基于翻转课堂的“金融数据可视化”课程教学探索与实践

金融行业是依靠数据驱动的行业。以“讲授为主、讲练结合”的传统金融数据分析教学模式已无法满足财经行业快速发展需求。因此,需要融合金融科技和大数据技术手段,将功能强大的Power BI工具和金融数据分析课程结合,践行“翻转课堂”理念,从课程体系、教学模式和评价方式等多个维度进行课程教学探索与实践。

“数据可视化”课程思政的教学实践

课程思政是新时代高等教育落实立德树人根本任务的重要举措。“数据可视化”课程作为大数据技术专业核心课,蕴含着丰富的思政元素。通过修订课程教学标准、重构课程教学内容、完善课程思政教学资源、优化课程考核评价方式等角度出发,对“数据可视化”课程思政教学进行探索,立足思政元素与课程知识的契合点,通过课程教学案例将爱国主义精神、团队协作精神、工匠精神和辩证唯物主义等思政元素融入课程教学,实现专业知识传授与价值引领相统一,发挥专业课程育人作用。

Python程序设计基础课程思政设计与实践——以数据可视化为例

为响应习近平总书记关于课程思政的号召和教育部《高等学校课程思政建设指导纲要》指示,Python程序设计基础课程积极开展课程思政教学探索。以Python程序设计基础的数据可视化单元为例,通过勤劳之星统计和绘制政府工作报告词云图两个案例,结合教学重难点、课程思政设计思路和教学目标,在教学过程有效融入课程思政,提升教学质量,有效发挥课程育人作用。

信息科技课程中物联网数据可视化实现方案初探

本文以“智能厨房安防系统”等项目学习案例为例,初步探讨了信息科技课程中物联网数据可视化的多种实现方案,包括使用MixIO平台、Mind+可视化面板,以及通过Python和C#两种程序设计语言编写图形用户界面等,并从灵活性和易用性等方面对上述方案进行了比较,以期为“物联网实践与探索”模块的教学实践提供有益的参考。

数据可视化课程思政教学探索与实践

针对高等职业教育中大数据技术专业类的人才培养实际难题,以人才培养方案为指导、学情分析为出发点,基于数据可视化的课程内容及课程目标,提出项目导向式的课程思政教学模式。从课程思政目标、专业内容与课程思政、课程特点等方面挖掘思政元素,进而阐述课程思政的总体设计,同时也说明了使用的4种教学方法如何促进课程思政培养目标的达成。最后以其中一个章节为例介绍了教学实践过程,并总结了课程思政教学效果。实践证明,在专业课程中融入思政元素具有“易理解”“会动手”“有互动”“勤思考”的育人效果。

数据分析与可视化课程教学体系建设实践探究

针对在“新工科”背景下,数据分析与可视化课程存在教学模式单一、知识点零散、学生主动性不足、课程思政教学内容不系统问题对课程进行优化。以教学目标为导向,主要从教学内容、课程思政、教学方法三个方面完成优化。教学实践表明,该建设方法有明显成效。

“岗课赛证”融通的“数据可视化技术”课程改革实践

“岗课赛证”综合育人是增强职业技术教育适应性、推动职业教育高质量发展的重要途径之一。文章立足于大数据可视化人才的培养,根据调研得到岗位职业能力,深入解读职业技能竞赛考核标准和技能竞赛赛项规程,基于“岗课赛证”融通对高职大数据技术专业的核心课程“数据可视化技术”开展课程改革,实现课程教学内容与岗位工作内容零距离对接,提高岗位适应力,并为高职院校数据可视化技术课程建设提供思路和建议。

基于Hadoop的课程诊改大数据可视化分析研究与应用

针对职业院校课程诊改的时效性和准确性需求,基于Hadoop平台并综合运用Scrapy爬虫框架、Echarts可视化工具等设计大数据可视化分析系统,以实现异源异构课程诊改大数据的快速采集、预处理、存储、分析、挖掘和可视化展示。可视化分析结果以图、表等方式向用户展示课程诊改大数据背后的关键信息和有用知识,为教学管理部门和教学团队改进课程教学提供支持。

数字时代我国金融大数据审计研究现状与趋势——基于CiteSpace的可视化分析

文章以中国知网中文数据库(CNKI)为文献来源,借助知识图谱文献计量工具,从文献数量、发文作者、研究机构、关键词等方面,分析金融大数据审计领域的研究发展脉络、研究热点和前沿;同时运用Pyzhon软件词云工具和jieba分级工具,对审计署发布的2022年全国审计工作会议报告进行词频可视化分析,提炼金融大数据审计实践工作的政策关注焦点,并展望该领域未来研究发展趋势。

基于数据挖掘和K-Means模型的金融数据可视化分析

在普惠金融背景下,以Lending Club公司公开交易的金融借贷数据为研究对象,采用Python实现对数据的处理及可视化,并使用无监督学习K-Means算法对数据进行聚类分析。分析结果以多类型可视化图形的方式呈现,并结合计算机美学思维,使用户和研究人员能够更加直观的发掘数据潜在价值,有利于对客户的精确细分,助力于金融服务。研究结果表明,基于Python技术的可视化分析能够帮助用户更好的理解庞大复杂的金融数据,同时为决策者提供辅助支持。

数据分析与可视化课程教学研究与实践

数据分析与可视化是数据与信息素养课程的核心课程之一,为提升该课程教学水平,探讨数据获取、数据分析、数据可视化的能力培养,研究如何将信息技术融入财经课程设计和教学中。针对财经院校本科生数据分析与数据素养的培养方针,提出分层次教学模式,探究线上与线下相结合的教学实施方案,以学生为中心分组探讨并进行实践。教学实践结果表明,此课程建设方案显著提升了教学质量。

金融时间序列数据可视化框架研究

针对股票软件与量化平台在数据可视化方面存在的对接困难、量化平台可视化功能不完整、独立开发可视化模块缺少参考模型等问题,建立一套金融时间序列数据可视化框架,并对框架中各模块的计算模型进行详细介绍。在多个量化平台中使用回测和模拟实盘功能对框架进行测试。结果表明,在瞬时数据量大的情况下,框架可以在两种模式下稳定运行,并且能够适应不同量化平台之间的差异,满足研究员对数据可视化的需求。

商业智能下数据库课程与可视化技术融合初探

面对日益庞大的互联网数据,企业已经不满足于仅仅对数据库进行存储管理,更希望海量数据以一种更加直观、易懂的图表形式呈现,生成商业智能解决方案,帮助决策者分析和推断。而今高等院校数据库课程的教学方式已无法满足市场最新发展需求。将数据可视化技术和工具融入数据库课程教学,能够使学生掌握更丰富、更多维度的数据展示、交互方式,提升实践能力,为商业智能发展助力。

大数据背景下“数据可视化”课程的教学改革探究

在大数据时代,数据可视化作为一种重要的数据分析工具,其在各个领域的应用日益广泛。数据可视化是将数据转化为图形或图表的技术和方法,旨在帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化广泛应用于各个领域。对于“数据可视化”课程的教学改革,需要进行效果分析,以评估学生在知识难点的掌握和应用实践能力的提升。本文从数据可视化的分类入手,分析大数据背景下“数据可视化”课程的教学改革以及改革的实际效果,以供参考。

基于大数据的可视化金融量化分析系统的研究和实现

随着科学技术发展以及社会经济水平提升,大数据可视化发展逐渐成了现阶段金融投资的辅助力量,对其量化分析系统构建与创新有着重要作用。在我国发展道路上,金融量化分析工具、应用结构,信息整合处理模式备受关注,需要加大图表、列表、地图等形式,进一步解析金融数据,直观模拟量化分析系统整个运作流程,在用户检查数据,理解数据、分析数据、归纳数据基础上,形象理解数据可视化与金融量化分析研究之间的内在联系。基于此,本文就大数据为背景,对可视化金融量化分析系统相关数据、实际研究意义、现状、常见应用以及相关思考进行分析。

财经类高校《数据可视化原理及应用》课程思政建设路径研究

在数字经济时代,培养兼顾数字素养和技能的人才是财经类高校落实立德树人根本任务的重要途径。作为培养数字素养和技能的重要课程,《数据可视化原理及应用》在数字经济时代的各行各业中具有非常广泛的应用。有鉴于此,本文探索财经类高校《数据可视化原理及应用》的课程思政建设路径。首先,构建具有财经特色的思政案例数据库,并将具有“爱国主义”、“社会主义核心价值观”等思政元素的案例数据融入到该课程的数字素养与技能培养中,以增加课堂教学的吸引力,实现价值塑造、知识传授和能力培养紧密融合。

基于SOM和引力场聚类的金融数据可视化

平行坐标技术是信息可视化中重要的分析手段,可以实现多维数据在二维空间上的可视化.为了给用户提供一种快捷、方便的金融数据可视化及分析工具,提出一种基于引力场聚类的金融数据可视化方法.首先利用自组织映射(SOM)对初始金融数据进行分类,使每类数据都含有特定的经济意义;然后进行视觉聚类,利用引力场原理对每个类中的折线进行聚拢,对类与类之间进行排斥,再通过设置不透明度以及交互操作等手段对可视化结果进行增强.实验结果表明,该方法可以形成清晰的可视化聚类结果,便于发现数据的变化规律.

基于“知识维-职场维-用户维”的课程需求调查研究——以《数据可视化》课程需求调查为例

大学课程作为传递教育价值、实现教育目标的重要载体和工具,可以作为推动现代图书馆学和情报学教育发展的一个重要依托。全面、准确、高效地获取有价值的课程需求信息,是整个课程设计、实施和改革的第一步,也是最为关键的一环。本文综合考虑科学性和成本性,在多个课程需求调查框架基础上提出了"三维课程需求调查框架(知识维-职场维-用户维)",并以此为基础针对数据可视化课程展开了需求调查和分析,意在了解各相关主体对实践类课程的真实想法,一方面为该课程的设计提供一定的参考,另一方面作为一种探索引入到图情课程设计的体系当中来。

任务驱动-翻转课堂联合教学法的实践探索——以“海洋数据处理与可视化”课程为例

本文主要探讨了如何将"任务驱动"教学法与"翻转课堂"教学法相结合,并且重点介绍了该方法在"海洋数据处理与可视化"这一课程中的教学实践。研究表明,"任务驱动"与"翻转课堂"相结合的教学法实现了学生掌握主动权、讲课时间灵活分配、班级教学个性化等转换,提高了学生的学习和实践能力。

大数据分析与可视化课程建设经验分享

针对高职院校的大数据分析与可视化课程,结合企业对人才的技能需求,提出三种架构设计与应用,并分别提供案例以实践,以探讨该课程建设的经验,为该课程的实践教学提供参考。