单元四 · 简易物联系统实践
第19课 数据呈现可视化
一、学习目标
- 了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化的方式。
- 在解决实际问题时，能够选择合适的方式可视化呈现数据。
二、情境导入
大数据分析平台是不是可以直观地看到很多信息？
三、核心讲解
本课学习路径：
1了解数据可视化的作用
2熟悉常见的数据可视化方式
3体验数据可视化
1．了解数据可视化的作用
把数据变成图表或大屏后，人们更容易发现异常、把握整体、观察趋势。
数据可视化：用图形化方式呈现数据，帮助理解、比较与决策。
- 发现数据异常：如温度曲线在 13:00 附近出现异常点。
- 了解整体概况：智慧社区监测大屏可及时呈现社区运行概况。
- 发现趋势变化：历史曲线帮助理解变化并辅助预测，如航班起降时间趋势。
想一想：你见过哪些数据可视化场景？它们分别解决了什么问题？
2．熟悉常见的数据可视化方式
常见方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云等，应按问题选择合适形式。
可视化方式：不同图表适合不同问题：趋势看变化，比例看构成，分布看疏密，标签云看词频。
- 趋势：折线图等，观察随时间变化。
- 比例：饼图等，观察各部分占比。
- 分布：散点/直方图等，观察数据分布。
- 标签云：对文本分词、统计词频后，按词频生成可视化。
想一想：展示“各班男女生比例”时，更适合用哪种方式？
3．体验数据可视化
可视化前先明确目的。例如为了解教室不同位置的温度变化，可把温度数据做成趋势图。
实践步骤：数据准备 → 设置画布与标题 → 绘制图表并显示。
- 物联服务平台常提供可视化功能；电子表格软件也可生成图表。
- 编程时可用 matplotlib、ECharts 等库，通过参数设计个性化图表。
- 在本页动手体验中完成可视化操作，验证“合适的方式能更好说明问题”。
想一想：若目标是发现异常尖峰，折线图和标签云哪个更合适？
弄清以上要点后，再进入下方动手体验，用实际操作验证。
四、动手体验 · Python 3 Online 编程
打开下方 Python 3 Online，载入本课官方示例并运行观察。
数据可视化
正在载入 Python 3 Online
正在载入编程环境…
五、课堂总结
- 数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势变化等。
- 常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云。
- 对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示等步骤。
六、拓展提升
- 利用数据可视化探究土壤湿度的变化情况，为反馈与控制提供参考。
测评
对照本课学习目标作答（客观题练习）；选出后点「检查」。答错会显示简短说明。
数据可视化的主要作用不包括？
对课文做词频展示，较合适的方式是？
判断：可视化前应先明确目的，再选择合适的呈现方式。
本节小结
回顾本课要点，完成动手体验与测评。记住：数据呈现可视化。