一份公开数据集，或一组来自企业实践场景的脱敏数据，如何变成一套可以运行、可以展示、可以答辩的数据可视化系统？
近日，三亚学院信息与智能工程学院大数据专业在《大数据可视化项目实践》课程中，以项目制教学为牵引，引导学生完成从数据获取、清洗处理、数据库存储，到分析建模、可视化展示和系统开发的全过程训练，探索形成“课程项目—企业实践—毕业论文—系统成果”贯通的育人闭环。
本学期，课程围绕“大数据处理+可视化表达+系统集成”主线，组织学生面向新能源汽车、智慧交通、智能终端市场等应用场景开展项目实践。学生不再只是完成单个实验或一份报告，而是围绕真实问题完成一套系统作品：数据来源要清楚，处理流程要可复现，数据库设计要规范，模型分析要有依据，图表展示要能支撑结论，最终通过项目报告、代码提交、系统演示和现场答辩进行综合评价。
与一般课程作业不同，该课程突出“全流程、工程化、可交付”。学生综合运用 Pandas、MySQL、Django、Flask、Vue3、ECharts 等工具，把数据分析、模型比较、图表呈现和系统开发贯穿起来，在完整项目中训练数据处理能力、工程实现能力和成果表达能力。课程实行“一人一题”，鼓励学生结合公开数据、企业脱敏数据样例和智能制造实际应用场景自主选题，推动课堂学习向真实项目靠近。
项目制教学的特色还体现在向毕业论文的延伸。学生在课程中形成的数据处理、分析建模和系统开发能力，被进一步应用到毕业论文选题与系统实现中，形成“课堂训练打基础、项目实践练能力、毕业论文出成果”的连续培养路径。
在毕业论文项目中，学生围绕新能源汽车发展态势、交通事故风险识别、电动汽车充电行为画像、驾驶工况聚类与节能分析等方向开展研究，开发出一批具有应用价值的数据可视化系统。例如，《多区域新能源车保有量预测与可视化系统》完成新能源车时序数据分析、预测模型比较和可视化决策系统开发；《车辆碰撞等级识别与展示系统》面向交通事故等级识别问题，实现事故预测、解释分析和结果展示；《电动汽车用户充电行为画像与分析可视化系统》通过聚类分析呈现用户充电规律；《驾驶工况聚类与节能分析可视化系统》围绕车辆运行数据开展工况识别与能耗分析，为节能管理提供数据支撑。
校企协同为项目制教学提供了重要支撑。大数据专业将教师暑期企业实践成果融入课程项目设计，把企业真实需求、工程开发流程、脱敏数据样例和岗位能力要求带入课堂。在课程项目建设和毕业论文指导过程中，专业教师与吉利汽车研究院何永亮工程师共同指导学生，从产业应用角度帮助学生优化选题方向、完善分析思路和系统功能设计。大数据专业孙艺鑫、王佳豪等学生在吉利汽车研究院企业实践中的经历，也进一步增强了项目训练与真实岗位需求之间的衔接。
“通过这个项目，我不只是学会了画图表，而是完整做了一套系统。”学生孙艺鑫表示，从数据理解、清洗处理、数据库设计，到模型分析、前端展示和答辩汇报，自己对大数据项目开发有了更完整的认识。王佳豪也谈到，企业实践让他更加清楚真实岗位对数据安全、业务分析、系统实现和结果表达的要求，课程项目为能力提升提供了持续训练的平台。
吉利汽车研究院副研究员何永亮认为，将企业实践、课程项目和毕业论文贯通起来，有助于学生提前理解产业项目的开发流程和能力要求。学生只有在真实问题中反复训练，才能把工具使用、数据分析和工程实现转化为可迁移的职业能力。
从数据到系统，从课堂到论文，从课程训练到企业实践，大数据专业正在用项目制教学重构学生的学习过程。项目不再只是课程考核的结果，而成为连接课堂、企业、论文和岗位能力的重要纽带。学生也在一次次项目训练中，从“会做实验”走向“能做项目”，从“完成作业”走向“交付系统”，不断提升面向产业场景的数据分析、可视化表达和系统开发能力。
一审一校 | 周显春
二审二校 | 刘小飞
三审三校 | 李成名 尹 娜
