Главная » Мтс » Способы визуального представления данных. Методы визуализации. Визуализация информации: стоит ли овчинка выделки

Способы визуального представления данных. Методы визуализации. Визуализация информации: стоит ли овчинка выделки

Визуализация - ИЗОБРАЖЕНИЙ 24. Визуализация Display Визуальное представление данных Источник: ГОСТ 27459 87: Системы обработки информации. Машинная графика. Термины и определения …

Способ отображения информации о состоянии технологического оборудования и параметрах технологического процесса на мониторе компьютера или операторской панели в системе автоматического управления в промышленности, предусматривающий также… … Википедия

В общем смысле метод представления информации в виде оптического изображения (например, в виде рисунков и фотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.). Очень эффективно визуализация используется для представления… … Словарь бизнес-терминов

Египетские иероглифы позволяли интуитивно наглядно описывать понятия … Википедия

Визуализация типовой формы - 98. Визуализация типовой формы Form flash Визуальное представление типовой формы Источник: ГОСТ 27459 87: Системы обработки информации. Машинная графика. Термины и определения … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Визуализация - (лат. visualis зрительный) 1. формирование зрительного наглядного или мысленного образа (например, можно «воочию» представить себе страницу книги, где находится нужный текст); 2. в психопатологии присоединение к нарушениям мышления зрительных… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

ГОСТ 27459-87: Системы обработки информации. Машинная графика. Термины и определения - Терминология ГОСТ 27459 87: Системы обработки информации. Машинная графика. Термины и определения оригинал документа: 5. Абсолютная команда визуализации Absolute command Команда визуализации, в которой используются абсолютные координаты… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Содержание 1 Как это работает 2 Безопасность 3 Действующие службы передачи дорожной … Википедия

извлечение информации из данных - разведка данных Технология анализа хранилищ данных, базирующаяся на методах ИИ и инструментах поддержки принятия решений. Процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий. Выполняется путем тщательного исследования данных с … Справочник технического переводчика

Тип Сист … Википедия

Книги

, Кабаков Роберт И.. R -это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справится поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и…
R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R , Роберт И. Кабаков. R– это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важныхоперационных системах и…

Создание визуального контента - это порой дорого, трудно и отнимает много времени. Резонный вопрос: стоит ли этим заниматься?

Данные везде, данные повсюду.

Как говорит Дэвид Маккэндлесс, дизайнер, писатель и журналист в области инфографики, а также автор известной книги «Инфографика. Самые интересные данные в графическом представлении», сегодня человечество живет в информационных джунглях.

Каждую минуту в нашей жизни появляется немыслимое количество новой информации. Мы даже не замечаем этого. Одни лишь твиты, лайки и загрузки фотографий на социальные платформы исчисляются цифрами с 5-6 нулями. Не говоря уже о бесконечном количестве статей, видео-роликов, финансовых операций, аналитических отчетов и многих других вещей, которые сразу могут не прийти в голову, но, безусловно, существует в нашей жизни.

Если верить исследованиям компании Domosphere, предоставляющей программные решения для обработки, систематизации и визуализации бизнес-информации, то с 2013 года количество интернет-пользователей во всем мире выросло с 2,4 млрд. человек до 3,2 млрд человек.

Такой стремительный рост дает огромный толчок развитию высоких технологий и в результате буквально каждый год мы видим, как на рынок выходят все новые системы и гаджеты.

Например, компания, разработавшая мобильное приложение Vine для создания коротких (менее 6 секунд длительностью) видео-роликов, была основана буквально 3 года назад, в июне 2012 года. Twitter выкупила стартап в октябре и открыла для широкой публики в январе 2013. Сегодня каждую секунду в мире просматривается более 1 млн. вайн-роликов, а популярные вайнеры зарабатывают десятки сотен долларов на ведении аккаунтов компаний или на размещении срытой рекламы в своих видео.

Если говорить о других популярных социальных платформах, блогах и приложениях, то с 2013 года

количество твитов, отправляемых пользователями за в минуту, увеличилось со 100 до 347 тыс,
количество часов видео, загружаемого на YouTube – c 72 до 300 часов,
число скачиваний приложений Apple – c 48 до 51 тыс,
а количество пинов на Pinterest – c 3,5 до 9,7 тыс.

Как результат, общая картина роста информации в интернете за 1 минуту времени сегодня выглядит приблизительно следующим образом.

Инфографика: рост количества информации в интернете за минуту в 2015 году.

Добро пожаловать в 2015 год!

По прогнозам Комиссии по широкополосному соединению и развитию цифровых технологий число интернет-пользователей к 2020 году увеличится в 2 раза. Соответственно также возрастут объемы информации, которые уже сейчас измеряются в огромными числами.

Петабайт

Если верить Векипедии, то сегодня:

– Google ежедневно обрабатывает около 24 петабайт данных.

– Через сети американского провайдера AT&T еженедельно проходит 19 петабайт трафика.

– Размер результатов экспериментов, проводимых на большом адронном коллайдере за год, достигает 4 петабайта .

Для сравнения:

– Все письменное наследие человечества на всех языках мира с момента зарождения письменности составляет всего около 50 петабайт информации. (Из книги «Игфографика. Визуальное представление данных» Рэнди Крам)

Конечно, доступ к таким большим объемам данных открывает перед человечеством безграничные возможности. Позволяет более детально изучать окружающий мир, ломает стереотипы и помогает прогнозировать будущее. Тем не менее, если использовать только традиционные способы работы с информацией, то человек физически не способен справится с объемами и вынужден искать варианты решения проблемы.

Сила визуализации

Как наш мозг воспринимает информацию

Данные, которые выглядят, как абсолютная тарабарщина в обычном виде, становятся понятными и логичными, стоит их преобразовать в графики, диаграммы или видео. Если у нас получается грамотно представить информацию визуально, то мы получаем возможность лучше понимать окружающих людей. Тем не менее, очень многие беспокоятся о том, что визуальное представление значительно упрощает информацию и мы теряем много важный данных в процессе преобразования цифр и текста в графику. Так ли это на самом деле?

Теряем ли мы данные, когда преобразуем цифры и текст в графику?

В 2011 году учеными Эмре Сойер и Рибином Хогартом было проведено исследование среди экономистов. Испытуемых разделили на три группы в зависимости от формы представления информации, которую им предстояло изучить, и попросили ответить на 3 вопроса. В итоге были получены следующие результаты:

1 группа: получила данные в виде классической статистической отчетности - 72% человек дали неверный ответ;

2 группа: получила данные в виде классической статистической отчетности и в виде графика - 61% дали неверный ответ;

3 группа: получила данные только в виде графической информации - ошиблись только 3%.

Вывод очевиден: визуализация данных в некоторых случаях позволяет намного лучше воспринимать информацию, чем цифры и текст!

Посмотрите выступление Дэвида Маккэндлесса на TED Talks. Насколько очевидными становятся многие вещи, когда мы получаем возможность оценить их визуально.

Дэвид Маккэндлесс на TED Talks.

Визуализация информации и развитие технологий.

Безусловно, рост спроса на визуализацию данных стимулирует развитие технологий. Хотя обратное тоже верно и новые технологии повышают требования к качеству графики. В любом случае, сегодня составить презентацию на основе графиков и диаграмм, сделать инфографику или снять видео-ролик, не является большой проблемой. Огромное количество графических онлайн и оффлайн программ можно легко найти, изучить и реализовать с их помощью свои самые фантастические идеи.

Можно установить Photoshop или Illustrator и создать визуализацию с нуля. Можно воспользоваться более специализированными графическими приложениями, такими как Piktochart, Easel.ly или Visual.ly и разрабатывать графику на основе шаблонов. Даже не буду пытаться перечислить то бесконечное количество фотостоков, стоков с 3D- и видео-графикой, которые сегодня существует на бескрайних просторах интернета. За небольшую плату их ресурсы смогут стать достойным украшением любой вашей инфографики или видео-презентации

Picktochart

Визуализация и социальные платформы.

Взгляните еще раз на инфографику о росте скорости информации и посчитайте, какое примерное количество ресурсов, перечисленных в ней, являются графическими платформами. Instagram, Pinterest, YouTube, Vine, Netflix, Snapchart – все они были разработаны специально для публикации визуального контента. Частично к этой группе можно также отнести Twitter, Facebook и другие популярные социальные сети, так как их интерфейс не предполагает публикацию длинных текстовых зарисовок. Зато на них очень хорошо смотрятся видео-материалы, фотографии и любая другая графика. Стоит ли упоминать, что среди всех перечисленных ресурсов, вы не найдете ни одного, где бы графический контент вообще не использовался.

Все интернет-исследования из года в год повторяют одно и тоже: визуальные материалы способствуют популяризации аккаунтов, групп и блогов. Использование графического контента в Twitter увеличивает число репостов на 35%, в Facebook – на 87%. Популярность блогов с графикой возрастает на 47%.

Статистика по Twitter

Статистика по Facebook

Сравните два варианта передачи информации, по смыслу абсолютно равнозначные. Какой из них больше привлечет ваше внимание?

Графика vs. Текст

Как визуализация влияет на уровень доверия читателей?

Научно доказано, что визуальный контент способствует росту доверия к текстовым материалам.

Некоторой группе интернет-пользователей было предложено подтвердить или опровергнуть ряд высказываний. Один из примеров: «Орехи макадамия и персики принадлежат к одному и тому же семейству.» В 50 случаях из 100 утверждения, сопровождающиеся картинками, были оценены, как правдивые вне зависимости от того, являются они таковыми или нет.

Орехи макадамия

Другими словами, участники в большей степени доверяли именно тем высказываниям, которые сопровождались фотографиями.

Заключение

В заключении хочется отметить, что любая визуализация данных - инфографика, видео-ролики или просто обычные фотографии - приносит пользу, тогда и только тогда, когда она интересно придумана, талантливо реализована и вовремя и к месту опубликована. Волшебство происходит, только если хорошая идея сочетается с грамотным дизайном и поддерживается умелым маркетингом. В противном случае все вышеперечисленные плюсы мгновенно самоликвидируются и вы принесете проекту больше вреда, чем пользы.

С возрастанием количества накапливаемых данных, даже при использовании сколь угодно мощных и разносторонних алгоритмов Data Mining, становится все сложнее "переваривать" и интерпретировать полученные результаты. А, как известно, одно из положений DM - поиск практически полезных закономерностей. Закономерность может стать практически полезной, только если ее можно осмыслить и понять.

К способам визуального или графического представления данных относят графики, диаграммы, таблицы, отчеты, списки, структурные схемы, карты и т.д.

Визуализация традиционно рассматривалась как вспомогательное средство при анализе данных, однако сейчас все больше исследований говорит о ее самостоятельной роли.

Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:

представлять пользователю информацию в наглядном виде;

компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных;

снижать размерность или сжимать информацию;

восстанавливать пробелы в наборе данных;

находить шумы и выбросы в наборе данных.

Методы визуализации

Методы визуализации, в зависимости от количества используемых измерений, принято

классифицировать на две группы :

представление данных в одном, двух и трех измерениях;

представление данных в четырех и более измерениях.

Представление данных в 4 + измерениях

Представления информации в четырехмерном и более измерениях недоступны для человеческого восприятия. Однако разработаны специальные методы для возможности отображения и восприятия человеком такой информации.

Наиболее известные способы многомерного представления информации:

параллельные координаты;

"лица Чернова";

лепестковые диаграммы.

Представление пространственных характеристик

Отдельным направлением визуализации является наглядное представление

пространственных характеристик объектов. В большинстве случаев такие средства выделяют на карте отдельные регионы и обозначают их различными цветами в зависимости от значения анализируемого показателя.

Карта представлена в видеграфического интерфейса, отображающего данные в виде трехмерного ландшафтапроизвольно определенных и позиционированных форм (столбчатых диаграмм, каждая синдивидуальными высотой и цветом). Такой способ позволяет наглядно показыватьколичественные и реляционные характеристики пространственно-ориентированных

данных и быстро идентифицировать в них тренды.

Процесс Data Mining. Анализ предметной области. Постановка задачи. Подготовка данных.

Процесс Data Mining. Начальные этапы

Процесс DM является своего рода исследованием. Как любое исследование, этот процесс состоит из определенных этапов, включающих элементы сравнения, типизации, классификации, обобщения, абстрагирования, повторения.

Процесс DM неразрывно связан с процессом принятия решений.

Процесс DM строит модель, а в процессе принятия решений эта модель эксплуатируется.

Рассмотрим традиционный процесс DM. Он включает следующие этапы:

анализ предметной области;

постановка задачи;

подготовка данных;

построение моделей;

проверка и оценка моделей;

выбор модели;

применение модели;

коррекция и обновление модели.

В этой лекции мы подробно рассмотрим первые три этапа процесса Data Mining,

остальные этапы будут рассмотрены в следующей лекции.

Этап 1. Анализ предметной области

Исследование - это процесс познания определенной предметной области, объекта или явления с определенной целью.

Процесс исследования заключается в наблюдении свойств объектов с целью выявления и оценки важных, с точки зрения субъекта-исследователя, закономерных отношений между показателями данных свойств.

Решение любой задачи в сфере разработки программного обеспечения должно начинаться с изучения предметной области.

Предметная область - это мысленно ограниченная область реальной действительности, подлежащая описанию или моделированию и исследованию.

Предметная область состоит из объектов, различаемых по свойствам и находящихся в определенных отношениях между собой или взаимодействующих каким-либо образом.

Предметная область - это часть реального мира, она бесконечна и содержит как

существенные, так и не значащие данные, с точки зрения проводимого исследования.

Исследователю необходимо уметь выделить существенную их часть. Например, при решении задачи "Выдавать ли кредит?" важными являются все данные про частную жизнь клиента, вплоть до того, имеет ли работу супруг, есть ли у клиента несовершеннолетние дети, каков уровень его образования и т.д. Для решения другой задачи банковской деятельности эти данные будут абсолютно неважны. Существенность данных, таким образом, зависит от выбора предметной области.

Поговорка «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» отражает суть такого процесса как визуализация.

Визуализация (от лат. visualis , «зрительный») - общее название приёмов представления числовой информации или физического явления в виде, удобном для зрительного наблюдения и анализа (wikipedia).

Что такое визуализация? Само по себе понятие является достаточно многогранным, существует несколько определений в зависимости от того, о каком поле деятельности идет речь. Целью визуализации является передача данных. Визуализация информации - это процесс представления абстрактных данных в виде изображений, которые могут помочь в понимании смысла данных. (FB.ru)

Не только дети, но и многие люди плохо воспринимают информацию на слух, часть ее не распознается и теряется, часть воспринимается неверно, сухой монолог быстро утомляет, может вызывать демотивирование обучающихся. Визуализация подаваемого материала обеспечивает наглядность, четкое восприятие и понимание, возможность многократного обращения к представленной информации, возможность сравнения с предыдущей и последующей информацией.

Выделяют следующие Методы визуализации:

1 Рисунок

Рисунок, видимо, был первой в мире сознательной попыткой визуализации образов для их демонстрации другому человеку.

2 График

Графики предназначены прежде всего для иллюстрирования математических понятий, функциональных зависимостей или связей между объектами.

3 Диаграмма

Диаграммы позволяют иллюстрировать количественные соотношения в определённой области.

4 Фотография

5 Карта (wikipedia).

Включение визуализации в образовательный процесс позволяет активно задействовать мощный зрительный канал получения информации. Помимо более понятной и наглядной формы получения информации, происходит дополнительная активизация нервной системы, обеспечивающая повышенное внимание и концентрацию учащихся на предмете изучения.

Есть еще один важный эффект визуализации. Оформляя результаты самостоятельного обсуждения новой темы, учащиеся подключают к обучению мощнейший потенциал творчества. Поиск оригинальных форм отражения результатов работы команды, реализация в этом процессе всех своих способностей, свободное самовыражение и связанные с этим яркие положительные эмоции обеспечивают эффективное усвоение и надежное закрепление новых знаний и умений!

Для визуализации в образовательном процессе можно использовать привычные цветные мелки, разноцветные карточки, наклейки, вырезки из журналов, акварельные краски, материалы для лепки и другие подходящие для этой цели предметы. Театрализация представления результатов обсуждения также обеспечит яркий визуальный эффект и прочное запоминание материала. На самом деле, варианты представления процесса и результатов обучения безграничны, точнее, определяются задачами каждого раздела урока и ограничиваются исключительно фантазией педагога, обучающихся и ресурсными возможностями.

Активные методы представления информации, различные техники и способы визуализации материала оживляют образовательный процесс, позитивно воспринимаются обучающимися и положительно сказываются на результатах обучения. Не жалейте времени на планирование и осуществление на уроке данного процесса!

Скачать:

Предварительный просмотр:

Визуализация

Поговорка «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» отражает суть такого процесса как визуализация.

Визуализация (от лат. visualis , «зрительный») - общее название приёмов представления числовой информации или физического явления в виде, удобном для зрительного наблюдения и анализа (wikipedia).

Выделяют следующие Методы визуализации:

1 Рисунок

2 График

3 Диаграмма

Диаграммы позволяют иллюстрировать коли чественные соотношения в определённой области.

4 Фотография

5 Карта (wikipedia).

Данная статья написана представителем компании DevExpress и опубликована в блоге на ХабраХабре.

Медицинские исследователи установили, что если в инструкции к лекарству находится только текст, человек усваивает из нее лишь 70% информации. Если же в инструкцию добавить картинки, человек усвоит уже 95%.

Очевидно, что человек предрасположен обрабатывать именно визуальную информацию. Помимо прекрасной обработки нашим мозгом, визуализация данных имеет несколько преимуществ:

Акцентирование внимания на разных аспектах данных

С помощью графиков можно легко обратить внимание читателя на красные показатели.

Анализ большого набора данных со сложной структурой
Уменьшение информационной перегрузки человека и удерживание его внимания
Однозначность и ясность выводимых данных
Выделение взаимосвязей и отношений, содержащихся в информации

На графике легко можно заметить важные данные.

Эстетическая привлекательность

Эстетически привлекательные графики делают подачу данных эффектной и запоминающейся.

Эдвард Тафти, автор одних из лучших книг по визуализации, описывает ее как инструмент для показа данных; побуждения зрителя задуматься о сути, а не методологии; избежания искажения того, что должны сказать данные; отображения многих чисел на небольшом пространстве; показа большого набора данных связным и единым целым; побуждения зрителя сравнивать фрагменты данных; служения достаточно четким целям: описанию, исследованию, упорядочиванию или украшению ().

Как правильно использовать визуализацию данных?

Успех визуализации напрямую зависит от правильности ее применения, а именно от выбора типа графика, его верного использования и оформления.

60% успеха визуализации зависит от выбора типа графика, 30% - от его правильного использования и 10% - от его верного оформления.

Правильный тип графика

График позволяет выразить идею, которую несут данные, наиболее полно и точно, поэтому очень важно выбрать подходящий тип диаграммы. Выбор можно осуществить по алгоритму:

Цели визуализации - это реализация основной идеи информации, это то, ради чего нужно показать выбранные данные, какого эффекта нужно добиться - выявления отношений в информации, показа распределения данных, композиции или сравнения данных.

В первом ряду показаны графики с целями показа отношений на данных и распределения данных, а во втором ряду целями являются показ композиции и сравнения данных.

Отношения в данных - это то, как они зависят друг от друга, связь между ними. С помощью отношений можно выявить наличие или отсутствие зависимостей между переменными. Если основная идея информации содержит фразы «относится к», «снижается/повышается при», то нужно стремиться показать именно отношения в данных.
Распределение данных - то, как они располагаются относительно чего-либо, сколько объектов попадает в определенные последовательные области числовых значений. Основная идея при этом будет содержать фразы «в диапазоне от x до y», «концентрация», «частотность», «распределение».

Композиция данных - объединение данных с целью анализа общей картины в целом, сравнения компонентов, составляющих процент от некоего целого. Ключевыми фразами для композиции являются «составило x%», «доля», «процент от целого».

Сравнение данных - объединение данных, с целью сравнения некоторых показателей, выявление того, как объекты соотносятся друг с другом. Также это сравнение компонентов, изменяющихся с течением времени. Ключевые фразы для идеи при сравнении - «больше/меньше чем», «равно», «изменяется», «повышается/понижается».

После определения цели визуализации требуется определить тип данных. Они могут по своему типу и структуре быть очень разнородными, но в самом простом случае выделяют непрерывные числовые и временные данные, дискретные данные, географические и логические данные. Непрерывные числовые данные содержат в себе информацию зависимости одной числовой величины от другой, например графики функций, такой как y=2x. Непрерывные временные содержат в себе данные о событиях, происходящих на каком-либо промежутке времени, как график температуры, измеряемой каждый день. Дискретные данные могут содержать в себе зависимости категорийных величин, например график количества продаж товаров в разных магазинах. Географические данные содержат в себе различную информацию, связанную с местоположением, геологией и другими географическими показателями, яркий пример - это обычная географическая карта. Логические данные показывают логическое расположение компонентов относительно друг друга, например генеалогическое древо семьи.

Графики непрерывных числовых и временных данных, дискретных данных, географических и логических данных.

В зависимости от цели и данных можно выбрать наиболее подходящий им график. Лучше всего избегать разнообразия ради разнообразия и выбирать по принципу «чем проще, тем лучше». Только для специфичных данных использовать специфичные типы диаграмм, в остальных же случаях хорошо подойдут самые распространенные графики:

линейный (line)
с областями (area)
колонки и гистограммы (bar)
круговая диаграмма (pie, doughnut)
полярный график (radar)
точечный график (scatter, bubble)
карты (map)
деревья (tree, mental map, tree map)
временные диаграммы (time line, gantt, waterfall).

Линейные диаграммы, графики с областями и гистограммы могут содержать в одном аргументе для одной категории несколько значений, которые могут быть как абсолютными (тогда к таким видам графикам прибавляется приставка stacked), так и относительными (full stacked).

График со stacked значениями и с full stacked

При выборе подходящего графика можно руководствоваться следующей таблицей, составленной на основе этой диаграммы и :

Правильное использование графика

Важно не только верно выбрать тип графика, но и правильно его использовать:

Не нужно нагружать график большим количеством информации. Оптимальное количество разных типов данных, категорий - это не более 4-5, иначе же целесообразнее разделить такую диаграмму на несколько штук.

Такой график можно сравнить со спагетти и лучше разделить на несколько диаграмм.

Верно выбрать шкалу и ее масштаб для графика. Для гистограмм и графиков с областями предпочтительнее начинать шкалу значений с нуля. Постараться не использовать инвертированные шкалы - это очень часто вводит зрителя в заблуждение относительно данных.

Неверная шкала отрицательно влияет на восприятие данных. В первом случае некорректно выбран масштаб, во втором шкала инвертирована.

Для круговых диаграмм и графиков, где показан процент от общей доли, сумма значений всегда должна составлять 100%.
Для лучшего восприятия данных информацию на оси лучше упорядочить - либо по значениям, либо по алфавиту, либо по логическому смыслу.

Правильное оформление графика

Ничто так не радует глаз, как правильно оформленные графики, и ничто так не портит диаграммы, как наличие графического «мусора». Основные принципы оформления:

использовать палитры похожих, не ярких цветов, и постараться ограничиться набором из шести штук
вспомогательные и второстепенные линии должны быть простыми и не бросающимися в глаза

Вспомогательные линии на графике не должны отвлекать внимание от основной идеи данных.

там, где возможно, использовать только горизонтальные надписи на осях;
для графиков с областями предпочтительнее использовать цвет с прозрачностью;
для каждой категории на графике использовать свой цвет.

Выводы

Визуализация - мощный инструмент донесения мыслей и идей до конечного потребителя, помощник для восприятия и анализа данных. Но как и все инструменты, ее нужно применять в свое время и в своем месте. В противном случае информация может восприниматься медленно, а то и некорректно.

На графиках изображены одни и те же данные, слева показаны основные ошибки визуализации, а справа они исправлены.