Python数据可视化实战 第7章 新零售智能销售数据可视化实战 教案.docx.docx

在本章"Python数据可视化实战"中，我们将深入探索新零售智能销售数据的可视化。这个教程主要针对大数据技术类专业的学生，旨在通过8个学时的教学，让学生掌握如何使用Python进行数据处理和绘制交互式图形，同时学会撰写数据分析报告。课程分为理论和实验两部分，总共64学时，4.0学分。 教学目标是让学生理解新零售智能销售设备的市场现状，熟悉数据可视化工程的整个流程，并掌握从数据获取、清洗、规约到可视化分析的技巧。在这个过程中，学生需要了解项目背景，学习如何读取和处理新零售智能销售设备的数据，绘制各种类型的图表，如销售分析图、库存分析图和用户分析图，最后撰写包含思路、结果和建议的工程分析报告。 课程中，教师会提出引导性问题，帮助学生理解数据获取的方式、数据是否可以直接用于可视化，以及分析报告应包含的要素。此外，探究性问题将深入到数据清洗方法、数据规约的目的以及销售数据可视化的不同角度。拓展性问题则鼓励学生思考如何根据分析目的选择合适的可视化图形，从哪些方面进行数据分析，以及不同角度的分析对实际问题的影响。 主要知识点包括新零售智能销售数据的背景与目标、数据处理方法、可视化图形的绘制以及工程分析报告的撰写。其中，数据处理和可视化是课程的重点，特别是处理新零售智能数据和绘制复杂图形。这些难点需要学生通过实践来逐步掌握。 教学过程分为理论和实验两部分。理论部分涵盖工程背景的了解、数据情况的熟悉、流程的掌握，以及数据读取、清洗、规约和图表绘制。实验部分则强调实际操作，如数据预处理、统计处理，绘制不同类型的图表，并完成顾客画像和工程分析报告的撰写。 参考教材包括刘礼培和张良均的《Python数据可视化实战》，以及张良均的《Python数据分析与挖掘实战》和《Python与数据挖掘》。这些书籍提供了丰富的理论知识和实例，帮助学生深入理解和应用所学。 本章课程旨在通过实际案例，培养学生的数据处理技能，提升他们的数据可视化能力，使他们能够在新零售领域中运用这些技能进行智能销售数据的分析和解读，从而做出有洞察力的决策。