根据提供的文档内容，以下是从标题、描述、标签以及部分内容中提炼出的相关知识点：
### Python 数据可视化实战教学大纲
#### 一、课程性质
- **大数据背景**：随着大数据产业的快速发展，商业数据规模不断扩大。
- **数据可视化的重要性**：通过图形形式呈现数据，帮助用户清晰理解复杂信息，支持各行业的业务决策。
- **人才培养需求**：为促进大数据、云计算、人工智能等领域的产业发展，满足市场对数据分析人才的需求。
#### 二、课程任务
- **学习目标**：学生将掌握使用Python中的Matplotlib、Seaborn、PyEcharts等可视化库的方法。
- **实战项目**：通过广播电视大数据可视化项目实战、新零售智能销售数据可视化实战等案例学习，结合理论与实践。
- **平台运用**：利用TipDM数据挖掘平台实现具体项目，加深理解和应用能力。
#### 三、课程学时分配
- **总学时**：64学时（理论28学时+实验36学时）
- **总学分**：4.0学分
- **课程内容**：
- 第3章：Matplotlib数据可视化基础
- 第5章：PyEcharts交互式绘图
- 第6章：广电大数据可视化项目实战
- 第7章：新零售智能销售数据可视化实战
- 第8章：基于TipDM大数据挖掘平台实现广电大数据可视化项目
#### 四、教学内容及学时安排
##### 1. 理论教学
- **数据可视化基本概念**：了解数据可视化的基本概念、流程以及应用场景。
- **Python基础知识**：熟悉Python集成开发工具（如Jupyter Notebook）、常用的数值处理库（如NumPy、Pandas）。
- **Matplotlib基础**：掌握Pyplot常用绘图参数的调节方法，了解子图绘制方法、图形保存和展示方法；绘制散点图、折线图、直方图、饼图、箱线图等。
- **Seaborn库**：掌握Seaborn库的基础图形绘制方法，包括主题风格配置、关系图绘制、单变量分布图、分类散点图、增强箱线图、分类网格组合图、线性回归拟合图等。
- **PyEcharts交互式绘图**：掌握PyEcharts的初始化配置、系列配置项和全局配置项，绘制交互式基础图形、组合图形等。
##### 2. 实验教学
- **环境搭建**：在Windows/Linux系统上安装Anaconda，熟悉Jupyter Notebook的常用功能。
- **项目实战**：
- 广电大数据可视化项目：理解项目的背景与目标，掌握数据读取、清洗方法，绘制用户分析图、频道分析图、时长分析图、周时长分析图、支付方式分析图，并撰写项目分析报告。
- 新零售智能销售数据可视化：理解项目的背景与目标，掌握数据读取、清洗、规约方法，从销售、库存、用户等多个角度进行数据可视化。
- TipDM大数据挖掘平台应用：掌握平台的概念与特点，熟悉使用该平台配置广电大数据可视化项目的整体流程，进行数据筛选、分组聚合等操作，绘制柱形图、折线图、饼图等。
通过以上知识点的学习，学生不仅能够获得扎实的数据可视化理论基础，还能通过实际项目操作来提升自己的实战技能，为将来从事数据分析工作打下坚实的基础。
