2025年秋江苏开放大学大数据可视化作业一答案

学生答案：科学计算

3、根据数据种类的划分，科学可视化可以分为（）、（）、（）等。

学生答案：体可视化；流场可视化；大规模数据可视化

4、等值线是制图对象某一数量指标值（）的各点连成的平滑曲线，由地图上标出的表示制图对象数量的各点，采用（）找出各整数点绘制而成的

学生答案：相等；内插法

5、（）是利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，来增强人们对这些抽象信息的认知。

学生答案：信息可视化

三、2025年秋江苏开放大学大数据可视化作业一简答题答案

题型：简答题主观题分值20分难度：一般得分：20

1、对数据可视化的三种类型进行对比分析。

学生答案：

类别型数据：描述：类别型数据用于区分物体，可以用于区分一组对象，但是无法提供对象的定量数据。例如，人的性别（男、女）、颜色（红、绿、蓝）等。解析：类别型数据是一种离散型数据，它表示对象所属的类别或类型。在可视化时，通常使用柱状图、饼图、条形图等来展示类别型数据，以便直观地显示不同类别之间的数量或比例关系。有序型数据：描述：有序型数据用于表示对象间的顺序关系，但是根据对象的顺序，并不一定能得到准确的定量比较。例如，学生的成绩等级（优秀、良好、及格、不及格）。解析：有序型数据是一种离散型数据，它表明对象之间存在某种顺序或等级关系。在可视化时，可以使用条形图、雷达图等展示有序型数据，以便观察不同类别的顺序关系和相对大小。数值型数据：描述：数值型数据分为区间型数据和比值型数据。区间型数据用于得到对象间的定量比较，而比值型数据用于比较数值间的比例关系。解析：数值型数据是一种连续型数据，它表示对象的具体数值。在可视化时，可以使用折线图、散点图、柱状图等来展示数值型数据，以便观察数值的分布、趋势和相对大小。总结：在数据可视化中，根据数据的不同类型选择合适的图表类型是非常重要的。对于类别型数据，可以使用柱状图、饼图等；对于有序型数据，可以使用条形图、雷达图等；对于数值型数据，可以使用折线图、散点图、柱状图等。通过正确选择和使用图表类型，可以更好地展示数据的特征和关系，帮助人们更好地理解数据。

题型：简答题主观题分值20分难度：中等得分：20

2、对数据可视化的三种基本模型进行对比分析。

学生答案：

这三种基本模型都试图描述数据可视化的过程，并强调了不同阶段的重要性。顺序模型着重于流程的顺序性，将数据可视化过程划分为三个主要部分。分析模型关注于可视化的结果和用户与数据的交互。循环模型强调数据可视化是一个循环迭代的过程，通过不断的探索、验证和知识产生循环，不断改进和优化可视化结果。不同模型的选择取决于具体的数据可视化目标和需求。一些项目可能更适合按照顺序模型进行，确保按照流程有条不紊地进行数据可视化。而对于一些需要频繁交互和探索的项目，可能更倾向于采用循环模型，不断调整和优化可视化结果。分析模型则强调用户的角色和数据分析的过程，适用于需要对数据进行深入分析和推理的项目。

题型：简答题主观题分值30分难度：中等得分：15

3、列出在研究中经常使用的数据可视化工具，并进行对比分析。

开放性题目，建议自行使用AI生成后人工润色，防止雷同0分（年费可专享定制）

学生答案1：在研究中，数据可视化工具众多，各有优劣，常见的有 Excel、Tableau、PowerBI、Matplotlib、Seaborn、D3.js、Echarts 等。Excel 堪称入门级经典，操作界面简洁直观，学习成本极低，广大用户能轻松上手。其内置丰富的基础图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，在处理小型数据集与进行简单数据可视化时表现出色，像日常工作中的销售业绩统计、班级成绩分析等场景，Excel 都能快速实现数据可视化。但面对大规模数据，Excel 处理速度会显著下降，且在实现复杂可视化效果方面，其功能显得力不从心。

Tableau 属于专业级数据可视化软件，数据处理能力极为强大，可便捷地连接多种数据源，无论是常见的关系型数据库，还是各类 Excel 文件等，都不在话下。它采用人性化的拖拽式界面，用户即便不编写复杂代码，也能创建出高质量的可视化图表与交互式仪表盘，特别适用于企业级数据分析汇报与决策支持场景，像大型企业的财务数据汇总分析、市场趋势可视化展示等工作。不过，Tableau 价格相对较高，对于预算有限的研究项目可能构成经济压力，而且要深入掌握其高级功能，用户需要投入一定时间学习。

PowerBI 由微软打造，同样具备强大的数据处理、分析及可视化功能，能与微软的其他办公产品紧密集成，为用户提供了极大便利。它支持丰富的图表类型，数据处理性能也较为强劲，在多用户协作与分享方面优势明显，适合企业团队协作进行数据分析工作，比如企业不同部门协同进行销售数据分析等。然而，PowerBI 的交互功能相对有限，且一些高级功能需付费使用，这在一定程度上限制了其普及应用。

Matplotlib 是 Python 编程语言中重要的绘图库，拥有灵活的语法，可生成高质量的矢量图，通过细致的自定义样式，能够满足学术出版对图形的高要求，无论是简单的折线图，还是复杂的三维图形，它都能绘制，在科研领域应用广泛，例如物理实验数据可视化、生物数据分析图表绘制等。但 Matplotlib 语法相对复杂，用户需逐行调整图表的诸多细节参数，对编程基础薄弱的用户不太友好。

Seaborn 基于 Matplotlib 构建，专注于统计图表的快速生成，其默认样式美观，还提供了丰富的调色板，用户利用它能一键生成热力图、分布图、箱线图等统计图表，在进行数据探索与快速生成标准化统计图形时十分高效，常用于数据分析的初期阶段，辅助研究人员快速了解数据特征。但 Seaborn 定制能力存在一定局限，若要突破预设模板，往往还需借助 Matplotlib 的底层接口。

D3.js 是基于 JavaScript 的强大数据可视化库，能够实现高度自定义的交互式可视化效果，通过数据驱动方式操作文档对象模型（DOM），能创建出极具创意与交互性的可视化作品，适用于网页端需要展示复杂数据可视化效果的场景，像在线数据可视化报告、动态数据展示页面等。但 D3.js 对开发者的 JavaScript 编程能力要求颇高，学习曲线较为陡峭，开发成本相对较高。

Echarts 也是基于 JavaScript 的开源可视化库，拥有丰富的图表类型与高度定制化选项，对网页端数据展示极为友好，能满足几乎所有前端数据可视化的创意需求，且无需安装，使用便捷，在 Web 项目的数据可视化呈现方面应用广泛。不过，它可能会受到网络环境与浏览器兼容性的影响。

学生答案2：

在科研领域，数据可视化是诠释复杂数据和传达关键发现的核心手段，研究者常根据数据类型、分析深度、编程能力及输出目标在多种工具中做出选择，这些工具大致可分为编程类、商业智能（BI）类和入门级类，它们各具优势且适用场景分明。编程类工具以Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly以及R语言的ggplot2为代表，提供了无与伦比的灵活性和控制力，Matplotlib作为基础库可高度定制化几乎所有图表但代码较为繁琐，Seaborn在此基础上提供了更高级的统计图形封装和美观的默认主题，简化了复杂可视化的创建过程，而Plotly则擅长交互式可视化，能轻松创建可在网页浏览器中动态探索的图表，特别适用于在线报告或仪表盘；R语言的ggplot2基于图形语法理论，通过图层叠加的方式构建图表，其逻辑严谨、图形出版级品质高的特点使其在统计学界和生物信息学等领域备受推崇，然而，这类编程工具均需要一定的编码技能，学习曲线较陡峭，但其可重复性高，能无缝集成到数据分析流程中，是实现复杂、定制化科研图表的首选。与之相对的是开箱即用的商业智能（BI）工具，如Tableau、Power BI和Qlik Sense，它们以强大的拖拽交互界面著称，能够快速连接多种数据源并生成高度交互的仪表盘，非常适合进行数据探索和商业汇报，其中Tableau在视觉美观度和交互流畅性上表现突出但成本较高，Power BI因与Microsoft生态紧密集成且性价比高而广受欢迎，不过这类工具在统计分析的深度和定制化精度上通常不如编程工具，更侧重于快速呈现而非前沿学术图表的生成。对于无需编程且追求简单快捷的入门级用户，Microsoft Excel和Google Sheets内置的图表功能足以应对基本的柱状图、折线图和饼图制作，但其在数据处理能力、图表类型多样性以及科学严谨性上存在明显局限，难以满足高水平研究的出版要求。此外，新兴的跨平台工具如Jupyter Notebook和开源库Altair也正日益流行。综上所述，研究者在选择工具时需进行多重考量：Python/R生态系统为控制力和可重复性设定了黄金标准，尤其适合需要复杂统计图形和算法集成的研究；BI工具胜在速度和交互性，适用于数据演示和探索性分析；而入门级工具则便于快速草图化想法。最终，最优选择往往取决于研究项目的具体需求、团队的技术栈以及成果的传播对象，许多资深研究者甚至会混合使用多种工具，以兼顾效率与深度，从而最有效地将其数据转化为清晰、 compelling 的视觉叙事。

学生答案3：

在科研与数据分析领域，常用的数据可视化工具包括Hiplot、Tableau、PowerBI、FineBI、Flourish、D3.js及Plotly等，这些工具在功能定位、操作门槛及适用场景上存在显著差异。Hiplot作为华为开源的多维可视化工具，支持平行坐标图、热图等复杂交互式图形，尤其适合高通量数据场景，其零编码拖拽操作大幅降低使用门槛，成为生物信息学研究的热门选择；Tableau则以强大的数据处理和丰富的图表类型著称，支持柱状图、折线图、散点图等基础图表及动态交互功能，其优势在于快速创建专业级可视化报表，但个人版价格较高且处理超大规模数据时性能受限；PowerBI作为微软生态产品，与Excel、Azure无缝集成，提供实时数据更新和移动端访问功能，适合已使用微软办公体系的企业，但其高级功能较少且移动端体验待优化；FineBI作为国产企业级BI工具，连续多年占据中国市场占有率首位，支持70余种图表类型及自定义样式，其数据整合能力可连接多源异构数据，但在超大规模并发场景下性能可能下降；Flourish以交互动画图为核心竞争力，支持地图、时间轴动态图表，简洁拖拽操作适合制作TED演讲级可视化内容，但免费版导出动态格式需付费且AI生成稳定性不足；D3.js作为基于JavaScript的开源库，提供高度定制化能力，支持300余种图表类型及3D可视化，但需编程基础且开发周期长，更适合专业前端团队；Plotly则通过Python/R/JavaScript多语言API实现科研级可视化，内置50余种主题样式，支持箱线图、桑基图等复杂图表，其优势在于科研数据探索与动态仪表盘开发，但免费版功能受限且上手难度较高。对比来看，零代码工具如Hiplot、Flourish适合快速出图需求，Tableau、PowerBI、FineBI更适配企业级数据分析场景，而D3.js、Plotly则满足定制化与科研可视化需求。研究者可根据数据规模、技术能力及预算选择工具：高通量数据推荐Hiplot，企业报表优先FineBI或PowerBI，科研动态分析选用Plotly，交互式展示则考虑Flourish或Tableau。