B. 体系结构 C. 数字化方式表示数据 D . 程序控制2．A. 布尔 B．巴贝奇 C冯·诺依曼 D. 图灵二、十进制数63转换成二进制数是 3 。

3．A . 110011 B . 111111 C . 111010 D．111011三、CAD是计算机的应用领域之一，其含义是 4 。

计算机的发展一般根据计算机采用的物理器件划分为四个阶段，第二代计算机采用的物理器件是 5 。

4．A．计算机辅助决定 B. 计算机辅助设计C. 计算机辅助制造D. 计算机辅助教学5. A．晶体管 B．电子管 C．集成电路 D. 大规模集成电路四、关于计算机硬件组成的说法，不正确的是 6 。

微型计算机系统由7 组成。

6. A. 计算机硬件系统由运算器、控制器、存储器、输入／输出五大部分组成B．当关闭计算机电源后，内存中的程序和数据就消失C. 软盘和硬盘上的数据均可由CPU直接存取D. 软盘和硬盘驱动器既属于输入设备，又属于输出设备7. A. 硬件系统和软件系统 B. 硬件系统和程序C. 主机、显示器、鼠标和键盘D. 系统软件和应用软件五、计算机的内存储器比外存储器8 。

《数据可视化技术》课程标准1.课程说明《数据可视化技术》课程标准课程编码〔38429〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月20日〕批准〔二级学院（部）院长〕批准日期〔2022年11月28日〕（1）课程性质：《数据可视化技术》大数据技术与应用专业的专业必修课，它是针对信息化工作中面临的在B/S应用框架下，基于Html5、CSS、JavaScript等Web前端设计技术去实现应用数据的展示任务而开发设计的课程。

同时，大数据技术与应用专业软件开发岗位能力培养课程的基础，可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。

（2）课程任务：本课程以JavaScript语言为主，以Web页面上数据可视化技术相关的知识的掌握为学习任务，以Web页面可视化技术典型任务为实现为能力培养抓手，通过理实一体化的学习途径，帮助学生快速掌握Web页面前端数据可视化应用技术。

（3）课程衔接：《数据可视化技术》的先修课程为《JAVA程序设计》、《HTML网页设计》和《网络数据库》，上述内容建议作为前续课程开设，可为学生奠定必要的知识和能力基础，以便有效学习本课程内容。

《数据可视化技术》课程的学习可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。

2.学习目标通过本门课程的学习，首先，使学生知道数据可视化技术的概念，了解可视化的难点和意义，知道可视化技术的新特性、主要的数据可视化软件以及数据属性与视觉编码。

知道数据可视化的基本工具以及如何设计数据的可视化。

（1）知识目标知道《数据可视化技术》这门课程的性质、地位和作用以及数据可视化的工具和意义；理解数据可视化设计的基本原则；理解并掌握D3.js复杂数据类型可视化；掌握Tableau安装、基础以及Tableau 可视化数据分析。

（2）能力目标力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握数据可视据化技术的内容体系，培养学生自学能力以及获取计算机新知识、新技术的能力，使学生能够在实际工作中、后续学科的学习能灵活、自如地应用数据可视化技术。

可视化数据分析培训教程在当今数字化的时代，数据已经成为企业和组织决策的重要依据。

然而，面对海量的数据，如何快速有效地理解和分析它们，成为了许多人的难题。

可视化数据分析作为一种强大的工具，能够将复杂的数据以直观、清晰的方式呈现出来，帮助人们更好地洞察数据背后的信息。

本教程将带您走进可视化数据分析的世界，帮助您掌握这一重要技能。

一、什么是可视化数据分析可视化数据分析是将数据通过图形、图表、地图等可视化形式进行展示和分析的过程。

它不仅仅是将数据转化为漂亮的图形，更重要的是通过可视化的手段，揭示数据中的模式、趋势、关系和异常，帮助决策者更快速、准确地理解数据，从而做出更明智的决策。

例如，通过柱状图可以直观地比较不同产品的销售额；通过折线图可以清晰地看到销售业绩的变化趋势；通过饼图可以了解不同市场份额的占比情况。

可视化数据分析能够将抽象的数据转化为直观的视觉信息，让人们更容易发现数据中的规律和问题。

二、为什么要学习可视化数据分析1、更快速地理解数据在没有可视化的情况下，大量的数据可能会让人感到困惑和无从下手。

可视化能够在短时间内将数据的关键信息呈现出来，帮助我们迅速抓住重点。

2、发现隐藏的模式和趋势数据中常常隐藏着一些不易察觉的模式和趋势，通过可视化的方式，可以更轻松地发现这些潜在的信息，为决策提供有力支持。

3、更有效地沟通和分享可视化的图表能够更清晰地向他人传达数据的含义，无论是在团队内部的讨论还是向客户的汇报中，都能大大提高沟通的效率和效果。

4、提升决策的准确性基于直观、准确的数据可视化分析，决策者能够做出更明智、更有针对性的决策，降低决策风险。

三、可视化数据分析的基本流程1、数据收集首先，需要确定分析的目标和问题，然后收集相关的数据。

数据的来源可以是数据库、Excel 表格、调查问卷、网络爬虫等。

2、数据清洗收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行数据清洗，以确保数据的质量和准确性。

《数据可视化技术》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12230课程名称：数据可视化技术英文名称：Data Visualization Technology课程类型：专业课课程要求：必修学时/学分：40/2.5（讲课学时：30 实验学时：10）先修课程：Python语言程序设计、面向对象程序设计(Java)、Python数据分析与应用后续课程：数据分析与挖掘实践、大数据项目综合实践适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述数据可视化是大数据分析与处理中的重要一环。

课程旨在引导学生掌握数据可视化的基本方法、工具和开发框架，能够设计可视化系统，使数据易被理解和发现。

课程主要讲授视觉感知与视觉通道、数据获取和预处理方法、数据可视化流程，以及常用的可视化开发工具。

通过课程学习，使学生能够了解可视化的应用领域，了解数据可视化的基本原理、技术和流程，以及特定问题的可视化方法，掌握主流的可视化开发工具D3.js，并能够应用其对数据分析和挖掘结果进行可视化展示，为今后大数据领域的可视化系统的设计和开发打下坚实的理论和技术基础。

三、课程教学目标1.了解数据可视化的基本概念、方法和技术，并能够运用到复杂的数据分析工程问题中，解决大数据分析结果的可视化展示问题。

（支持毕业能力要求2）2.熟悉数据可视化流程，掌握主流的数据可视化开发工具，能够综合运用数据获取、分析、视觉修饰、交互控制等技术设计可视化系统，满足特定需求，并在设计中培养学生的创新态度和意识。

（支持毕业能力要求5）四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.大作业基于D3.js可视化框架，完成一个不同于课内实验的某一类型的可视化系统的设计开发，熟悉可视化开发流程，掌握可视化系统的设计方法，并撰写系统设计报告。

六、教学方法本课程采用课堂教学、课内实验、可视化项目设计与开发大作业等教学手段和形式完成课程教学任务。

基于案例开展课堂教学，通过讲授、提问、讨论、演示等教学方法和手段让学生理解可视化的基本概念和理论。

大数据可视化技术是学什么随着大数据时代的到来，数据已经成为各个行业的重要资源。

然而，面对庞大复杂的数据，我们如何才能从中获取有用的信息，并能够迅速准确地做出决策呢？这就需要借助大数据可视化技术了。

那么，大数据可视化技术是学什么呢？让我们一起来探究一下。

1. 数据分析和处理技术大数据可视化技术的基石是对数据进行处理和分析。

在学习大数据可视化技术之前，必须具备扎实的数据分析和处理技术。

这包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘等。

只有对原始数据进行适当的处理和分析，才能得到有意义的结果，并能够有效地展示在可视化界面上。

2. 可视化工具和技术大数据可视化技术需要借助相应的工具和技术来实现。

目前市面上有许多专门用于大数据可视化的工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。

这些工具不仅具备强大的数据分析和展示功能，还能够根据用户需求进行灵活的定制。

学习大数据可视化技术的过程中，需要熟悉并掌握这些工具的使用方法，了解各种图表和可视化效果的实现原理。

3. 数据可视化原则和设计思路除了掌握相应的工具和技术，学习大数据可视化还需要了解一些基本的原则和设计思路。

这包括选择合适的图表类型和颜色方案，遵循信息流的布局原则，重视数据的可解释性和清晰性等。

通过学习这些原则和设计思路，能够更好地将数据转化为可视化形式，并使之更易于理解和分析。

4. 可视化数据故事讲述能力大数据可视化不仅要求我们能够将数据转化为可视化形式，还需要我们能够通过可视化来讲述有意义的数据故事。

学习大数据可视化技术还需要培养我们的故事讲述能力，能够通过图表和可视化效果来有效地传达数据背后的故事和信息。

这将有助于我们更好地与观众进行互动和交流，实现数据驱动的决策和创新。

5. 数据科学和统计学基础大数据可视化技术是数据科学的一部分，因此学习大数据可视化还需要具备一定的数据科学和统计学基础。

这包括概率论、统计推断、回归分析、机器学习等知识。

只有具备了这些基础知识，才能更好地理解和分析数据，并能够应用相应的模型和算法来支持可视化的设计和展示。

2014年高中教师信息技术应用能力提升全员远程研修
——信息技术支持的教学环节优化
2014全员远程研修中，理念篇《教育变革中的技术力量》和方法篇《信息技术支持的教学环节优化》为必选专题课程，其余学习专题可以根据每个篇章的“选课建议”选择。

各个篇章的选课基本要求为：
∙理念篇：须完成2学时的学习要求，本套餐必学专题：《教育变革中的技术力量》
∙热点篇：须完成4学时的学习要求，即从热点篇多个专题中选学2个专题。

∙方法篇：须完成12学时的学习要求，《信息技术支持的教学环节优化》为必学专题。

∙技术篇：须完成18学时的学习要求，根据各专题不同学时数，选择不少于18学时的专题学习内容。

建议技术基础较差的教师从基础应用工具及
提高能够用工具中选择学习PPT及WORD的相关内容。

具体选课内容及建议如下：
温馨提示：学时数中的4/2表示该课程内容学习时间需要4个学时，做作业需要2个学时，共计6学时，以此类推。

数据报表与可视化实施思路随着信息技术的不断发展，数据分析已经成为企业管理和决策的重要手段之一。

在数据分析中，数据报表和可视化是最常用的工具之一。

数据报表和可视化能够将数据以图表、表格等形式展现出来，让人们更加直观地了解数据的含义和趋势。

本文将介绍数据报表和可视化的实施思路，帮助企业更好地利用数据分析工具。

一、数据报表实施思路1.明确报表目的在实施数据报表之前，需要明确报表的目的和使用场景。

不同的报表目的和使用场景需要不同的报表类型和数据处理方法。

例如，财务报表需要反映企业的财务状况和经营情况，需要使用财务指标和财务报表类型。

而销售报表需要反映销售情况和市场趋势，需要使用销售指标和销售报表类型。

因此，明确报表目的是实施数据报表的第一步。

2.确定报表指标和数据源在明确报表目的之后，需要确定报表所需要的指标和数据源。

不同的报表需要不同的指标和数据源。

例如，财务报表需要使用财务指标，如资产负债表、利润表、现金流量表等。

而销售报表需要使用销售指标，如销售额、销售量、销售渠道等。

因此，在确定报表指标和数据源时，需要结合报表目的来选择相应的指标和数据源。

3.设计报表格式和样式在确定报表指标和数据源之后，需要设计报表格式和样式。

报表格式和样式需要符合报表目的和使用场景，同时也需要符合用户的使用习惯和审美需求。

例如，财务报表需要使用表格和图表相结合的形式来展现数据，同时需要使用财务专业术语和格式。

而销售报表需要使用色彩鲜艳、简洁明了的图表形式来展现数据，同时需要使用易懂的语言和格式。

因此，在设计报表格式和样式时，需要结合报表目的、使用场景和用户需求来选择相应的格式和样式。

4.选择报表工具和技术在设计报表格式和样式之后，需要选择报表工具和技术。

目前市场上有很多报表工具和技术可供选择，如Excel、Tableau、PowerBI 等。

不同的报表工具和技术有不同的优缺点和适用范围。

例如，Excel 是一种常用的报表工具，易于使用和掌握，但是在大数据量和复杂数据分析方面有一定的局限性。

数据可视化学习计划总结一、学习目标1.了解数据可视化的基本概念和作用。

2.掌握数据可视化的常用工具和技术。

3.学习如何设计和创建有效的数据可视化图表。

4.掌握数据可视化的最佳实践和案例分析。

5.提高数据分析和决策能力。

二、学习内容1.数据可视化概念（1）数据可视化定义和意义（2）数据可视化与数据分析的关系（3）数据可视化的发展历史和趋势2.数据可视化工具（1）常用数据可视化软件介绍（2）数据可视化工具的特点和优缺点（3）选择合适的数据可视化工具3.数据可视化技术（1）数据可视化的图表类型和特点（2）数据可视化的算法和模型（3）数据可视化的交互设计和动效4.数据可视化设计（1）数据可视化的设计原则（2）数据可视化的颜色、布局和字体选择（3）数据可视化的用户体验和可访问性5.数据可视化实践（1）数据可视化的案例分析和评价（2）数据可视化的常见问题和解决方法（3）数据可视化的最佳实践和实战经验6.数据分析与决策（1）数据分析与数据可视化的关系（2）数据可视化在决策中的应用（3）数据可视化对决策的影响和价值三、学习计划1.第一周：数据可视化概念与工具（1）学习数据可视化的基本概念和意义（2）了解常用的数据可视化工具和软件（3）选择并熟悉一款数据可视化工具2.第二周：数据可视化技术与设计（1）学习数据可视化的常用图表类型和特点（2）掌握数据可视化的设计原则和技术（3）设计并创建一个简单的数据可视化图表3.第三周：数据可视化实践与评价（1）分析和评价数据可视化的案例和实践（2）总结数据可视化的常见问题和解决方法（3）深入研究一些数据可视化的最佳实践和技巧4.第四周：数据分析与决策（1）了解数据分析与数据可视化的关系（2）研究数据可视化在决策中的应用（3）评估数据可视化对决策的影响和价值四、学习心得通过学习数据可视化，我对数据分析和决策有了更加深入的理解，同时也掌握了一些常用的数据可视化工具和技术。

在实践中，我发现数据可视化能够有效地帮助人们理解和分析数据，帮助企业做出更加科学的决策。

一、实训背景随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。

大数据时代的到来，使得数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据分析领域的重要课题。

可视化数据分析作为一种有效的数据呈现方式，能够帮助人们更直观地理解数据背后的规律和趋势。

本实训旨在通过实际操作，让学生掌握可视化数据分析的基本方法，提高数据分析和处理能力。

二、实训目标1. 熟悉可视化数据分析的基本概念和流程。

2. 掌握常用可视化工具的使用方法，如Python的Matplotlib、Seaborn等。

3. 学会从数据中提取关键信息，并通过可视化手段进行展示。

4. 提高数据分析思维和解决问题的能力。

三、实训内容1. 数据准备实训开始前，首先需要收集和整理数据。

数据来源可以是公开数据集、企业内部数据或网络爬虫获取的数据。

本次实训以公开数据集为例，选择了一个包含房屋租赁信息的CSV文件作为数据源。

2. 数据清洗在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。

数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复数据等。

本次实训中，我们使用Python的Pandas库对数据进行清洗，包括以下步骤：- 检查数据中是否存在缺失值，并对缺失值进行填充或删除。

- 检查数据中是否存在异常值，并对异常值进行处理。

- 检查数据中是否存在重复数据，并对重复数据进行删除。

3. 数据分析数据清洗完成后，进行数据分析。

本次实训主要分析了以下方面：- 租金与地理位置的关系：通过散点图和热力图展示不同区域租金的分布情况。

- 房屋类型与租金的关系：通过柱状图和饼图展示不同房屋类型在租金分布中的占比。

- 面积与租金的关系：通过散点图和线性回归分析展示面积与租金之间的关系。

4. 数据可视化将分析结果以可视化形式展示，使数据更加直观易懂。

本次实训使用了以下可视化工具：- Matplotlib：绘制散点图、柱状图、折线图等基本图表。

- Seaborn：基于Matplotlib构建的高级可视化库，提供丰富的可视化效果。

数据可视化的实现方法与技巧一、数据可视化的实现方法：1.静态图表：使用统计图表如条形图、折线图、饼图等，通过直观的图形展示数据的特征和关系。

静态图表适用于数据量较小或者数据不经常更新的情况。

2.动态图表：通过动画或者交互性来展示数据变化的过程，可以更加生动地展示数据的演化过程和趋势，增强数据的理解和记忆。

动态图表适用于数据变化频繁的场景，如股市指数、天气预报等。

3.热力图：通过颜色的深浅来展示数据的密集程度或者数量，可以直观地发现数据的分布规律和区别。

热力图适用于空间数据分析和热度分析，如地理信息系统（GIS）和交通流量分析等。

4.散点图矩阵：通过多个散点图的组合展示多个变量之间的关系，可以快速发现变量间的相关性和趋势。

散点图矩阵适用于多变量分析和特征工程，如数据挖掘和机器学习等。

5.地理可视化：将数据以地图的形式展示出来，可以直观地发现地理分布规律和区域差异。

地理可视化适用于地理数据分析和空间决策支持，如市场分布和人口普查等。

二、数据可视化的技巧：1.确定目标：在进行数据可视化之前，明确要达到的目标，例如展示数据趋势、对比不同类别的数据、发现异常点等。

这样有助于确定合适的可视化方式和工具，并在制作过程中集中精力，避免过度装饰或者无效的信息展示。

2.选择合适的图形：根据数据的类型和要传达的信息，选择适合的图表类型。

例如，使用条形图表示类别数据、折线图表示趋势、散点图表示关联性等。

选择合适的图形能够更好地展示数据的特征和关系。

5.选择合适的颜色：使用合适的颜色能够突出图表中的数据和信息，并传达特定的情感和语义。

需要注意的是，颜色选择应遵循视觉感知的原则，如不同类别用不同的颜色，避免过于鲜艳的颜色对视觉产生过大的刺激。

6.添加交互性：通过添加交互性来增强数据可视化的灵活性和可操作性。

例如，通过滑块、下拉菜单等交互方式，可以实现动态过滤和排序功能，使用户可以自由选择感兴趣的数据子集。

7.迭代改进：在数据可视化的制作过程中，不断地反思和改进设计，根据用户的反馈和需求进行优化和调整。

《电子商务数据分析职业技能等级证书（初级）》课程（培训）标准1、课程（培训）作用随着数字经济的快速发展和行业数字化转型程度的不断加深，数据将成为核心生产要素，企业已经意识到数据对于行业发展的重要性，纷纷处理数据分析部门。

作为数字经济最活跃、最重要的支撑领域，电子商务始终保持着持续增长，在创造数千万就业机会的同时，也存在着巨大的人才缺口。

本书作为电子商务数据分析1+X证书制度系列教材之一，依据《电子商务数据分析职业技能等级标准》（初级）编写，旨在通过本课程（培训）的学习，对电子商务数据分析形成系统而清晰的基础认知，掌握数据采集和数据处理的工具、方法和技巧，能够监测运营数据，及时发现异常数据，并完成数据图表、报表制作。

前置课程：Excel基础、网店运营、新媒体运营等2、课程（培训）设计思路北京博导前程信息技术股份有限公司依据教育部《职业技能标准开发指南》的相关要求，以客观反映现阶段行业的水平和对从业人员的要求为目标，在遵循电子商务数据分析相关技术规程的基础上，以专业活动为导向，以专业技能为核心，组织企业专家、院校学术带头人等开发了《电子商务数据分析职业技能标准》，并在此基础上开发电子商务数据分析1+X证书制度系列教材。

本课程（培训）采用理论与实战相结合的设计体例，建设了在线开放课程，同步开发了微课、课件、实训专区源数据库、习题答案等类型丰富的数字化教学资源。

通过本课程（培训）的学习，学员能够对电子商务数据分析在实际运营过程中的作用、价值、意义形成更系统、清晰的认识。

该门课程（培训）6个学分，总学时为96课时，其中实践学时48课时。

3、课程（培训）目标3.1总体目标通过本课程（培训）的学习，学员能够掌握数据采集和数据处理的知识、方法和工具，通过数据平台、问卷调研等工具或途径获取电子商务企业内、外部数据。

能够根据数据分析的目的和主题，通过Excel等数据处理工具对采集到的数据进行处理与基础分析。

能够监测企业经营数据，及时发现数据异常，完成数据图表、报表制作。

用户数据管理知识：数据可视化与报表设计数据可视化与报表设计是数据管理中非常重要的一环。

随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断增加，如何正确地呈现数据成为了数据管理的一项重要任务。

本文将着重介绍数据可视化和报表设计的概念、原则和方法，并且阐述如何使用数据可视化和报表来提升决策和管理的效率。

一、数据可视化概念与原则数据可视化（Data Visualization）是将数据展现成图表、图形的形式，以便于人们对数据的理解和分析。

数据可视化是数据分析中非常重要的一步，因为数据在没有经过可视化处理之前，很难让人们快速、准确地理解其中隐藏的信息和规律。

因此，数据可视化的原则和方法也成为了现代数据管理中非常重要的一部分。

数据可视化的原则包括以下几点：1、重视数据准确性。

数据可视化的目的就是让数据更好地为人们所理解和使用，因此，数据的可视化要保证数据的准确性和完整性，在数据设计和展示过程中，任何误差和缺失都需要被避免和纠正。

2、明确数据展示的目的。

数据可视化呈现的不仅仅是数据，还包含着信息、策略和思想。

因此，数据可视化的目的应该清晰明确，并且和数据分析过程中的业务目标相一致，以确保数据可视化能够服务于业务目标的实现。

3、要有逻辑性。

数据可视化的布局和设计应该符合逻辑思维，数据展示应该有一个清晰的起点和终点，并且数据呈现的方式应该符合人们的思考方式，以确保数据展现的效果和效率。

4、着重设计可读性和易用性。

数据可视化不仅仅是为了让人们看得明白，更重要的是让人们看得顺畅和舒适。

因此，数据可视化的设计应该注重可读性和易用性，避免过分复杂和过分简单，在保证数据准确性的同时，满足用户的需求和习惯。

二、数据报表设计的概念与方法数据报表设计（Data Report Design）是指将数据分析的结果通过报表的方式呈现，以便于业务决策者获得准确、有效和高效的信息支持。

与数据可视化相比，数据报表设计更侧重于表格、文本和图形的组合，将大量的数据和信息压缩成一个报表呈现出来，以达到传递和表达信息的目的。

课程标准【课程名称】数据可视化【课程代码】【适合专业】公共选修课【计划学时】32【课程负责人】【参与编审人】（校内）（校外）信息系（部）大数据教研室制订（修订）二0二一年十二月《数据可视化》课程标准一、课程基本信息二、课程定位《数据可视化》课程是面向全校学生的一门公共选修课。

本课程包括16学时的理论教学和16学时的实践教学，在校内完成。

《数据可视化》课程是一门理论性和实践性都很强的课程。

本课程本着“技能培养为主、理论够用为度”的原则，培养面向企业数据提供可视化服务的高等应用型技术人才。

本课程主要学习可视化的基本知识和技能。

以培养职业能力为重点，针对企业数据可视化岗位人才需求组织教学内容，按照工作过程设计教学环节，通过学习情境设计与工作任务的训练，培养学生可视化工具的使用和可视化理论的理解，为岗位需求提供职业能力，为培养数据可视化技术中高技能人才提供保障。

三、课程目标（一）总体目标《数据可视化》以学生能够熟练使用Echarts，增强学生的实际操作能力，要求学生理解数据可视化工具之间的相通性，形成解决实际应用问题的方法能力，为以后的就业方向提供一个平台。

（二）具体目标1.知识目标1）对数据可视化有比较深入的了解;2）熟悉使用Echarts进行数据展示;3）对Windows、js图形、HTML/CSS/JS等操作系统和编程技术有一定了解，或熟悉数据可视化基础知识;4）具有一定的计算机应用基础技术，熟悉各种计算机操作系统，了解数据可视化工具;5）能用可视化技术解决简单实际问题的程序，并能完成简单程序的测试。

2能力目标1）有较强的分析解决问题的能力，对新兴的数据可视化技术有较高的敏锐性；2）对新数据可视化工具有主动自学能力和较强的动手操作能力；3）培养学生利用大数据基础知识使用数据可视化工具，完成数据可视化和一定的数据处理。

3.素质目标1）具有良好的团队意识，优秀的合作、协调、沟通能力；2）性格开朗外向，善于和工作伙伴和睦相处；3）有强烈责任心，肯吃苦耐劳，办事麻利，做事认真仔细、负责；4）责任心强、认真度高、吃苦耐劳；5）为人诚实，工作勤奋。