ადამიანის ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია. მონაცემთა ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია, როგორც ბიზნესის მართვის ინსტრუმენტი. განსაზღვრეთ პროდუქტის ზუსტი დანიშნულება
დღეს ვიზუალიზაციის სფერო იკვლევს მონაცემთა ვიზუალურ სურათებად გარდაქმნის მეთოდებს ინფორმაციის უკეთ გასაგებად. ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული ვიზუალური გამოსახულება, ხაზოვანი დიაგრამა, გამოიყენება ათას წელზე მეტი ხნის განმავლობაში. და ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა სვეტები, ტორტების დიაგრამა, სკატერპლატი და ჰისტოგრამა გამოიგონეს ორ საუკუნეზე მეტი ხნის წინ.
მას შემდეგ დიდი დრო გავიდა და პროგრესი ჯერ არ დამდგარა. დღესდღეობით მომხმარებლებს აქვთ ათობით პროგრამა, რაც მათ მონაცემთა ვიზუალიზაციის საშუალებას აძლევს. ამავდროულად, ვიზუალიზაცია დიდი ხანია „მიგრირდება“ სამგანზომილებიან სივრცეში: მეცნიერები იყენებენ მას კვლევის შედეგების ვიზუალურად წარმოსაჩენად, მეტეოროლოგები ადგენენ ამინდის რუქებს, მენეჯერები იყენებენ 3D მონაცემთა მოდელებს სწრაფი და ეფექტური მართვის გადაწყვეტილებების მისაღებად.
მაგრამ ვიზუალიზაციის ტექნოლოგიების განვითარება აქ შეჩერდება? Რათქმაუნდა არა. რა გველოდება მომავალს? ამ კითხვაზე პასუხის ნახვა შეგიძლიათ ვიზუალიზაციის ისტორიის კვალდაკვალ, რადგან ტყუილად არ ამბობენ: „წარსულის ცოდნის გარეშე არ არსებობს მომავალი“.
მოკლე ექსკურსია ისტორიაში
რაკი ვიზუალიზაციაზეა საუბარი, ვიზუალურად წარმოვადგინოთ მისი ისტორია - ასე ასახა ის მაიკლ ფრენდლიმ, წიგნის მონაცემთა ვიზუალიზაციის სახელმძღვანელოს ავტორმა:
მე-17 საუკუნემდე – ადრეული რუქები და სქემები
ვიზუალიზაციის პირველი თესლი დაიწყო გეომეტრიული დიაგრამებით, ვარსკვლავების პოზიციების ცხრილებით, სხეულის ნაწილების ილუსტრაციებით და სანავიგაციო სქემებით.
რაოდენობრივი ინფორმაციის ადრეულ ჩვენებებს შორის არის ვარსკვლავური სხეულების მოძრაობის გრაფიკი, რომელიც აჩვენებს პლანეტების მოძრაობას ორგანზომილებიან კოორდინატულ სისტემაში. ეს სქემა ამ პერიოდის კარგ ილუსტრაციას იძლევა:
1600-1699 – გაზომვები და თეორიები
მე-17 საუკუნეში მეცნიერები დაინტერესდნენ, როგორ გაზომონ დრო, მანძილი და სივრცე. მთავარი აქცენტი გაკეთდა რუკებსა და ნავიგაციაზე.
სწორედ ამ პერიოდში გაჩნდა კოორდინატთა სისტემა, დაიბადა ერთგულების თეორია და დემოგრაფიული სტატისტიკა.
იმ დროის ილუსტრაცია შეგიძლიათ იხილოთ კრისტოფერ შაინერის ნაშრომში, დათარიღებული 1630 წ. მოგვიანებით, ედვარდ ტუფტმა გამოიყენა მისთვის ტერმინი „პატარა ნაკრები“, რაც ნიშნავს ერთი ელემენტის მრავალჯერ გამეორებას, რათა აჩვენოს დინამიკა და ცვლილებები, რაც ხდება.
ამ სურათზე ნაჩვენებია თვის განმავლობაში დაფიქსირებული მზის ლაქები:
1700-1799 – ახალი გრაფიკული ფორმები
მე-18 საუკუნე იყო „აშკარის“ მიღმა გასვლის დრო. რუკები ახლა ცდილობენ აჩვენონ არა მხოლოდ გეოგრაფიული მდებარეობის წერტილი და გამოჩნდეს იზოლირებულები.
ეპოქის მაგალითები: გეოლოგიური ხარვეზების თემატური რუკები, ეკონომიკური გამოთვლები და სამედიცინო ილუსტრაციები. აბსტრაქტული ვიზუალიზაცია სულ უფრო ხშირად ხდება. რაც უფრო მეტი ინფორმაცია გროვდება პოლიტიკური და ეკონომიკური მოვლენების შესახებ, ჩნდება მათი ჩვენების ახალი ვიზუალური ფორმების საჭიროება.
ქვემოთ მოცემულია გეოგრაფიულ რუკაზე დამატებითი მონაცემების გადაფარვის ერთ-ერთი პირველი მაგალითი:
1850 - თანამედროვე გრაფიკის დასაწყისი
ამ დროისთვის გამოჩნდა გრაფიკების ძირითადი ტიპები: ტორტი, ზოლები და ფართობის დიაგრამები. თანამედროვე გრაფიკის ამოსავალ წერტილად ითვლება ქოლერის ცნობილი ვიზუალიზაცია ლონდონის ქუჩებში, რომელიც შესრულებულია ჯონ სნოუს მიერ:
1858 წელს ბრიტანელმა მედდამ და სოციალურმა აქტივისტმა ფლორენს ნაითინგეილმა გამოიგონა პირველი ღვეზელი სქემა, რომელიც მან გამოიყენა ყირიმის ომში იმის დასანახად, რომ გაცილებით მეტი ჯარისკაცი დაიღუპა დაავადებისგან (ლურჯი), ვიდრე ბრძოლის ველზე (წითელი) ან სხვა მიზეზების გამო (შავი). ):
1900-1950 წლები - უსიამოვნებების წლები
დაიწყო ფილოსოფიური მსჯელობა და ადამიანების დაყოფა "უფრო ვიზუალურ" და "უფრო ცხრილებად". ბრიტანელები თავს უფრო ცხრილებად თვლიდნენ. იმ დღეებში ბრიტანეთის აკადემიის დევიზი იყო მონაცემთა შეგროვება ("ხორბლის მარცვლების შეგროვება"), მაგრამ მათი აზრით, ვიზუალიზაცია უკვე საცხობი სერიიდან იყო.
1950 – 1975 – რენესანსი
მეცნიერებმა და მწერლებმა დაიწყეს ვიზუალიზაციის იდეის აქტიური პოპულარიზაცია. მსგავსი ნამუშევრები გამოვიდა ფაქტიურად ერთმანეთის მიყოლებით. 1962 წელს ჯონ ტუკიმ დაწერა წიგნი „მონაცემთა ანალიზის მომავალი“, რომელშიც გამოეყო მათემატიკა სტატისტიკისგან. და თუ პირველი არ მოითმენს ვიზუალიზაციას, მაშინ სტატისტიკა უფრო დიდ მნიშვნელობას და ფორმას იძენს მათი წყალობით.
ამ დროს გამოჩნდა პირველი ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია. ამის მაგალითია რიჩარდ ბეიკერის ეს ვიზუალიზაცია:
1973 წელს ამერიკელმა მეცნიერმა ჰერმან ჩერნოვმა გამოიყენა სახის გამოსახულებები მონაცემების ვიზუალიზაციისთვის. ჩერნოვის სახეები არის მრავალგანზომილებიანი მონაცემების ჩვენება ადამიანის სახისა და მისი ცალკეული ნაწილების სახით. ქვემოთ მოცემულია 12 მოსამართლის ადვოკატების შეფასების მაგალითი ჩერნოვის პირებზე დაყრდნობით:
1975 – დღემდე - ინტერაქტიული და დინამიური მაღალი გარჩევადობის ვიზუალიზაცია
დღეს ჩვენ გვაქვს ფართო წვდომა მონაცემთა ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტებზე. საკვანძო მომენტები, რომლებმაც აღნიშნეს ინტერაქტიული და დინამიური ვიზუალიზაციის ეპოქა, შეიძლება ჩაითვალოს ინტერაქტიული სისტემების გაჩენა, მოდელებთან ურთიერთობის უნარი (მათ შორის 3D) და კომპიუტერის სიმძლავრის გაზრდა უფრო იაფ ტექნოლოგიებთან ერთად.
რა თქმა უნდა, ამ პროცესში გადამწყვეტი როლი ითამაშა ინტერნეტის გაჩენამ და, შედეგად, დიდი რაოდენობით მონაცემებზე წვდომამ.
ამ ეპოქის ვიზუალიზაციის თვალსაჩინო მაგალითია Opte Project-ის მიერ გაკეთებული ინტერნეტ ვიზუალიზაცია:
მონაცემთა წყაროებისა და მათი დამუშავების ხელსაწყოების რაოდენობა, რომლებიც დღეს ხელმისაწვდომია, ნათლად აჩვენებს, რომ აქამდე ამდენი ადამიანი არ უცდია შეგუებოდა მონაცემთა ვიზუალიზაციის სამყაროს. და როდესაც ამდენი მასალაა ხელმისაწვდომი შესასწავლად, არის მხოლოდ ერთი კითხვა "საიდან დავიწყოთ?"შეიძლება იყოს დამაშინებელი ყველა დამწყებთათვის. მაშ, რომელი ბიბლიოთეკებია საუკეთესო და რას გვირჩევენ პროფესიონალები? ეს იქნება განხილული ამ სტატიაში.
მონაცემთა ვიზუალიზაციაზე ლაპარაკი და არ ხსენება ჰგავს პერსონალური კომპიუტერების ისტორიაზე ლაპარაკს და სტივ ჯობსზე არც ერთი სიტყვის თქმას. D3 (მონაცემებზე ორიენტირებული დოკუმენტები) არის, გაზვიადების გარეშე, ყველაზე მნიშვნელოვანი და ბაზარზე დომინანტური ღია კოდის JavaScript ბიბლიოთეკა, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება SVG გრაფიკის შესაქმნელად. SVG (ინგლისური Scalable Vector Graphics-დან) თავის მხრივ არის ვექტორული გამოსახულების ფორმატი, რომელსაც მხარს უჭერს ვებ ბრაუზერები, მაგრამ ადრე ნაკლებად გამოიყენებოდა.
D3 ბიბლიოთეკა დიდი პოპულარობით სარგებლობს SVG-ისადმი უეცარი ინტერესით ვებ დიზაინერებს შორის, რაც დიდწილად განპირობებულია იმით, თუ რამდენად კარგად გამოიყურება ვექტორული გრაფიკა მაღალი გარჩევადობის ეკრანებზე (განსაკუთრებით Apple-ის მოწყობილობებში გამოყენებული Retina დისპლეები), რომლებიც სულ უფრო და უფრო ხდებიან. საერთო.
„მოდით ვიყოთ გულწრფელები, თუ პრობლემა არის SVG-ზე დაფუძნებული მონაცემთა ვიზუალიზაცია, მაშინ ყველა სხვა ბიბლიოთეკა ახლოსაც არ არის მის გადაჭრასთან“, - ამბობს მორიც სტეფანერი, მონაცემთა ვიზუალიზაციის სფეროში დამოუკიდებელი ექსპერტი და კომპანიის მფლობელი. სიმართლე და სილამაზე. „აგრეთვე ბევრი საინტერესო პროექტია შექმნილი D3-ის ბაზაზე, როგორიცაა NVD3, რომელიც უზრუნველყოფს სტანდარტულ გრაფიკულ კომპონენტებს - გამოსაყენებლად მზად, მაგრამ კონფიგურირებადი; ან ვთქვათ Crossfilter უბრალოდ მონაცემთა ფილტრაციის გამორჩეული ინსტრუმენტია.
Processing.js არის Processing-ის „მოძმე“ პროექტი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ვიზუალიზოთ მონაცემები ვებ სტანდარტების გამოყენებით და აღმოფხვრათ ნებისმიერი დანამატის საჭიროება. „პროცესინგის დასაწყებად არ გჭირდებათ JavaScript-ის ცოდნა, რადგან დამუშავებას აქვს საკუთარი პროგრამირების ენა“, განმარტავს ჰოლანდიელი მონაცემთა ვიზუალიზაციის ექსპერტი იან ვილემ ტულპი. როგორც მომხმარებელი, თქვენ უბრალოდ წერთ კოდს Processing-ში, ჩასვით მას თქვენს ვებ გვერდზე და ჩუმად აძლევთ უფლებას Processing.js-ს იზრუნოს დანარჩენზე.”
”მინუსი არის, როდესაც იწყებ მუშაობას უფრო რთულ პროექტებზე: IDE (ინტეგრირებული განვითარების გარემო) ცოტა შეზღუდული მოგეჩვენებათ”, - განაგრძობს იან ვილემ ტულპი.
და ამის მიუხედავად, დამუშავების თანდაყოლილი სიმარტივე, ისევე როგორც მომხმარებელთა დიდი საზოგადოება, რომელიც ნებისმიერ დროს მზადაა დაეხმაროს მათ, ვინც პრობლემის წინაშე დგას, გაასწოროს ეს ნაკლი და დამუშავება გახდეს მონაცემთა ვიზუალიზაციის ერთ-ერთი ყველაზე ხელმისაწვდომი ინსტრუმენტი.
მიუხედავად იმისა, რომ D3 და დამუშავება უზრუნველყოფს საერთო ინსტრუმენტებს სხვადასხვა ტიპის ვიზუალიზაციისთვის, გეფიწყვეტს უფრო კონკრეტულ პრობლემებს. Gephi არის უფასო და ღია წყაროს ბიბლიოთეკა ქსელის ვიზუალიზაციისთვის. მაგრამ ამ ვიწრო სპეციფიკის ფარგლებშიც კი, გეფი იძლევა შესაძლებლობების ზღვას. მიუხედავად იმისა, გსურთ შექმნათ თანამშრომლების ურთიერთობები კომპანიაში ან ბურთების გადაცემა ფეხბურთის თამაშის დროს, Gephi დაგეხმარებათ ამ ურთიერთობების ვიზუალიზაციაში.
დამუშავების მსგავსად, Gephi ინსტალაცია ძალიან მარტივია. ინსტალაციის შემდეგ დაუყოვნებლივ, თქვენ დაუყოვნებლივ შემოიტანეთ მონაცემები, დაალაგეთ ისინი და შეგიძლიათ დაიწყოთ ვიზუალიზაცია. „შეიძლება მიღებული სურათების ექსპორტირება და ჩასმა ნებისმიერ ვებ დოკუმენტში, რათა თქვენს აუდიტორიას მოგვიანებით შეეძლოს მათი გამოყენება და გაზიარება ქსელებში“, - ამბობს ბენჯამინ ვიდერკეერი.
დიგრაფები
დიგრაფებიარის სწრაფი და მოქნილი ღია კოდის JavaScript ბიბლიოთეკა, რომელიც შექმნილია ინტერაქტიული გრაფიკების შესაქმნელად და საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ და ინტერპრეტაცია გააკეთოთ ძალიან მკვრივი მონაცემთა ნაკრები. Vega-სგან განსხვავებით, Dygraphs ბიბლიოთეკა გთავაზობთ მორგებულ პარამეტრებს, მაგრამ აქვს იგივე უპირატესობა ყველა მთავარ ბრაუზერში მუშაობისას. გარდა ამისა, Dygraphs ბუნებრივად ინტერაქტიულია, რაც ნიშნავს, რომ ზოგიერთი ფუნქცია (როგორიცაა მასშტაბირება, პანსიონი ან მაუსის გადატვირთვა) არის ნაგულისხმევად, მაშინ როცა, ვთქვათ, „გადიდება“ მობილურ მოწყობილობებზე უბრალოდ სასიამოვნო ბონუსია.
სად უნდა დაიწყოს?
ამ ინფორმაციის პირობებშიც კი, მონაცემთა ვიზუალიზაციის სამყარო დამწყებთათვის შეიძლება ბნელ ტყედ მოეჩვენოს. მაშ რას გვირჩევენ ექსპერტები?
„პირველი, რასაც მე შემოგთავაზებთ, არის გაეცნოთ იმდენ ინსტრუმენტს, რამდენიც დღეს არის, რათა სწრაფად შექმნათ სტანდარტული გრაფიკები“, - ამბობს მორიც სტეფანერი. ”განსაკუთრებით პროექტის დასაწყისში, ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ შეძლოთ მრავალი სქემის სწრაფად გენერირება, რათა შეისწავლოთ მონაცემთა მოცულობა, სიღრმე და ”ტექსტურა”. პირადად მე ვიყენებ Tableau-ს და Gephi-ს, მაგრამ მათ გარდა ასევე ვიყენებ CartoDB-ს, რომელიც შეუცვლელია რუკებთან მუშაობისთვის და ახლახან ღია ბიბლიოთეკა RAW-ს, რომელიც შესანიშნავია საინტერესო გრაფიკების სწრაფად შესაქმნელად“.
თქვენ ასევე უნდა დარწმუნდეთ, რომ თქვენს მიერ არჩეული ბიბლიოთეკა საუკეთესოდ მოერგება იმ ინფორმაციას, რომლის ჩვენებაც გსურთ.
„მნიშვნელოვანია, თავიდანვე ჰკითხოთ საკუთარ თავს, თუ რა სახის მონაცემთა ფორმატით იმუშავებთ“, - ამბობს სკოტ მიურეი. „ამოცანა არის დროის პერიოდის ვიზუალიზაცია? შეიძლება ეს იყოს კატეგორიული მონაცემები? ასეთ კითხვებზე პასუხებმა შეიძლება გავლენა მოახდინოს თქვენს გადაწყვეტილებაზე. ზოგიერთი ბიბლიოთეკა, როგორიცაა D3, უნივერსალურია და შეუძლია სხვადასხვა ტიპის მონაცემებთან მუშაობა. სხვები უფრო სპეციფიკურია მონაცემთა ტიპებისთვის, როგორიცაა Gephi ან Sigma.js, ინსტრუმენტები, რომლებიც შექმნილია ქსელის ვიზუალიზაციისთვის. თუ თქვენ იცით, რასთან მუშაობთ თავიდანვე, დაფიქრდით იმაზე, რომ არსებული ბიბლიოთეკებიდან აირჩიოთ ის, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს მონაცემთა ტიპს."
რა უპირატესობა აქვს ონლაინ საზოგადოებას?
მათთვის, ვინც ახლა იწყებს მონაცემთა ვიზუალიზაციას, ბიბლიოთეკის არჩევისას მნიშვნელოვანი პუნქტია ადგილობრივი საზოგადოების ყოფნა, რომლის წევრებიც არიან გატაცებული თავიანთი საქმით და მზად არიან დასახმარებლად.
"დამწყებთათვის, მე ვურჩევდი დამუშავების ან D3 ბიბლიოთეკების დაწყებას", - ამბობს იან ვილემ ტულპი. „ორივეს აქვს მომხმარებელთა დიდი ბაზა და მაგალითების სოლიდური რაოდენობა, საიდანაც უნდა ვისწავლოთ“.
ონლაინ საზოგადოება მონაცემთა ვიზუალიზაციის სფეროში არა მხოლოდ პასუხობს ბევრ კითხვაზე, არამედ ნათლად აჩვენებს ინფოგრაფიკის ერთ-ერთ მთავარ პარადოქსს. ყველა მოდის ინდუსტრიაში საკუთარი წარსულით და გამოცდილებით, ამიტომ მონაცემთა ვიზუალიზაციის ზოგიერთი პროფესიონალი პრობლემებს ესთეტიკური და მხატვრული პერსპექტივიდან უყურებს, ზოგი კი საკითხის სტატისტიკურ მხარეზე ამახვილებს ყურადღებას. სტატისტიკოსებს კარგად ესმით დიდი რაოდენობით მონაცემები, მაგრამ უნდა ისწავლონ დიზაინის საფუძვლები. დიზაინერებმა ბევრი რამ იციან ესთეტიურად სასიამოვნო სურათების შექმნის შესახებ, მაგრამ მათ ბევრი რამ აქვთ სასწავლი სტატისტიკური მეთოდების შესახებ.
”ყველაფრის ცენტრში არის მხარეებს შორის შეთანხმება ვიზუალიზაციის ტიპზე”, - ამბობს პროგრამისტი-დიზაინერი.
როგორც სახელიდან ადვილად მიხვდებით, მონაცემთა ვიზუალიზაცია არის ნებისმიერი მონაცემის გრაფიკული წარმოდგენა. ამავდროულად, ინტერნეტში ვიპოვე მრავალი განმარტება, რომლებიც ეხება მონაცემთა ვიზუალიზაციას:
- გრაფიკები და დიაგრამები,
- ინფოგრაფიკა და დიაგრამები,
- პრეზენტაცია და მონაცემთა ანალიზი,
- ინტერაქტიული თხრობა,
- ბიზნეს ანალიტიკა და დაფები,
- სამეცნიერო და სამედიცინო გამოსახულება,
- რუკები და კარტოგრამები.
შემდეგ ყველა თავად წყვეტს, რა ესმის მონაცემთა ვიზუალიზაციით. ჩანაწერის ბოლოს გეტყვით, რაც მე თვითონ გადავწყვიტე. იმავდროულად, მოდით შევხედოთ თითოეულ ტიპს უფრო დეტალურად და ვიპოვოთ მათი განსხვავებები და მახასიათებლები.
გრაფიკები და სქემები
ჩვენთვის, ალბათ, მონაცემთა ვიზუალიზაციის ყველაზე ნაცნობი ტიპი. გამოიყენება როგორც მონაცემთა პრეზენტაციისთვის, ასევე ანალიზისთვის. თქვენ შეგიძლიათ შეხვდეთ მათ სამსახურში, ჟურნალებში და სამეცნიერო მოხსენებებში. ჩვენ ჩვეულებრივ ვიღებთ ცოდნას არსებული ტიპის სქემებისა და გრაფიკების შესახებ სკოლიდან ან Excel-ის სტანდარტების ნაკრებიდან. თუმცა, ცოტამ თუ იცის, რომ გრაფიკებისა და სქემების სამყარო არ შემოიფარგლება წერტილოვანი გრაფიკებით, ზოლიანი გრაფიკებით და ტორტი გრაფიკებით. დაახლოებით 15-მდე ცნობილი ტიპის დიაგრამაა და სულ 60-ზე მეტია და მათი რიცხვი დღითიდღე იზრდება – რთული და უჩვეულო მონაცემების ვიზუალიზაციისთვის ადამიანები ახალ ტიპებს იგონებენ. გრაფიკების და სქემების ტიპებს დეტალურად განვიხილავთ ერთ-ერთ შემდეგ პოსტში.
ინფოგრაფიკა და დიაგრამები
ინფოგრაფიკა ბოლო წლებში ძალიან პოპულარული გახდა, თუმცა დიდი ხანია არსებობს. ინფოგრაფიკა ეხება მონაცემთა ჟურნალისტიკას, სადაც გრაფიკები და დიაგრამები ხსნის ნებისმიერ ფაქტს შერჩეულ თემაზე. როგორც წესი, ინფოგრაფიკა სტატიკურია და შედგება გრძელი „ფურცლისგან“ სურათებით და ტექსტით. ინფოგრაფიკის გამორჩეული თვისება ის არის, რომ ის იძლევა მზა დასკვნებს, ანუ მკითხველს ხელით უძღვება არჩეული თემა და ამავდროულად ავსებს რიცხვებს და ნახატებს. ხშირად გამოიყენება ხელით დახატული ან მულტფილმის სტილი. ზოგიერთი მედია ყოველდღიურად აქვეყნებს ინფოგრაფიკას, მაგალითად AiF. ინფოგრაფიკის ბუმმა გამოიწვია ინფოგრაფიკის ხარისხის საერთო დონის დაქვეითება. ხშირად გამოიყენება უადგილო ან „სილამაზისთვის“, თუმცა, რა თქმა უნდა, არის შესანიშნავი და საინტერესო მაგალითები.
ინფოგრაფიკის მაგალითები
ნაპოლეონის არმიის სიძლიერე რუსული კამპანიის დროს, 1869 წ
სხვადასხვა ქვეყნის მოსახლეობა, 1912 წ
ტიპოგრაფიის 10 მცნება
ფრთების ფარა
ვეგეტარიანელები რიცხვში
მონაცემთა პრეზენტაცია და ანალიზი
მონაცემთა ვიზუალიზაციის გამოყენების ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული გზაა ინფორმაციის წარდგენა სქემების ან ინფოგრაფიკის სახით. და თუ ამით, ვფიქრობ, ყველაფერი ნათელია, მაშინ ვიზუალიზაციის გამოყენებას ინფორმაციის ანალიზისთვის ძირითადად მხოლოდ ბიზნეს ანალიტიკოსები და მეცნიერები იყენებენ. Რა არის განსხვავება?
ვიზუალიზაციის გამოყენებით მონაცემების გაანალიზებისას გამოიყენება ეგრეთ წოდებული სწრაფი პროტოტიპი – ანუ ერთი და იგივე მონაცემების დიდი რაოდენობით სხვადასხვა ვიზუალური წარმოდგენის შექმნა. ეს კეთდება იმისთვის, რომ შესაძლებელი გახდეს ერთი შეხედვით დამალული ურთიერთობებისა და დამოკიდებულებების პოვნა, ასევე მონაცემთა ნაკრების პირველადი შეფასება მომავალში უფრო რთული ანალიზის ინსტრუმენტების გამოყენების შესაძლებლობისთვის. ამ მიდგომას ეწოდება საძიებო მონაცემთა ანალიზი (EDA), რომელიც შეიძლება ითარგმნოს რუსულად, როგორც საძიებო მონაცემთა ანალიზი. ძირითადი განსხვავება მონაცემთა პრეზენტაციისგან არის ის, რომ ვიზუალიზაცია აქ შეიძლება იყოს „უხეში“ და მახინჯი, მაგრამ ის კეთდება სწრაფად და ერთი ადამიანის ან მცირე სამუშაო ჯგუფის მიერ. ამისათვის ყველაზე ხშირად გამოიყენება Excel, R ან Matlab.
EDA არის მონაცემთა მოპოვების ერთ-ერთი ინსტრუმენტი
ვიზუალიზაციის მაგალითები EDA-სთვის
ინტერაქტიული თხრობა
რუსულად მოთხრობა ან სკაზაციევო (სასაცილოდ ჟღერს) არის სასარგებლო ინფორმაციის წარმოდგენა საინტერესო ამბის სახით. რატომღაც, ვიდეოს ხშირად უწოდებენ ინტერაქტიულ მოთხრობას, მაგრამ ეს ასე არ არის, ეს უბრალოდ სხვა ტიპის საინფორმაციო გრაფიკაა. ინტერაქტიული მოთხრობა არის ამბავი, რომელთანაც მსმენელს შეუძლია ურთიერთობა. თავის არსში, ის ახლოსაა მონაცემთა ჟურნალისტიკასთან და ინფოგრაფიკასთან, მაგრამ განსხვავდება იმით, რომ მომხმარებელს შეუძლია გააკონტროლოს ინფორმაციის ჩვენება და იპოვოთ ის დამოკიდებულებები, რომლებიც ავტორმა ვერ იპოვა. ამ თვალსაზრისით, ის ახლოს არის საძიებო მონაცემთა ანალიზთან, მაგრამ განსხვავდება იმით, რომ მონაცემები წინასწარ არის დამუშავებული და წარმოდგენილია ანალიზისთვის მოსახერხებელი ფორმით, ასევე არის მინიშნებები ან წინასწარ დაწერილი გამოყენების სცენარები. ამიტომ, ყველაზე ხშირად ინტერაქტიულ მოთხრობას ინტერაქტიული ინფოგრაფიკა ეწოდება, მაგრამ იმისათვის, რომ ის გახდეს, საკმარისი არ არის უბრალოდ ამომხტარი ფანჯრების დამატება სტატიკურ ინფოგრაფიკაში.
დღესდღეობით აქტიურად ვითარდება ინტერაქტიული ვიზუალიზაცია. ძლიერი მაგალითები შეიძლება მოიძებნოს ძირითად მედიაში ან ინდივიდუალური პროექტების სახით.
ინტერაქტიული მოთხრობის მაგალითები (საიტზე გადასვლა სურათზე დაწკაპუნებისას)
ბიზნეს ანალიტიკა და დაფები,
ვიზუალიზაცია აქტიურად გამოიყენება ბიზნესში. „მონაცემებთან საუბარი“ პრინციპი ეხმარება კომპანიებს მეტი შემოსავლის მიღებაში და კლიენტებს უკეთესი სერვისის მიღებაში. ერთჯერადი ანალიზისთვის, როგორც წესი, გამოიყენება Excel ან R. თუმცა, ეს არ არის მოსახერხებელი, თუ თქვენ გჭირდებათ მუდმივი მონიტორინგი. რუტინული KPI-ების თვალყურის დევნებისთვის გამოიყენება დაფები - დისპლეები, რომლებიც აჩვენებს ყველა საჭირო ინდიკატორს ერთ ადგილას გრაფიკების, სქემების და ცხრილების სახით.
ეფექტური დაფების დიზაინი რთული და არაჩვეულებრივი ამოცანაა. ისინი ხშირად გადატვირთულია არასაჭირო ინფორმაციით ან ცდილობენ გამოიყენონ შაბლონის ყველა შესაძლო ტიპი. ხშირად, კარგი დაფის შესაქმნელად, საჭიროა ახალი ტიპის ინფორმაციის ვიზუალიზაციის შექმნა. თემა აქტიურად ვითარდება ბიზნესში ანალიტიკის მზარდი გამოყენების გამო. დაფები ასევე გამოიყენება პირადი სარგებლობისთვის (ფიტნეს ტრეკერები, პირადი ხარჯების ანალიზი და ა.შ.)
რუკები ვიზუალიზაციის ერთ-ერთი უძველესი მეთოდია, რომელიც ასახავს გარემომცველ რეალობას. კარტოგრამა არის რუკა, რომელზეც დაბეჭდილია ინფორმაცია ფერადი ან სხვა საშუალებების სახით. ალბათ აქ ტერმინებში არ ვიქნები ზუსტი, კარტოგრაფებმა მაპატიონ. კარტოგრამების გამოყენება შესაძლებელია ნებისმიერი ინფორმაციის საჩვენებლად - მოსახლეობის სიმჭიდროვედან დაწყებული, ლანძღვის სიტყვების გამოყენების სიხშირემდე ქვეყნის თითოეულ რეგიონში. მათი გამოყენება შესაძლებელია ვიზუალიზაციის ნებისმიერ სახეობაში, რომელზეც ადრე ვისაუბრეთ. მე ცალკე აბზაცში ავღნიშნე ისინი, რადგან მათი განხორციელება საკმაოდ განსხვავდება სხვა სახის ვიზუალიზაციისგან (ჩვენ ველოდებით შენიშვნას ამის შესახებ).
კარტოგრამების მაგალითები (გადადით საიტზე სურათზე დაწკაპუნებით)
შეჯამება
ჩანაწერი მოულოდნელად გრძელი აღმოჩნდა. შესაძლოა, ეს კარგია, მაშინვე შეგიძლიათ ნახოთ, რამდენია მონაცემთა ვიზუალიზაციის სამყაროში. რას მესმის ეს კონცეფცია და რაზე იქნება ეს ბლოგი?
ჩემთვის მონაცემთა პრეზენტაცია პირველ რიგში ეხება გრაფიკებს და სქემებს, ასევე ინტერაქტიულ ინფოგრაფიკას. სწორედ ამას დაეთმობა შენიშვნების უმეტესი ნაწილი, ასევე საინტერესო იქნება რუკებისა და დაფების შესწავლა.