Визуализация информации: Визуализация информации — Независимое театральное объединение "Зрительские симпатии"

Содержание

Page not found — Сайт skobelevserg!

Главная
Информатика
Практикумы
Подготовка к ОГЭ
Рабочие программы
Используемая литература
Об авторах

Unfortunately the page you’re looking doesn’t exist (anymore) or there was an error in the link you followed or typed. This way to the home page.

Главная
Информатика
- 5 класс (ФГОС)
- - Информация вокруг нас
  - Компьютер — универсальная машина для работы с информацией
  - Ввод информации в память компьютера
  - Управление компьютером
  - Хранение информации
  - Передача информации
  - Кодирование информации
  - Текстовая информация
  - Представление информации в виде таблиц
  - Наглядные формы представления информации
  - Компьютерная графика
  - Обработка информации
- 6 класс (ФГОС)
- - Объекты окружающего мира
  - Компьютерные объекты
  - Отношения объектов и их множеств
  - Разновидности объектов и их классификация
  - Системы объектов
  - Персональный компьютер как система
  - Как мы познаем окружающий мир
  - Понятие как форма мышления
  - Информационное моделирование
  - Знаковые информационные модели
  - Табличные информационные объекты
  - Графики и диаграммы
  - Схемы
  - Что такое алгоритм
  - Исполнители вокруг нас
  - Формы записи алгоритмов
  - Типы алгоритмов
  - Управление исполнителем Чертежник
  - Компьютерный практикум
- 7 класс (ФГОС)
- - Информация и информационные процессы
  - Компьютер универсальное устройство для работы с информацией
  - Обработка графической информации
  - Обработка текстовой информации
  - Технология мультимедиа
- 8 класс (ФГОС)
- - Математические основы информатики
  - Основы алгоритмизации
  - Начала программирования
- 9 класс (ФГОС)
- - Моделирование и формализация
  - Алгоритмизация и программирование
  - Обработка числовой информации в электронных таблицах
  - Коммуникационные технологии
- 10 класс (ФГОС)
- - Информация и информационные процессы
  - Компьютер и его программное обеспечение
  - Представление информации в компьютере
  - Элементы теории множеств и алгебры логики
  - Современные технологии создания и обработки информационных объектов
- 11 класс (ФГОС)
- - Обработка информации в электронных таблицах
  - Алгоритмы и элементы программирования
  - Информационное моделирование
  - Сетевые информационные технологии
  - Основы социальной информатики
- Безопасность в сети Интернет
Практикумы
- Google формы
- Основы работы в Microsoft PowerPoint
- Создание анимации в презентациях
- Основы работы в Microsoft Word
- Основы работы в Microsoft Excel
- Создание простейшей базы данных
- Практикум по MS Excel
Подготовка к ОГЭ

Рабочие программы
Используемая литература
Об авторах
- Блоги
- Сайты

Зачем и как использовать визуализацию данных?

Инфографика
8 мин на чтение
16212

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%.

В нашей компании уже много лет занимаются разработкой и поддержкой инструментов для визуализации данных, охватывая большой диапазон платформ и технологий. И в этом есть смысл, ведь визуализационные инструменты всегда были и остаются востребованными на рынке разработки. И мы знаем, в чем причина такой популярности.

Что такое визуализация данных?

Прежде всего, нужно знать, что же такое визуализация данных и какие ее методы используются, в том числе и в повседневной жизни.

Самые простые, а потому и самые распространенные методы визуализации — это графики.

Визуализация данных

— это наглядное представление массивов различной информации. Существует несколько типов визуализации:

Обычное визуальное представление количественной информации в схематической форме. К этой группе можно отнести всем известные круговые и линейные диаграммы, гистограммы и спектрограммы, таблицы и различные точечные графики.
Данные при визуализации могут быть преобразованы в форму, усиливающую восприятие и анализ этой информации. Например, карта и полярный график, временная линия и график с параллельными осями, диаграмма Эйлера.
Концептуальная визуализация позволяет разрабатывать сложные концепции, идеи и планы с помощью концептуальных карт, диаграмм Ганта, графов с минимальным путем и других подобных видов диаграмм.

Стратегическая визуализация переводит в визуальную форму различные данные об аспектах работы организаций. Это всевозможные диаграммы производительности, жизненного цикла и графики структур организаций.
Графически организовать структурную информацию с помощью пирамид, деревьев и карт данных поможет метафорическая визуализация, ярким примером которой является карта метро.
Комбинированная визуализация позволяет объединить несколько сложных графиков в одну схему, как в карте с прогнозом погоды.

Зачем использовать визуализацию данных?

Визуальная информация лучше воспринимается и позволяет быстро и эффективно донести до зрителя собственные мысли и идеи. Физиологически, восприятие визуальной информации является основной для человека. Есть многочисленные исследования, подтверждающие, что:

90% информации человек воспринимает через зрение
70% сенсорных рецепторов находятся в глазах
около половины нейронов головного мозга человека задействованы в обработке визуальной информации
на 19% меньше при работе с визуальными данными используется когнитивная функция мозга, отвечающая за обработку и анализ информации
на 17% выше производительность человека, работающего с визуальной информацией

на 4,5% лучше воспоминаются подробные детали визуальной информации

Если попросить читателя вспомнить названия материков, в голове возникнет именно эта картинка в 60000 раз быстрее воспринимается визуальная информация по сравнению с текстовой

На графике читатель быстрее найдет минимальное и максимальное значения.

10% человек запоминает из услышанного, 20% — из прочитанного, и 80% — из увиденного и сделанного
на 323% лучше человек выполняет инструкцию, если она содержит иллюстрации

Инструкцию снизу намного легче и быстрее понять и выполнить.

Подробнее о фактах и исследованиях можно посмотреть в интересной инфографике здесь.

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 («The Visual Display of Quantitative Information», Edward Tufte).

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 книги «Говори на языке диаграмм» Джина Желязны:

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.

При умелом применении визуализация данных позволяет сделать материал впечатляющим, нескучным и запоминающимся.

P.S. Графики для статьи были сделаны с помощью DevExtreme.

Источник: Хабр

#инфографика
#статья

Что такое визуализация информации? Определение и часто задаваемые вопросы

Визуализация информации Определение

Визуализация информации относится к использованию поддерживаемых компьютером интерактивных визуальных представлений числовых и нечисловых абстрактных наборов данных для расширения человеческого познания.
‍

Часто задаваемые вопросы

‍
‍

Что такое визуализация информации?

Визуализация информации — это практика предоставления компьютерной программе набора инструкций для абстрагирования и восприятия больших объемов непространственных, неструктурированных совокупностей сложных данных с целью преобразования необработанной информации в визуальную форму и полезные идеи . Исследования в области взаимодействия человека с компьютером, психологии, визуального дизайна, графики, бизнес-методов и информатики подтверждают предположение, что процессы человеческого восприятия более эффективно задействованы при использовании интерактивных визуальных метафор, чем в строго семантических областях.

Один из самых фундаментальных и интуитивно понятных подходов к анализу данных. Обработка визуальной информации является важным подспорьем в принятии решений, исследованиях и открытиях, общении и вдохновении в таких приложениях, как научные исследования, анализ финансовых данных, цифровые библиотеки, исследования рынка. , интеллектуальный анализ данных, обнаружение наркотиков, картирование преступлений и контроль производственного производства.

Визуализация информации и визуальная аналитика играют неотъемлемую роль в современных методах бизнес-аналитики, реализуемых с помощью программного обеспечения для визуальной информации и графических дизайнеров. Некоторые примеры визуализации информации включают точечные диаграммы, поверхностные графики, гистограммы, графики с параллельными координатами и древовидные карты.

Как организовать информацию визуально

Первым шагом в процессе визуализации информации является установление информационных потребностей целевой группы пользователей с помощью качественного исследования, которое затем можно использовать для определения наиболее эффективного подхода к организации информации. Процесс организации визуальной информации довольно линейный и последовательный:

Определите проблему : Определите, какую проблему решит визуализация информации, спросив, что нужно пользователю и как он будет с этим работать. Сложность должна определяться уровнем навыков пользователя.
Определите данные, которые должны быть представлены : Данные должны быть классифицированы, чтобы определить способ их отображения — количественные данные, исходные данные или категориальные данные.
Определите измерения, необходимые для представления данных : Размеры и атрибуты должны быть указаны для определения типов анализа, который может быть проведен — однофакторный анализ, двумерный анализ, трехмерный анализ или многомерный анализ.
Определение структур данных : Отношения данных обычно структурированы как линейные, временные, пространственные, иерархические или сетевые отношения.
Определите взаимодействие, требуемое от визуализации : Определите, сколько взаимодействия потребуется пользователю от визуализации информации, чтобы определить, какая модель будет наиболее эффективной — статические модели, трансформируемые модели или управляемые модели.

Типы визуализации информации

Существует множество типов визуализации информации, каждый из которых имеет уникальные характеристики, призванные помочь людям интерпретировать и понимать информацию. Некоторые популярные инструменты и приемы и методы визуализации для представления визуальной информации включают в себя:

Картограмма
Кладограмма (филогенез)
Концептуальное картирование
Дендрограмма (классификация)
Эталонная модель визуализации информации
Графический рисунок
Тепловая карта 9 0030
HyperbolicTree
Многомерное масштабирование
Параллельные координаты
Среда решения проблем
Древовидная структура

‍

Источники визуальной информации и медиа

Важность визуального повествования больше, чем когда-либо, поскольку люди сталкиваются с постоянно расширяющимся информационным взрывом. По статистике, вовлеченность заметно увеличивается при включении визуальных элементов в контент. Существует множество источников дизайна визуальной информации и средств массовой информации, которые служат хранилищем общей инфографики, визуализации данных и визуализации информации, предлагая широкий спектр элементов интерактивности и дизайна.

Некоторые популярные источники визуальной информации, медиа и программное обеспечение для визуальной информации включают Siege Media, Inforgram, Piktochart, Visme, Easel.ly, Blugraphic, Canva, Venngage, Ceros, Getabout.me и Visually.

‍

Предлагает ли HEAVY.AI решение для визуализации информации?

HEAVY.AI Render — это серверный движок, предназначенный для рендеринга точечных карт, диаграмм рассеяния и полигональных визуализаций массивных наборов данных. Это дает пользователям возможность интерактивного исследовательского взаимодействия со сложными визуализациями с нулевой задержкой. HEAVY.AI помогает вам в интерактивном режиме запрашивать, визуализировать и управлять рабочими процессами обработки данных на основе миллиардов записей, помогая вам находить скрытые идеи, недоступные для основной аналитики.

Специализация по визуализации информации (NYU) | Coursera

Чему вы научитесь

Выбирать правильные методы визуализации для данной задачи анализа и представления данных
Оценивать качество графиков по их выразительности и эффективности
Проверять Точность, Различимость, Заметность, и Разделимость, и их последствия для дизайна.
Создание визуализации данных с помощью D3.js

Приобретаемые навыки

Визуализация информации (INFOVIS)
D3.Js
Визуализация данных (DataViz)

Об этой специализации

1 910 последних просмотров

Эта специализация дает учащимся необходимые знания и практические навыки для создания прочной основы для визуализации информации, а также для проектирования и разработки передовых приложений для визуального анализа данных. Специализация характеризуется двумя основными взаимодополняющими особенностями: (1) обеспечение глубокого понимания визуального восприятия и теории визуального кодирования для разработки и оценки инновационных методов визуализации; (2) предоставление необходимых навыков для разработки передовых веб-приложений для визуального анализа данных. Специализация организована вокруг четырех курсов, которые охватывают основы, прикладное восприятие, продвинутый метод визуализации и интерактивную визуализацию. Специализация предназначена для подготовки студентов к работе над сложными проектами по науке о данных, которые требуют разработки интерактивных визуальных интерфейсов для анализа данных. Курсы также можно пройти индивидуально, чтобы улучшить соответствующие навыки визуализации. Например, курс по прикладному восприятию дает уникальные навыки для оценки и разработки инновационной визуализации во всевозможных сценариях.

Проекты по специализации позволяют учащимся расшифровывать, критиковать и переделывать визуализации, создавать эффективные цветовые шкалы, а также проектировать и разрабатывать полную интерактивную визуализацию с использованием реальных наборов данных. Каждый проект предназначен для того, чтобы учащиеся могли продемонстрировать мастерство в достижении целей курса.

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн-курсы

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Coursera Labs

Включает практические учебные проекты.

Узнайте больше о Coursera Labs Внешняя ссылкаГибкое расписание

Гибкое расписание

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Начальный уровень

Базовый опыт программирования необходим для выполнения проектов в этом курсе. Знание JavaScript приветствуется.

Часов на выполнение

Приблизительно 4 месяца на выполнение

Предлагаемый темп 3 часа в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский

Общий сертификат

Получите сертификат по завершении

100% онлайн-курсы

Начните сразу и учитесь по собственному графику.

Coursera Labs

Включает практические учебные проекты.

Узнайте больше о Coursera Labs Внешняя ссылкаГибкое расписание

Гибкое расписание

Устанавливайте и соблюдайте гибкие сроки.

Начальный уровень

Базовый опыт программирования необходим для выполнения проектов в этом курсе. Знание JavaScript приветствуется.

Часов на выполнение

Приблизительно 4 месяца на выполнение

Рекомендуемый темп 3 часа в неделю

Доступные языки

Английский

Субтитры: английский, арабский

How the Specialization Works

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, которые помогут вам овладеть навыком. Для начала зарегистрируйтесь на специализацию напрямую или просмотрите ее курсы и выберите тот, с которого вы хотите начать. Когда вы подписываетесь на курс, являющийся частью специализации, вы автоматически подписываетесь на полную специализацию. Можно пройти только один курс — вы можете приостановить обучение или отменить подписку в любое время. Посетите панель учащегося, чтобы отслеживать зачисление на курс и свой прогресс.

Практический проект

Каждая специализация включает практический проект. Вам нужно будет успешно завершить проект(ы), чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если специализация включает в себя отдельный курс для практического проекта, вам нужно будет пройти все остальные курсы, прежде чем вы сможете приступить к нему.

Получение сертификата

Когда вы закончите каждый курс и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым сможете поделиться с потенциальными работодателями и своей профессиональной сетью.

Преподаватели

Энрико Бертини

Доцент

Информатика и инженерия

21 852 Учащиеся

90 028 4 Курсы

Кристиан Феликс

PhD. Кандидат