國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 資訊視覺化(6040)
	(Eng.) Information Visualization
開課單位	圖資所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	鄭怡玲
選課單位	圖資所 / 碩士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1132
課程簡述	隨著資訊技術進步，各類媒體不斷的出現，伴隨而來是各種型態資料大量又快速的成長，因而衍生出大數據(Big Data)的相關問題。要如何更直覺處理這些大數據內容並擷取結果，或利用這些數據解讀趨勢與預測未來可能性，是現在有很多專家都在進行的相關研究。本課程內容設計除了包括可視化素養，視覺感知和認知理論，可視化模型，社交網絡，視覺分析和數據圖形分析等主題，並以如何實際處理資料與應用可視化工具為課程中心。另外，本課程將參與彈性教學16+2週規劃方案，為有利於學生在期末製作期末專題報告，故在16週內完成前規劃學生自主學習，其內容如下包含1)利用網路資訊以瀏覽閱視覺化相關多媒體網並於課堂上分享; 2)國內外視覺化之相關研究閱讀與分享
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
1. 暸解資訊視覺化、視覺認知和認知理論 2. 熟悉可視化素養意涵 3. 熟悉社交網絡、視覺分析和數據圖形分析 4. 實際資料可視化工具應用			參訪 習作 討論 講授 網路/遠距教學	書面報告 出席狀況 口頭報告 作業 實作 其他
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 W1 課程簡介(Course introduction) 第2週 W2 常見的資料視覺化領域應用(Applying information visualization) 視覺思考 (visual thinking 資料視覺化介紹（information visualization Introduction ） 第3週 W3 How to tell a story /心智圖法 資料視覺化流程介紹 （Presentation & Interaction Techniques) 第4週 W4 Choosing the Right Visualization Software 視覺化工具大盤點 視覺化總覽與分佈 (Directory of Visualizations & Distributions) 第5週 W5 顏色與數據清洗技巧 (Color Theory & Derived Data) & Visualization Tool Exercise 自主學習1. (Present Assignment ) 第6週 W6 數據清洗技巧 (Color Theory & Derived Data) & Visualization Tool Exercise (1) 第7週 W7 運動會補假 第8週 W8 多分佈視覺化 (Color Theory ＆multiple distributions) &Visualization Tool Exercise (2) 第9週 W9 期中 (Midterm)/自主學習2分享1 第10週 W10 自主學習2分享2 比例之視覺化 &兩個或多個定性變數之關聯的視覺化 (Visualizing Proportions &Quantitative Variables) & Visualization Tool Exercise (3) 第11週 W11 獨立變數之時間序列和地理空間資料之視覺化(Visualizing Time Series & Geospatial Data) & Visualization Tool Exercise (4) 第12週 W12 圖表設計原理 (Principles of Figure Design) 視覺化應用分享-- PaGamO@10-12 第13週 W13 社會網絡分析 -1 (Social network analysis) & Visualization Tool Exercise (5) AI 繪圖 第14週 W14 社會網絡分析 -2 (Social network analysis) & Visualization Tool Exercise (6) AI 繪圖 第15週 W15 Final Presentations 1 第16週 W16 Final Presentations 2 第17週 W 17 自主學習(以瀏覽閱視覺化相關多媒體網並於課堂上分享) 第18週 W 18自主學習(視覺化相關文章閱讀報告，並於課堂上分享)
學習評量方式
Homework : 20 % (2 Assignments) Lab activities 25 % ( lab activities) Midterm test:15 % Final report: 25 % (final project report) Participation: 15 % (In-class report, Attendance and Discussion)
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Textbook: • Wike, Claus (2019). Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures. O’Reilly Media. ISBN-13: 978-1492031086 • 彭其捷 (2017). 大數據時代必學的超吸睛視覺化工具與技術：Excel+Tableau成功晉升資料分析師. ISBN：9789864342563 Other reference: • Spence, Robert(2014). Information Visualization: A introduction, 3 nd Ed. Springer Cham Heidelberg New York Dordrecht London. ISBN 978-3-319-07340-8 ISBN 978-3-319-07341-5 (eBook). DOI 10.1007/978-3-319-07341-5 • Colin Ware (2012) Information Visualization: Perception for Design (Interactive Technologies) 3rd Edition. ISBN-13: 978-0123814647 ,ISBN-10: 0123814642 • Software: Tableau
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
ilearning 3
課程輔導時間
Tues. 10:00am-12:00 &Wed. 10:00 am-12:00 by appointment
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：2025/02/26 11:10:31	列印日期 西元年/月/日：2025 / 5 / 09
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