大数据可视化（第一周）

正文：

大家好，我是刘文雅，目前就读于湖南女子学院23级数据科学与大数据技术专业一班，是一名大三学生，来自辽宁省朝阳市。多样的兴趣爱好和专业探索，共同勾勒出我丰富的生活轮廓。​
在兴趣领域，我始终保持着热情与行动力。短视频剪辑是我投入最多精力的爱好，也是我颇为自豪的技能。起初只是出于记录生活的想法尝试剪辑，后来发现数据思维与剪辑逻辑有着奇妙的契合点 —— 就像分析数据需要梳理逻辑链条，剪辑视频也需要构建叙事框架。我花了近两年时间系统学习，从研究不同平台的流量数据规律，到熟练运用 Pr、AE 等工具实现创意表达，累计完成了 20 余条风格各异的作品，其中结合美妆教程与数据可视化的视频还获得过校园新媒体大赛优秀奖。​
美妆是我发现美的窗口，我喜欢通过精准的手法展现个人风格；足球则让我在赛场上学会协作与拼搏，每周和球队的训练是我释放压力的最佳方式。闲暇时，我会沉浸在流行音乐的旋律里，也常带着好奇心踏上旅途，在不同城市的烟火气中拓宽视野。跳伞、滑雪等极限运动是我的 “挑战项目”，那种突破自我的快感让我更勇敢地面对生活中的难题。此外，读书与看电影是我沉淀自我的方式，而小动物的陪伴则给了我无限温暖。​
专业学习上，我正全力深耕编程领域，希望将数据科学的专业能力与剪辑技能结合，未来能在数据可视化传播领域探索更多可能。这些经历与爱好，共同塑造了既理性又鲜活的我。

2. 现状、经验和计划
   一、技能树与技术偏好自我评估​
   （一）已具备的专业知识和能力​
   编程语言基础：掌握 C 语言、JAVA、Python 三种编程语言的核心语法，能独立完成基础语法练习、简单算法实现及小型数据处理脚本编写，例如用 Python 实现 Excel 数据的清洗与简单统计分析。​
   数据处理相关能力：具备数据采集基础，可运用 Python 相关库（如 Requests、Scrapy）获取公开数据源；掌握数据挖掘基础方法，能使用常见工具对结构化数据进行特征提取与简单建模分析。​
   （二）技术兴趣方向​
   对大数据可视化方向抱有强烈兴趣，希望深入学习不同场景下的可视化形式（如动态图表、交互式仪表盘等），探索数据科学与视觉表达的结合路径。​
   （三）欠缺的能力​
   独立编写复杂代码的能力：面对多模块、高耦合的代码编写任务时，常出现逻辑混乱、调试困难的问题，缺乏系统性的代码架构设计思维。​
   独立开展项目的能力：在项目立项、需求拆解、流程把控及问题排查等全流程中经验不足，过度依赖指导，难以独立推进完整项目落地。​
   （四）课程期待与角色定位​
   希望在课程中系统掌握大数据可视化的各类实现形式与技术工具，提升数据呈现能力，为未来独立完成项目中的数据展示模块奠定基础。在课程实践中，愿意担任 “数据处理与可视化实现” 角色，主动承担数据整理及可视化效果落地的任务，配合团队完成项目。​
   二、未来规划与本学期安排​
   （一）未来职业选择与准备​
   未来计划进入科技公司从事数据相关工作，目前正围绕这一目标搭建知识体系。​
   （二）自身优劣势分析​
   优势：性格外向，乐于沟通协作，能快速融入团队；具备较强的主动学习能力，面对新技术能快速梳理学习路径；做事有完整规划，可有效拆解目标并逐步推进。​
   劣势：实践经验匮乏，缺乏真实项目历练；复杂代码编写与项目统筹能力薄弱，与企业实际需求存在差距。​
   （三）本学期规划​
   以 “补短板、强技能” 为核心，优先深耕专业课学习，吃透大数据相关核心知识点；利用课后时间刷题练手，提升代码熟练度；主动关注行业项目案例，学习项目拆解与执行逻辑，为职业发展夯实基础。​
   三、代码量统计与目标​
   （一）当前代码量​
   C 语言：约 1200 行，主要为课程实验、基础算法（如排序、查找）及小型控制台程序代码。​
   JAVA：约 900 行，以面向对象基础练习、简单 GUI 程序及数据库连接操作代码为主。​
   Python：约 1500 行，集中于数据采集脚本、数据清洗代码及简单数据挖掘模型实现，无大规模项目代码积累。​
   （二）目标代码量​
   结合行业认知，入职一流软件 / 互联网 / 人工智能公司，需累计掌握至少 3 万行以上高质量代码，且需包含完整项目开发代码，而非单纯的零散练习代码。​
   四、学习时间规划与 WOOP 方法应用​
   （一）学习时间投入​
   计划每周投入 15 小时以上用于本门专业课，其中包含课堂时间、课后理论学习、代码练习及项目实践等。​
   （二）WOOP 方法规划​
   Wish（愿望）：课程结束时，能独立运用至少 3 种大数据可视化工具实现数据展示，完成 1 个包含可视化模块的小型项目，代码量累计增加 800 行以上。​
   Outcome（结果）：掌握可视化核心技能，面对数据能快速确定展示方案，编写的代码逻辑清晰、可复用，在团队项目中能独立负责可视化板块，获得老师和同学认可，为后续职业面试积累实践案例。​
   Obstacles（障碍）：最可能导致目标未达成的因素是 “缺乏长期自律，易受手机信息干扰中断学习”。学习时频繁刷手机查看消息，导致代码编写节奏被打乱，原本 1 小时能完成的任务常拖延至 2-3 小时，效率低下且难以深入思考。​
   Plan（计划）：如果学习过程中手机消息弹出导致我想解锁查看，那么立即将手机调至飞行模式并放在视线之外的书桌角落，同时在电脑上打开专注软件锁定娱乐网站，直至完成当前设定的代码编写或学习任务（如写完一个函数、理解一个知识点）后，再允许自己查看手机消息。​
   （三）课程反馈与提问态度​
   选择选项 D：经常提问题，平时就经常给老师和助教提反馈。我认为主动提问与反馈是高效学习的关键，能及时解决知识盲区，也能帮助老师调整教学节奏，更贴合学生学习需求。​
   五、课程结束目标与阶段分解​
   计划课程结束时，累计新增代码量 2000 行以上。按 16 周课程计算，每周需完成至少 125 行代码，通过分模块练习（如每周攻克一种可视化工具的代码实现）确保目标达成。​