职业院校技能大赛 大数据应用与服务交流群:q743959419
目录
-
模块三：数据分析与可视化
-
任务一：数据分析与可视化
-
子任务一：柱状图数据分析与可视化
解压visualization.zip文件至本地，根据visualization/data/data.js文件中barData对象中的数据，补充完整visualization/js/chat.js文件中getBarChart()函数的代码
- 编写补充yAxis对象，获取barData数据，设置y轴显示类型为“类目轴”、设置坐标轴文字颜色值为：#999999，大小为：12、设置坐标轴在 grid 区域中的分隔线颜色为：#CAD3E0，线的类型为：虚线、设置y轴显示数据为"2008年得奖数量前十的国家名称"。
（2）编写补充series对象，获取barData数据，设置图表显示类型为柱状图、设置系列名称为“奖牌数量”、设置柱条的宽度为20，背景颜色为：rgba(180, 180, 180, 0.2)、将"2008年得奖数量前十的国家",barData对象中的数据设置为柱状图显示数据。
（3）运行网页，附上“2008年得奖数量前十的国家柱状图”截图与相关代码截图。
将上述任务的代码和结果提交到竞赛平台的赛题结果上传中对应的任务序号下。
-
子任务二：折线图数据分析与可视化
下载visualization.zip文件至本地解压，编写补充代码，实现Web网页形式对中国在各届夏季奥运会上的奖牌数量变化数据进行可视化展示。任务点如下：
解压visualization.zip文件至本地，根据visualization/data/data.js文件中lineData对象中的数据，补充完整visualization/js/chat.js文件中getLineChart()函数的代码
- 编写补充tooltip对象，设置提示框组件的触发类型为坐标轴触发、设置指示器类型为：直线指示器、设置提示框浮层的文字颜色：#666666，字体大小为：12。
- 编写补充xAxis对象，获取lineData数据，设置X轴显示类型为“类目轴”、设置坐标文字显示为:#999999，文字大小设置为：12，文字间隔为0，文字倾斜角度为40度、设置X轴显示坐标为“各界夏季奥运会”。
- 编写补充series对象，获取lineData数据，设置图表显示类型为'line'、设置线条显示平滑，标记大小为6的三角形、设置折线图文字显示(将文字颜色设置为#999999，文字大小设置为：12)、将"中国在各届夏季奥运会上的奖牌数量"对象中的数据设置为折线显示数据。
- 运行网页，附上“中国在各届夏季奥运会上的奖牌数量变化折线图”截图与相关代码截图。
将上述任务的代码和结果提交到竞赛平台的赛题结果上传中对应的任务序号下。
-
子任务三：饼图数据分析与可视化
下载visualization.zip文件至本地解压，编写补充代码，实现Web网页形式对2016夏季奥运会运动员年龄分布数据进行可视化展示。任务点如下：
解压visualization.zip文件至本地，根据visualization/data/data.js文件中pieData对象中的数据，补充完整visualization/js/chat.js文件中getPieChart()函数的代码
- 编写补充legend对象，获取pieData数据，设置图例的朝向为：垂直显示、设置图例在X轴方向上的位置为右、设置图例上显示的文字信息为：年龄段，图例项的图标都设置为圆形、设置图例文字颜色为：#999999，大小为：12。
- 编写补充series对象，获取pieData数据，设置图表类型为'pie'、设置系列名称为'2016夏季奥运会运动员年龄分布'、设置饼图半径为['30%', '70%']、设置饼图高亮状态，标签文字颜色：#999999，大小：24，居中显示、将'2016夏季奥运会运动员年龄分布'对象中的数据设置为饼图显示数据。
- 运行网页，附上“2016夏季奥运会运动员年龄分布饼图”截图与相关代码截图。
-
子任务四：雷达图数据分析与可视化
下载visualization.zip文件至本地解压，编写补充代码，实现Web网页形式对2016奥运会男篮各国年龄、身高、体重平均值数据进行可视化展示。任务点如下：
解压visualization.zip文件至本地，根据visualization/data/data.js文件中radarData对象中的数据，补充完整visualization/js/chat.js文件中getRadarChart()函数的代码
- 编写补充radar对象，设置雷达图的中心（圆心）坐标为百分比形式,第一项为相对于容器宽度50%，第二项为相对于容器高度70%、设置雷达图的外半径值为180、设置雷达图的指示器，分别为：Age、Height、Weight，设置最大值分别为：39、218、137。
- 编写补充series对象，获取radarData数据，设置图表显示类型为'radar'、设置标记的图形为'triangle',标记的大小为10、将'2016奥运会男篮各国年龄、身高、体重平均值'对象中的数据设置为雷达图显示数据。
- 运行网页，附上“2016奥运会男篮各国年龄、身高、体重平均值雷达图”截图与相关代码截图。
-
任务二：数据分析
使用电子表格软件进行查询统计并使用图表进行展示。
-
子任务一：Excel数据折线图分析
下载ANALYSE.xlsx文件。使用电子表格软件打开ANALYSE.xlsx文件，对表格内的数据进行操作分析，并最终使用电子表格软件自带的图表功能，展示2016年奥运会运动员年龄小于30岁人数数量折线图，任务点如下：
- 统计每个“Age”的“数量”；
- 筛选“Age”小于30的“数量”，并按照年龄升序使用折现图进行显示；
- 根据“Age”与“数量”的变化，写一段分析报告。
报告分析：
根据折线图表分析，我们发现在小于30岁的运动员中，年龄跨度从13岁到29岁。随着年龄的增长，13至22岁的运动员数量逐步上升，但在27岁年龄段后，运动员数量开始呈现下降趋势。这种趋势可能与运动项目的特定年龄限制或运动员的职业规划有关。在22至27岁年龄段，运动员数量接近，并在运动员总数中占比较大，这表明这个年龄段是参赛运动员的主要年龄段，可能是因为这个阶段的运动员身体素质达到最佳状态。此外，在这些年龄段中存在少数未成年运动员，他们具有极大的发展空间，可以培养成强势运动员。因此，建议国家体育机构重点关注未成年运动员的培养计划，为他们在未来成为顶尖运动员提供更多的支持和资源，也要时刻注意着未成年运动员的身体状况。
-
子任务二：Excel数据饼图分析
下载ANALYSE.xlsx文件。使用电子表格软件打开ANALYSE.xlsx文件，对表格内的数据进行操作分析，并最终使用电子表格软件自带的图表功能，展示2016年奥运会运动员身高人数前十占比的饼图，任务点如下：
- 统计每个“Height”的“数量”；
- 取“Height”的“数量”前十，并计算每个“Height”的百分比，并使用饼图展示；
- 根据饼状图，写一段分析报告。
分析报告：
这是2016年奥运会运动员身高前十占比，首先大致分为3个阶段：160-170大约占1/5，170-180大约占1/2,180-190大约占1/3,根据数据可以知道，运动员身高差距大，运动员可以在赛前进行战术的安排，来弥补这些差距。
职业院校技能大赛 大数据应用与服务交流群:q743959419
标签：visualization,中职,赛项,职业院校,js,运动员,可视化,设置,数据 From： https://blog.csdn.net/XiaoZhi_C/article/details/143892407