数据可视 - 爱码网

这个作业属于哪个课程	软件工程
队员1	<211706203>
队员2	<211706181>
这个作业要求在哪里	第二次结对作业
这个作业的目标	数据可视化
作业正文	见下
其他参考文献	无

魏忠杰
学号:211706203
博客地址:魏忠杰
座右铭:我会对我说过的话负责
李疯子
学号:211706181
博客地址:QH脩
座右铭:纵有千万人在前,我要去,那便去。来战！

贰感谢词

这份数据来之不易，虽说数据量不是太大，顶多也只能算得一次小小的抽样调查，但是我要感谢每一位为此付出过人们。
首先，感谢每一位为我们提供数据的老师和同学们，没有你们的帮助，我们的这份数据也不会出现。
其次，感谢我的队友魏总，提出结对你让我们有了一次合作的机会，没有你的主动，这份数据也有可能会变样。
最后，感谢一下自己，虽说自己出力很少，但也还出过力，这份也有一份属于自己的功劳，所以谢谢自己。

叁数据可视化角度分析方式及问卷题目

方式：抽样问卷
涉及人员：老师和学生
问卷目的：针对当前学生所关心的“网课”问题，来了解学生以及老师对当前上网课的看法和支持性，本次问卷
调查我们主要从以下几点来了解学生和老师对目前网课的学习的态度和积极性。

<1> 网课的效率高传统授课的效率高。
<2> 是否能够积极参加网课教学。
<3> 以及学生们对在无老师监督的情况下的学习还是正常状态进行调查。
<4> 还是学生是否能够在网课上学到知识加以了解。

我们从这个角度出发的原因在于，当前在非常时期我们只能使用非常手段，而当今的热点无不是与网课息息相关。
我们从这个角度可得到的价值和意义是通过问卷可以得到学生与老师的答案，从而从数据上了解到学生和老师对于网课支持率，是否能够从网课上学到知识以及在上课时学生是否能够积极上课。
问卷共十一个小题，针对学生的十个，老师的九个，如下所示：

#导入可能使用的库

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline 


#读入数据
data = pd.read_excel('data.xls')
data.head() #查看前五行
data.shape


#进行数据清洗
data.dropna()
data.drop_duplicates()

#修改繁杂列名

data.rename(columns={'1、您是老师还是学生？':'职业'},inplace=True)
data.rename(columns={'2、所学方向？':'职业方向'},inplace=True)
data.rename(columns={'3、您的性别：':'性别'},inplace=True)
data.rename(columns={'4、网恋(线上课程)效率高还是现实恋爱(线下课程)效率高呢？':'效率对比'},inplace=True)
data.rename(columns={'5、若是没有疫情，您是否能接受网课教学？':'是否愿意继续网课'},inplace=True)
data.rename(columns={'6、线上和线下你更倾向于？':'线上or线下'},inplace=True)
data.rename(columns={'7、录播好还是直播好？':'录播or直播'},inplace=True)
data.rename(columns={'8、网课教学您能接受的方式？':'平台选择'},inplace=True)
data.rename(columns={'9、每天会花多少时间进行网课学习？':'网课时长'},inplace=True)
data.rename(columns={'10、作为老师，对于网上教学您是怎样看待的？':'老师的态度'},inplace=True)
data.rename(columns={'11、作为学生，对于网上教学您是怎样看待的？':'学生的态度'},inplace=True)

data.head() #查看数据清洗后

#筛选出学生数据
data_1 = data.loc[data['职业'] == '学生',['职业','职业方向','性别','是否愿意继续网课','线上or线下','录播or直播','平台选择','网课时长','学生的态度']]
data_1

``` #筛选出老师数据 data_2 = data.loc[data['职业'] == '老师',['职业','性别','是否愿意继续网课','线上or线下','录播or直播','平台选择','网课时长','老师的态度']] data_2 ``` 数据可视

data_12 ={
    '职业方向':['计算机科学-大数据','计算机科学-网络','综合实验班','其他'],
    '计数':[30,9,8,23]
}

df=pd.DataFrame(data_12)
df

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

plt.style.use('ggplot') #样式
plt.barh(df['职业方向'],df['计数'])
plt.title("学生方向分布图")
plt.xlabel('人数')
plt.ylabel('方向')

data_13 ={
    '线上or线下':['线下','线上','跟随社会主流'],
    '计数':[len(data_1.loc[data_1['线上or线下'] == '线下']),len(data_1.loc[data_1['线上or线下'] == '线下']),len(data_1.loc[data_1['线上or线下'] == '跟随社会主流'])]
}

df1=pd.DataFrame(data_13)
df1

plt.style.use('dark_background') #样式
plt.bar(df1['线上or线下'],df1['计数'],)
plt.title("学生线上和线下倾向图")
plt.ylabel('人数')

data_14 ={
    '录播or直播':['录播','直播','都行'],
    '计数':[len(data_1.loc[data_1['录播or直播'] == '录播']),len(data_1.loc[data_1['录播or直播'] == '直播']),len(data_1.loc[data_1['录播or直播'] == '都行'])]
}

df2=pd.DataFrame(data_14)
df2


plt.style.use('dark_background') #样式
plt.bar(df2['录播or直播'],df2['计数'])
plt.title("线上上课方式选择")
plt.ylabel('人数')

``` data_17 ={ '学生的态度':['相比线上教学更愿意线下教学','接受','若是必须，则接受'], '学生计数':[len(data_1.loc[data_1['学生的态度'] == '相比线上教学更愿意线下教学']),len(data_1.loc[data_1['学生的态度'] == '接受']),len(data_1.loc[data_1['学生的态度'] == '若是必须，则接受'])], '老师的态度':['相比线上教学更愿意线下教学','接受','若是必须，则接受'], '老师计数':[len(data_2.loc[data_2['老师的态度'] == '相比线上教学更愿意线下教学']),len(data_2.loc[data_2['老师的态度'] == '接受']),len(data_2.loc[data_2['老师的态度'] == '若是必须，则接受'])] } df5=pd.DataFrame(data_17) df5

plt.style.use('dark_background')

fig, ax = plt.subplots()

L = 6
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
ax.plot(df5['学生的态度'],df5['学生计数'] , 'o-',label='学生的态度')
ax.plot(df5['老师的态度'],df5['老师计数'] , 'o-',label='老师的态度')
ax.set_xlabel('态度')
ax.set_ylabel('人数')
ax.set_title("学生与老师对网络授课的态度")

plt.show()


<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305220754077-286688971.png" width="500" height="300"/>

data_18 ={
'网课时长':['1-2h','3-4h','4h以上'],
'学生计数':[len(data_1.loc[data_1['网课时长'] == '1-2h']),len(data_1.loc[data_1['网课时长'] == '3-4h']),len(data_1.loc[data_1['网课时长'] == '4h以上'])],
'老师计数':[len(data_2.loc[data_2['网课时长'] == '1-2h']),len(data_2.loc[data_2['网课时长'] == '3-4h']),len(data_2.loc[data_2['网课时长'] == '4h以上'])]
}

df8=pd.DataFrame(data_18)
df8

fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(df8['网课时长'],df8['学生计数'], width,color='b',label='学生')
rects2 = ax.bar(df8['网课时长'],df8['老师计数'], width, label='老师')

ax.set_xlabel('时长')
ax.set_ylabel('人数')
ax.set_title('老师学生网课时长对比',color='black')
ax.legend()

def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3),
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom',color='black')

autolabel(rects1)
autolabel(rects2)

fig.tight_layout()

plt.show()

<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305220831504-2020565465.png" width="500" height="300"/>

<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305220858807-1897967486.png" width="500" height="300"/>

肆 数据信息文字分析总结
=====================

一、本次问卷调查同学们都可以积极的接受网课教学。
二、相比网络教学同学们更加喜欢线下教学。
三、大学生在家中网课期间对作业都会花3-4个小时完成。
四、学生通过bibi，云班课，腾讯会议等软件接受教学居多。
五、学生对于录播和直播的接受程度差不多相同。
六、老师的确是一个无私的职业，由数据可见，他们在忙着当主播，真的是忙得焦头烂额，值得敬佩。

伍 移动端原型实现
===============

- 使用工具:墨刀 
- 原型设计展示:
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305221718534-1972362819.png" width="300" height="500"/>===<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305221728305-981520325.png" width="300" height="500"/>

<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305221744687-2118033373.png" width="300" height="500"/>

- 移动端展示:

<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305222238508-1240071993.png" width="300" height="500"/>===<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305222250329-1765210180.png" width="300" height="500"/>

<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305222309954-388909076.png" width="300" height="500"/>===<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305222322093-85460715.png" width="300" height="600"/>
<hr/>
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1931415/202003/1931415-20200305222329985-1407756955.png" width="300" height="500"/>


陆 云结对
========

<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1931415/202002/1931415-20200223120834967-1242430228.jpg" width="600" height="300"/>

<span style="color:red">我在观看队友的操作过程</span>

<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1931415/202002/1931415-20200223121438311-275073296.png" width="400" height="300"/>

<span style="color:red">队友在观看我的操作过程</span>



柒 吐槽
======
我也挺想瞎说点大实话，可是我是拘束的人，啥都不会说啊！
来几个XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX体会吧！真累啊！


捌 总结
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- 数据收集过程：本次问卷调查的过程是通过百度问卷网来建立问卷调查信息，然后2个人一起讨论问卷问题，再通过qq，微信来得到同学们对网课的看法，其中遇到的主要问题是在建立调查信息时对调查问题的探讨，以及后期调查同学们对问卷的填写情况，最后通过不断的发送问卷推送而取得结果。

- 感受：本次作业让我们知道了数据收集的重要性，对我们的知识面有所拓展。

玖 说说坏话，夸夸队友
===================
不一起共事，对于他的印象永远只会停留在课堂上，对他的了解也不会有太多；
一起共事后，发现自己还有很多方面要和他学习的地方，比如说他的落落大方，不拘泥小节的态度，“君子躺荡荡”或许就是如此吧！可以看看他的座右铭哦！很难得的，这大概就是所谓的“责任之担当”吧！这也正是我要有的。

贰 感谢词

叁 数据可视化角度分析方式及问卷题目

贰感谢词

叁数据可视化角度分析方式及问卷题目