培訓對象：

1．數據分析、數字新聞、網絡媒體等領域的需求提供方、項目規劃與項目管理人員和研發人員。

2．政府機關，金融保險、移動和互聯網等大數據來源和發布單位的負責人。

3．數據中心的數據管理、數據維護和數據服務人員。

4. 與大數據相關的產品研發、設計人員。

5. 高校、科研院所牽涉到大數據處理和應用的項目負責人。

學員基礎：

1. 對IT系統設計有一定的理論與實踐經驗。

2. 對大數據技術有一定的了解，對數據分析處理有一定的基礎知識。

3. 有一定的數據統計圖表制作經驗。

師資：

由業界知名大數據專家親自授課：

魏老師 主要從事數據可視化、虛擬現實及圖形圖像處理方面的研究工作。長期從事數據可視化系統的研究開發工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目和科研項目，具有豐富的理論知識和軟件研發經驗。

培訓要點：

大數據的特征是數據類型繁多、數據量巨大、數據生產速度快、價值密度低，如何快捷地發現數據背后隱藏的信息和知識，更好地利用數據資源并發揮數據優勢，是大數據時代眾多應用領域的迫切需求。

對于復雜的高維異構大尺度數據，傳統的數據分析方法往往通過對數據的簡化和抽象，隱藏了數據集真實的結構。而數據可視化則是另一種思路，它還原乃至增強了數據的全局結構和具體細節，避免了先驗知識對用戶的誤導，通過合理的設計將數據呈現為用戶易于感知的可視圖形符號，讓用戶交互地理解數據背后隱藏的規律，洞察數據的內在價值。

與傳統數據分析方法相比，可視化更擅長在沒有任何先驗知識的情況下探索性的數據發現與分析，這對于提高數據的可用性有重要的意義?？梢暬⒎且粋€新的話題，數百前年就有優秀的信息圖存在，這足以說明可視化對于信息理解、交流和驗證的重要性。

計算機技術的發展，除了賦予可視化新的活力以外，也在很長時間里把可視化研究重點轉向了圖形算法的研究，從而使可視化成為具有較高門檻的專業領域專業人士的特殊工作。

近年來，由大數據而引發的信息可視化的崛起，使人們再次關注到可視化的本質問題——可視化不是為了“看”，而是為了更好的分析和理解信息、傳播和驗證觀點，交互探索未知的信息。可視化設計的重要性已遠遠超過了可視化算法本身，對于大數據可視化而言，合理有效的可視化設計，直接影響到了數據的使用效果和利用率。

本課程立足于可視化的本質問題，從設計的角度講述數據可視化技術，而非可視化實現算法。課程通過演繹可視化設計的基本流程、常用工具和方法，加上針對典型數據類型可視化方法的案例分析，以啟發學員思考，達到以更加豐富的可視化方法，運用各種交互設計手段進行可視化分析與探索，深入挖掘自身現有業務數據價值的目的。通過學習，希望能夠推動可視化技術在數據相關領域中的應用水平。

培訓內容：

第一講 數據可視化概述

1 ) 什么是數據可視化 

  2) 為什么需要數據可視化

  3) 什么是好的可視化設計

第二講 可視化設計基礎

1）數據可視化的基本流程

2）數據可視化設計框架

3）感知與認知基礎

第三講 可視化編碼基礎

1）數據抽象

2）視覺標記與視覺通道

3）可視化編碼的表現力原則與有效性原則

4）可視化設計的其他原則 

5）可視化工具tableau介紹及實例 

第四講 地理空間數據可視化方法

1）點數據可視化方法及實例

2）線數據可視化方法及實例 

3）面數據可視化方法及實例

4）矢量數據可視化方法及實例   

第五講 時變數據可視化方法

1） 基于時間線的表達及實例

2） 基于日歷的可視表達及實例

3） 基于動畫的可視表達與實例

4） 基于河流圖的時變事件表達及實例

第六講 關系數據可視化方法

1） 基于節點-鏈接法的層次關系可視化方法及實例

2） 基于空間填充法的層次關系可視化方法及實例

3） 網絡關系數據的力引導布局及實例

4） 基于相鄰矩陣的網絡關系可視化方法及實例

第七講 高維數據可視化方法

   1）高維數據的特點及可視化需求

   2）散點矩陣方法及實例

   3）表格透鏡

   4）平行坐標圖及實例

第八講 文本數據可視化方法

1）文本數據可視化的基本需求

2）關鍵詞可視化：標簽云、wordle、文檔散

3）情感分析可視化：情感地圖

4）文檔檢索可視化：TileBar

5）文本關系可視化：短語網絡、新聞地圖

第九講 可視化交互設計方法

1）為什么需要交互

2）可視化中的典型交互操作及實例分析

3）解決數據復雜性的四種典型交互模式及實例分析

4）交互設計的一般原則

培訓目標：

1．全面了解數據可視化的相關知識。

2．掌握數據可視化設計的基本原則。

3．深入學習典型數據類型的可視化方法。

4．掌握數據可視化交互設計方法。