Методы визуализации. Зачем и как использовать визуализацию данных

Компьютерная графика -- это область информатики, в которой рассматриваются алгоритмы и технологии визуализации данных. Развитие компьютерной графики определяется в основном двумя факторами: реальными потребностями потенциальных пользователей и возможностями аппаратного и программного обеспечения. Потребности потребителей и возможности техники неуклонно растут, и на сегодняшний день компьютерная графика активно используется в самых различных сферах. Можно выделить следующие области применения компьютерной графики:

Визуализация информации.
Моделирование процессов и явлений.
Проектирование технических объектов.
Организация пользовательского интерфеса.

Визуализация информации

В большинстве научных статей и отчетов не обойтись без визуализации данных. Достойная форма представления данных -- это хорошо структурированная таблица с точными значениями функции в зависимости от некоторых переменных. Но часто более наглядной и эффективной формой визуализации данных является графическая, а, например, при моделировании и обработке изображений -- единственно возможная. Некоторые виды отображения информации различного происхождения перечислены в следующей таблице:

Многие программы для финансовых, научных, технических расчётов используют эти и некоторые другие способы визуализации данных. Визуальное представление информации является прекрасным инструментом при проведении научных исследований, наглядным и веским аргументом в научных статьях и дискуссиях.

Моделирование процессов и явлений

Современные графические системы обладают достаточной производительностью для создания сложных анимационных и динамических изображений. В системах моделирования, которые также называются симуляторами, пытаются получить и визуализировать картину процессов и явлений, которые происходят или могли бы происходить в реальности. Самым известным и наиболее сложным примером такой системы является симулятор полётов, который используют для моделирования обстановки и процесса полёта при обучении пилотов. В оптике симуляторы используются для моделирования сложных, дорогостоящих или опасных явлений. Например, моделирование формирования изображения или моделирования процессов в лазерных резонаторах.

Проектирование технических объектов

Проектирование является одной из основных стадий создания изделия в технике. Современные графические системы позволяют наглядно визуализировать проектируемый объект, что способствует скорейшему выявлению и решению многих проблем. Разработчик судит о своей работе не только по цифрам и косвенным параметрам, он видит предмет проектирования на свойм экране. Компьютерные системы позволяют организовать интерактивное взаимодействие с проектируемым объектом и иммитировать изготовление макета из пластичного материала. CAD-системы существенно упрощают и ускоряют работу инженера-конструктора, освобождая его от рутинного процесса черчения.

Организация пользовательского интерфеса

В последние 5-7 лет визуальная парадигма при организации интерфеса между компьютером и конечным пользователем стала доминирующей. Оконный графический интерфейс встроен во многие современные операционные системы. Уже достаточно стандартизован набор элементов управления, которые используются при построении такого интерфейса. Большинство пользователей уже привыкло к такой организации интерфейса, который позволяет пользователям чувствовать себя более комфортно и повышать эффективность взаимодействия.

Всё это, говорит о том, что в самой операционной системе должны быть уже реализованы достаточно большое количество функций для визуализации элементов управления. Например, операционная система Windows предоставляет разработчикам GDI (Graphics Device Interface). Как показывает практика для некоторых приложений возможностей, предоставляемых системной API, вполне достаточно для визуализации обрабатываемых данных (построения простейших графиков, представления моделируемых объектов и явлений). Но такие недостатаки, как низкая скорость отображения, отсутствие поддержки трехмерной графики не способствуют ее использованию для визуализации научных данных и компьютерного моделирования. В некоторых научных и технических программах со сложным графическим выводом требуются функции для более быстрой, мощной и гибкой визуализации вычисленных данных, моделируемых явлений, проектируемых объектов.

Технологии компьютерной графики

В современных научных и технических приложениях сложный графическая вызуализация реализуется с использованием библиотеки OpenGL, которая стала стандартом de facto в области трёхмерной визуализации. Библиотека OpenGL представляет собой высокоэффективный программный интерфейс к графическому аппаратному обеспечению. Наибольшую призводительность эта библиотека позволяет достичь в аппаратных системах работающих на основе современных графических ускорителей (аппаратное обеспечение, освобождающее процессор и выполняющее вычисления, необходимые для визуализации).

Архитектура и алгоритмы были библиотеки разработаны в 1992 году специалистами фирмы Silicon Graphics, Inc. (SGI) для собственного аппаратного обеспечения графических рабочих станций Iris. Через несколько лет библиотека была портирована на многие аппаратно-программные платформы (в том числе Intel+Windows) и сегодня является надёжной многоплатформенной библиотекой.

Библиотека OpenGL является бесплатно распространяемой, что является ее несомненным достоинством и причиной столь широкого использования.

OpenGL является не объектно-ориентированной, а процедурной библиотекой (около сотни комманд и функций), написанная на языке С. С одной стороны - это недостаток (компьютерная графика - благодатная область использования объектно-ориентированного программирования), но зато работать с OpenGL могут программисты работающие на C++, Delphi, Fortran и даже Java и Python.

Совместно с OpenGL обычно используется несколько вспомогательных библиотек, которые помогают наcтроить работу библиотеки в данной среде или выполнить более сложные, комплексные функции визуализации, которые реализуются посредством примитивных функций OpenGL. Кроме того существует большое количество графических библиотек специализированного назначения, которые используют библиотеку OpenGL в качестве низкоуровневого базиса, своеобразного ассемблера, на основе которого строятся сложные функции графического вывода (OpenInventor, vtk, IFL и многие другие). С сообществом пользователей OpenGL можно познакомиться на сайте www.opengl.org

Фирма Microsoft тоже разработала и предлагает использовать для подобных целей мультимедийную библиотеку DirectX. Эта библиотека широко используется в игровых и мультимедийных приложениях, а в научных и технических приложениях распространения не получила. Причина заключатся, скорее всего в том, что DirectX работает только под Windows.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

(Томск, Томский политехнический университет)

Введение. Область применения и возможности численного экспериментов растут вместе с развитием вычислительной техники. Увеличиваются сложности и многообразие решаемых задач. Огромный объём получаемой в ходе эксперимента информации требует адекватных способов её представления. Вместо массивов числовых данных и простых графиков всё шире используются наглядные визуальные образы, облегчающие полноценное и своевременное осмысление получаемых результатов.

Визуализация данных – задача, с которой сталкивается в своей работе любой исследователь. К задаче визуализации данных сводится проблема представления в наглядной форме данных эксперимента или результатов теоретического исследования. Традиционные инструменты в этой области – графики и диаграммы – плохо справляются с задачей визуализации, когда возникает необходимость изобразить более трех взаимосвязанных величин. С другой стороны, существует мощнейший инструмент изображения информации, привязанной к географической сетке координат. Это очень быстро развивающийся сегодня арсенал ГИС-технологий (ГИС – геоинформационные системы). К сожалению, как только исчезает подложка для изображения информационных слоев – географическая карта – все методы ГИС остаются не у дел.

Основные принципы визуализации информации. Для оптимального отображения информации в приводится ряд рекомендаций, которые могут быть использованы при разработке подсистем визуализации:

1. Состав и форма отображаемой информации, а также задачи и цели подсистемы визуализации определяются целями и задачами системы. В информационные модели должны быть представлены только те свойства отношения, связи управляемых объектов, которые существенны и имеют определенное функциональное значение. Объем, состав, форма предъявленной информации должна соответствовать как решаемым задачам, так и психофизиологическим возможностям человека.

2. Модель должна быть наглядной, т. е. оператор должен иметь возможность воспринимать сведения быстро и без кропотливого анализа. Таким образом, модель может давать наглядное представление о пространственном расположении объектов, что означает быть геометрически подобной их действительному расположению. В этом случае оператор будет иметь наглядное представление о таких свойствах управляемых объектов, как расстояние между ними, их принадлежность к какой-либо территориальной группе и т. п.

Достоинства наглядных моделей заключаются в том, что процесс восприятия такой же, как процесс восприятия реального объекта. Основная задача при разработке наглядных информационных моделей заключается в определении признаков, которые целесообразно отобразить наглядно и в допустимой степени схематизации. Но наглядность информационных моделей не всегда легко достижима, так как нередки случаи, когда объекты управления не обладают наглядными признаками. В этих случаях приходится решать задачи, близкие к тому, что в методологии науки определяется как визуализация понятий. Информационные модели, построенные по данному принципу, называются абстрактными, Достоинства абстрактных моделей заключается в том, что они отображают свойства объекта, которые недоступны непосредственному наблюдателю.

3. Достижением легкой воспринимаемости отображаемой информации обеспечивается правильной организацией ее структуры. Это означает, что в информационной модели должны быть представлены не коллекция или пара сведений, так или иначе упорядоченных, а находящиеся к определенном и очевидном взаимодействии. Одним из средств достижения оптимальной структуры является хорошая компоновка информационной модели. В этом смысле разработка отображения на экране представляет собой задачу в какой-то степени эквивалентную задаче хорошей компоновки картины.

4. Важнейшим психическим процессом при слежении за сложными динамическими образами является антиципация , т. е. возможность прогнозирования развития ситуации оператором, для обеспечения которой следует наглядно графически отображать изменения параметров. Данное положение обеспечивается, если при проектировании информационной модели предусмотрено:

Отображение конкретных изменений свойств элементов ситуации, которые происходят при их взаимодействии. В этих случаях изменения свойств отдельных элементов воспринимаются не изолированно, а в контексте ситуации в целом. Более того, изменение свойств одного элемента воспринимается как симптом изменения ситуации в: целом;

Отображение динамических отношений управляемых объектов. При этом связи и взаимодействия информационной модели должны отображаться в развитии;

Отображение конфликтных отношений, в которые вступают элементы ситуации.

5. Компоновка информации на экране должна учитывать, что горизонтальные движения глаз совершаются наиболее легко и быстро. Скорость движения глаз по кривым зависит от формы, и с помощью выбора формы можно варьировать время фиксации взгляда в той или иной области экрана. В местах расположения наиболее важных данных для процесса управления помещают структурные элементы, при движении по которым снижается скорость движения глаз.

Кодирование информации формой. Наиболее информативным обозначением тождественности информации является кодирование данных формой. Известно, что время декодирования и период латентной реакции на предметное изображение минимально по сравнению с другими методами кодирования (среднее время реакции на предмет – 0,4с, на цветное изображение – 0,9с, время фиксации взгляда па простых геометрических фигурах – 0,18мс, на буквах и цифрах – 0,3мс).

Основное значение при восприятии формы человеком имеет отношение "фигура-фон". Данное отношение имеет несколько видов описания:

Фигура имеет форму, фон относительно бесформен, фигура имеет характер вещи, фон же выглядит как неоформленный материал;

Фигура имеет, тенденцию выступать вперед, фон - отступать назад, фон кажется непрерывно продолжающимся позади фигуры;

Фигура производит большее впечатление, чем фон и легче запоминается.

В психологии эмпирически выявлены некоторые принципы организации поля сигналов, пользуясь которыми можно влиять на отношение "фигура-фон".

1. Чем меньшую замкнутую площадь занимает какая-либо конфигурация, тем больше тенденция именно этому изображению выступать в роли фигуры.

2. В качестве фигуры, прежде всего, выделяются замкнутые конфигурации.

3. Симметричные конфигурации легче воспринимаются как фигуры, чем конфигурации ассиметричные.

4. В том случае, когда поле изображения заполнено однородными элементами, фигуру образуют те из них, которые пространственно расположены ближе друг к другу.

5. Если поле изображения заполнено разнородными элементами, то фигура образуется, прежде всего, теми из них, которые имеют сходство по форме или цвету.

6. Если те или иные элементы перемещаются по полю изображения в одном направлении и с одинаковой скоростью, то именно они выделяются как фигура.

7. Если расположить часть элементов в определенном порядке, то можно создать у наблюдателя установку, которая повлияет на восприятие остальных элементов.

Решающий момент выделения фигуры из фона имеет восприятие контура. Именно восприятие контура обеспечивает возможность дифференцированного восприятия формы, известного единства строения, пропорций и взаимосвязи частей. При восприятии контура наиболее информативными являются точки, в которых происходит резкое изменение направления линий.

Чем сильнее контраст между фоном и фигурой, тем легче и быстрее происходит выделение фигуры. Контур любой фигуры - это комбинации элементарных форм: прямая линия, угол и т. д. Вырез в фигуре или контуре различается лучше, чем выступ. Достаточно хорошо глаз воспринимает также величины углов. Чем сложнее контур фигуры, чем больше информации получает при восприятии человек. Процент ошибки опознания для симметричных фигур меньше, чем для несимметричных. Но при этом необходимо учитывать, что на сложном фоне правильность опознании контуров уменьшается. При кодировании данных формой используются следующие типы или методы: числом точек, линий, величиной площади фигуры, пространственной конфигурации изображения.

Кодирование числом точек используется для обозначения числа объектов в группе или числа групп; при этом можно вместо точек использовать простые геометрические фигуры. Человек без счета может определить количество точек, расположенных в случайном порядке, если их не более пяти. Если же количество точек больше пяти, то число ошибок опознании резко увеличивается. Группировка точек в определенные схемы увеличивает точность оценки их количества. Если точки предъявляются на фоне других групп, сходных по структуре, то опознавание таких конфигураций резко понижается.

Размер или область, занятая какой-то конфигурацией, также может эффективно представлять значение данных, хотя подобно длине это плохая размерность стимула для кодирования тождественности данных. Эффективное разрешение при кодировании размером меньше, чем при кодировании длиной, потому что для кодирования размером требуется большая область отображения в пересчете ни единицу данных. Однако, такое кодирование оказывает большой психологический эффект. Достаточно хорошо идентифицируется 4-5 градаций фигур но площади. Использование изображений объемных тел нецелесообразно, так как при оценке величины человек обычно ориентируется на площадь фигуры, а не на ее объем. При сравнении с некоторыми эталонами, находящимися в информационном поле оператора, точность оценки величины площади фигуры резко возрастает. Кроме всего сказанного можно добавить, что само изменение площади фигуры несет в себе некоторую информацию, а размещение изображения в определенном месте поля зрения оператора может нести определенную смысловую нагрузку.

Представление информации в виде образов. Наиболее эффективным и несущим наибольший объем информации является представление данных в виде образов или картин. Восприятие человека устроено гак, что его мозг, взаимодействуя с внешним миром, воспринимая и осмысливая поступающую информацию, настраивается на определенные образы или эталоны, которые легко, без необходимого приспособления и тренировки, воспринимаются им и требуют дополнительного кодирования.

Основными преимуществами метода образного кодирования являются:

Возможность согласования большого потока информации с пропускной способностью сенсорных анализаторов человека;

Значительное сокращение объема ненужной информации;

Существенное снижение необходимости в априорных сведениях об изучаемом объекте;

Компактность в отношении занимаемой площади; .

Широкие возможности перестройки для обслуживания объектов различного назначения.

Поскольку человек - существо социальное, то наибольшее значение для него приобретают контакты с другими людьми. Это приводит к тому, что человек обучается распознавать огромное количество лиц. По выражению лица, мимике мы мгновенно определяем эмоциональнее состояние человека, но на ряду с основными эмоциональными состояниями мы различаем десятки их оттенков. Причем малейшие изменения. Этим определяется высокая информативность как самого лица, так и его выражения. Эта информативность лица передается в фотографиях, рисунках, карикатурах и т. д.

Анализ графической информации базируется на способности индивида интуитивно находить сходство и различия в объектах, при этом особенно хорошо запоминаются и распознаются черты лица. Указанные особенности человеческого восприятия эффективно используются в диаграммах "лица Чернова". Каждый объект представляет собой схематичное изображение лица, определенным чертам которого (ширине лица, длине носа, изгибу бровей, форме рта и т. д.) соответствуют относительные значения выбранных переменных (рис 1).

Рис.1. Примеры визуализации информации с помощью алгоритма Чернова.

Область применения системы лица разнообразна, но особенно перспективным является применение подобной системы для отображения медицинской информации, поскольку ряд физиологических характеристик человека непосредственно проявляется в чертах лица. Так по лицу можно с большой вероятностью правильно определить возраст человека, наличие избыточного веса, эмоциональное состояние, пол и т. п. Использование таких прямых ассоциаций резко сокращает время декодирования, т. е. перехода от изображения к исходному кодируемому значению параметра. Применение компьютерной графики, для синтеза изображения лиц из физиологических данных позволяет получать физиологический портрет испытуемого в прямом смысле этого слова.

Визуализация экспериментальных данных, представленных в виде числовых таблиц. В медико-психологических исследованиях результаты эксперимента часто представлены в виде числовых таблиц. Методы визуализации такого рода информации основаны, как правило, на переходе от многомерной к двумерной системе координат (метод главных компонент , методы структурного упорядочения, предложенные с соавторами ).

Рассмотрим алгоритм формирования координат объектов в методе начального упорядочения .

Для оценки рассогласования структур в RL и R2 вычисляется матрица взаимных расстояний dnk между элементами Xn и Xk из выборки X:

В n-й строке такой матрицы записаны расстояния от некоторого n-го элемента Xn до всех остальных (N-1) элементов множества https://pandia.ru/text/78/605/images/image004_27.gif" width="48" height="29 src="> до некоторого k-го элемента. Любую n-ю строку матрицы DN(X) можно рассматривать как результат упорядочения элементов относительно n-го элемента Xn путем отображения этого множества на числовую ось действительных чисел . Задавая на оси положение n-го элемента и принимая его за начало отсчета (точку Yn, координата которой на оси равна нулю), можно упорядочить образы выборки X на оси относительно n-го элемента, используя в качестве меры упорядочения расстояние от элемента Xn до всех остальных (N-1) элементов. Из точки Yn https://pandia.ru/text/78/605/images/image005_23.gif" width="23" height="24 src=">) построим перпендикулярно к оси другую числовую ось при этом k-й элемент выборки X расположим в точке пересечения осей https://pandia.ru/text/78/605/images/image008_14.gif" width="23" height="24 src=">.gif" width="48" height="29 src=">, подобно тому как это было осуществлено для оси . Координаты элементов на оси представляют собой расстояния от k-го элемента до всех остальных (N-1) элементов и позволяют судить о группируемости векторов около вектора Xk..gif" width="23" height="24 src="> определят некоторую псевдоплоскость . оценки и мониторинга психофизиологического состояния беременных женщин .

Эффективность данного метода зависит от “хорошего” выбора строк матрицы DN(X), который не должен быть совсем случаен. Выбор близких в RL элементов Xn и Xk в качестве центров упорядочения остальных (N-1) элементов на осях и нерационален, так как не дает существенно новой информации об упорядоченности выборки X, так что необходимо выбирать элементы X, относительно удаленные друг от друга. Поэтому в качестве центров упорядочения нами были выбраны «эталонный» объект и объект, имеющий наихудшие параметры (рис. 2).

Заключение. Суть приведенных методов - пути решения проблемы рационального обобщения и повышения наглядности отображаемой информации с целью создания оптимальных и комфортных условий труда оператора, с целью высвобождения его для решения задач высших уровней управления объектом или общей оценки задачи и условий функционирования на данном этапе принятия решений.

Результаты междисциплинарных исследований позволяют уверенно утверждать, что визуализация является одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности методов анализа и представления информации.

В работе представлены различные подходы к визуализации результатов экспериментальных социальных и медико-психологических исследований.

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (проект № в) и РФФИ (проект № а).

ЛИТЕРАТУРА

1. Зиновьев многомерных данных. - Красноярск: Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000. - 180 с.

2. Современные методы представления и обработки биомедицинской информации: учебное пособие / Томский политехнический университет; Сибирский государственный медицинский университет; Под ред. ; . - Томск: Изд-во ТПУ, 2004. - 336 с.

3. , . Современные методы когнитивной визуализации многомерных данных - Томск: Некоммерческий фонд развития региональной энергетики, 2007. - 216 с.

4. , Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. – СПб: Питер, 2003. – 528 с.

5. , . Аналитические исследования в медицине, биологии и экологии: учебное пособие - М. : Высшая школа, 2003. - 279 с.

6. , Шаропин система выявления групп риска среди беременных женщин //Информатика и системы управления, 2008, - № 2(16). - c. 22-23

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.

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

По сложившейся уже традиции, начнем с определения.

Визуализация информации – представление информации в виде графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т.д.

ecsocman.edu.ru

Зачем визуализировать информацию? "Глупый вопрос!" – воскликнет читатель. Конечно же, текст с картинками воспринимается лучше, чем "серый" текст, а картинки с текстом воспринимаются еще лучше. Недаром все мы так любим комиксы – ведь они позволяют нам буквально схватывать информацию на лету, казалось бы, не прикладывая ни малейших умственных усилий! А вспомните, насколько хорошо запоминался вам во время учебы материал тех лекций, которые сопровождались слайдами!

Первое, что приходит нам в голову при слове "визуализация", – это графики и диаграммы (вот она, сила ассоциаций!). С другой стороны, визуализировать таким образом можно только числовые данные, никому еще не удавалось построить график на основе связного текста. Для текста мы можем построить план, выделить основные мысли (тезисы) – сделать краткий конспект. О недостатках и вреде конспектирования мы поговорим чуть позже, а сейчас скажем о том, что если объединить план и краткий конспект – "развесить" тезисы по ветвям дерева, структура которого соответствует структуре (плану) текста, – то мы получим отличную структурную схему текста, которая запомнится намного лучше, чем любой конспект. В этом случае ветви будут играть роль тех "треков" – дорожек, связывающих понятия и тезисы, о которых мы говорили ранее.

Помните, как мы строили UML-диаграммы на основе описания проектируемой программной системы, полученного от ее будущих пользователей? Полученные картинки воспринимались и клиентами, и разработчиками намного проще и быстрее, чем текстовое описание. Точно так же можно "изобразить" абсолютно любой текст, не только техническое задание на разработку системы. Подход, описанный нами выше, позволяет визуально представить абсолютно любой текст – будь это сказка, техническое задание, лекция, фантастический роман или результаты совещания – в виде удобного и простого для восприятия дерева. Строить его можно как угодно – лишь бы получилась наглядная и понятная схема, которую хорошо бы еще проиллюстрировать подходящими по смыслу рисунками.

Такие схемы удобно применять и в общении при обсуждении каких-либо вопросов и проблем. Как показывает практика, отсутствие четких стандартов нотации не создает абсолютно никаких коммуникативных сложностей для участников обсуждений. Наоборот, использование невербальных форм представления информации позволяет концентрировать внимание именно на ключевых точках проблемы. Таким образом, визуализация является одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности анализа, представления, восприятия и понимания информации.

Ух, наконец-то мы покончили с нудным описанием научных теорий, методов и приемов, применяющихся для обработки, систематизации и визуализации информации! Предыдущая часть главы сильно утомила и автора, и читателей, и тем не менее, она была необходима: в результате мы увидели, что особенности работы нашего мозга уже активно применяются учеными в самых разных областях науки, многие вещи, которые кажутся нам привычными, – персональные компьютеры, пользовательские интерфейсы, базы знаний и т.д. – изначально строились с учетом ассоциативного характера человеческого мышления и его склонности к иерархическому представлению и визуализации информации. Но вершиной и естественным графическим выражением мыслительных процессов человека является mind mapping, к обсуждению которого мы наконец-то переходим. А заодно попытаемся расширить наше понимание принципов визуального мышления.

Которая занимается проектированием пользовательских интерфейсов. В общих чертах Юрий рассказывает о набирающих в последнее время популярность дизайнерских методиках — визуализации и инфографике, о сферах их применения и классификации, процессе создания, инструментах и примерах из практики.

Тема визуализации информации и инфографики регулярно всплывает при работе, да и в целом интересна как практика проектирования и дизайна. Хотя мы в компании работаем над веб-системами, где большинство задач решается стандартными средствами конструирования вроде форм или информационных блоков, иногда требуется емко и компактно подать большое количество информации. Часто это достаточно специфичные задачи, на продумывание интерфейса которых уходит немало времени. Правда, и задачи эти — одни из самых интересных.

У практики отображения информации в графическом виде много синонимов, но в последнее время чаще всего используются два: визуализация данных и инфографика. Существуют эти подходы уже достаточно давно , литературы по этому поводу написано много (среди наиболее известных авторов и дизайнеров: Edward Tufte, Stephen Few, Ben Fry), но в первую очередь интересно, где и как используется инфографика.

Применение

Сейчас существует множество интересных примеров визуализации, но многие из них — скорее объекты искусства, чем практически полезные носители информации. И для тех, и для других можно выделить следующие области использования:

Статистика и отчеты

Самодостаточный жанр, когда данные за некий период времени показываются вместе. Например, статической картинкой в приложении к отчету или настраиваемым графиком в сервисе статистики, с возможностью изменения параметров его отображения.

Справочная информация

Дополнение к основному тексту, наглядно иллюстрирующее его упоминаемыми данными. Скажем, дать общее представление о динамике одного из показателей, либо отобразить какой-то процесс и его этапы; может быть — показать структуру некого явления.

Интерактивные сервисы

Продукты и проекты, в которых инфографика является частью функциональности. Так, в качестве средства навигации по сервисам со сложным workflow может выступать диаграмма процесса. Почти все, что связано с работой с картами и вовсе редко обходится без смешения инфографики и интерактивности, не говоря уже о специализированных системах вроде диспетчерских и большей части компьютерных игр.

Иллюстрации

Не совсем чистый жанр — скорее, использование практик и подходов красивого отображения данных для создания самостоятельных иллюстраций. Они несут некий смысл, но это не основная их задача — основной ценностью является качество исполнения.

Эксперименты и искусство

Визуализация данных без особого практического смысла, скорее в качестве экспериментов или инсталляций. Чаще всего это сложные и громоздкие изображения, которые сложно «прочитать» бегло — объем данных и взаимосвязей между ними таков, что нужно разбираться с картинкой по частям; либо просто абстрактные изображения, автоматически сгенерированные. В последнее время направление все более популярно и периодически выходит за рамки компьютерной графики — например, в виде графиков-скульптур.

(внимание! более 9 мегабайт)

Классификация

Набор инструментов визуализации достаточно обширен — от простейших линейных графиков до сложных отображений множества связей. Разбить их можно на несколько типов:

Графики

Показывают зависимость данных друг от друга. Строятся по осям X и Y, хотя могут быть и трехмерными.

Линейный график (line chart, area chart)

Наиболее распространенный случай. Объединяет линией набор точек, соответствующих значениям по осям. Например, ежедневная посещаемость сайта за месяц. Может показывать сразу несколько наборов данных — например, статистику просмотров для 3 наиболее популярных страниц.

График рассеивания (scatterplot)

Показывает распределение ограниченного набора точек, соответствующих значениям по осям. Между точек часто рисуется выравнивающая кривая — она наглядно показывает закономерности среди значений. Например, связь между стажем работы и производительностью труда среди 50 сотрудников компании (просто соединить полученные точки в виде линейного графика нельзя — и смысл искажается, и линия будет дерганой).

Диаграммы сравнения

Показывают соотношения набора данных. Во многих случаях строятся вокруг осей, хотя и необязательно.

Столбиковая диаграмма (bar chart)

Показывает один или несколько наборов данных, сравнивая их между собой. Существует два варианта отображения в случае нескольких наборов: либо в виде нескольких стоящих рядом столбиков, либо в виде одного, но поделенного внутри в соответствии с долями значений. Например, ежегодная прибыль трёх компаний за последние 5 лет или их доли рынка за это же время.

Круговая диаграмма (pie chart)

Отображает процент, занимаемый каждым значением внутри набора данных, в виде разбитого на части круга. Например, доли рынка сотовых операторов. Может отображать сразу несколько наборов данных — в этом случае диаграммы наложены друг на друга, причем каждая из них меньше предыдущей. Например, доли рынка сотовых операторов за последение 3 года.

Площадная диаграмма (bubble chart)

Смесь графика и диаграммы — по двум осям расставлен набор точек, соответствующий значениям. При этом сами точки не соединены и имеют различную величину, которая задается третьим параметром. Например, сравнение количества купленных товаров, общей стоимости покупки и величины общего бюджета покупателя.

Кольцевая диаграмма (ring chart)

Показывает процент от максимального количества, которое занимает одно из значений в наборе данных, в виде частично закрашенного кольца. Например, количество завоеванных на чемпионате медалей относительно максимального. Часто используется сразу несколько таких диаграмм, сравнивающих разные значения.

Диаграмма разброса (span chart)

Показывает минимальную и максимальную величину значений внутри набора данных в виде урезанной столбиковой диаграммы. Начало столбика лежит не на горизонтальной оси, а в точке минимального значения по вертикали. Например, разброс стоимости квадратного метра жилья в разных районах города.

Лепестковая диаграмма (radar chart)

Сравнивает величины нескольких значений, каждая из которых соответствует точке на оси. Количество осей соответствует количеству значений, а точки объединены линями. Например, сравнение рентабельности каждого из 8 направлений деятельности компании.

Облако тегов (tag cloud)

Сравнивает ключевые слова или фразы (значения), содержащиеся внутри фрагмента текста (набора данных), задавая каждому из них свой размер шрифта. Размер шрифта зависит от величины параметра. Например, 25 самых часто упоминаемых в газетах слов за декабрь 2008 года.

Тепловая диаграмма (heat map)

Сравнивает значения внутри набора данных, закрашивая их одним из цветов в заранее выбранном спектре. Основой является изображение или другая диаграмма, на которой расставлены значения. Цвет зависит от величины параметра и чаще всего накладывается в виде пятен. Например, элементы главной страницы сайта, по которым пользователи кликают чаще всего.

Деревья и структурные диаграммы

Показывают структуру набора данных и взаимосвязи между его элементами.

Дерево (tree)

Показывает иерархию набора данных, в которой элементы являются родительскими или дочерними по отношению друг к другу. Выстраивается в виде соединенных линиями узлов, как правило, сверху вниз. Узел обычно отображается кругом или прямоугольником. Например, карта сайта.

Ментальная карта (mind map)

Показывает состав и структуру явления или понятия в виде дерева, в котором каждый узел имеет один или несколько дочерних элементов. Это частный случай дерева, с той разницей, что ветви расходятся из узла, расположенного в центре изображения. Например, конспект книги по управлению проектами, который отражает ее содержание и основные понятия.

Формализованные структурные диаграммы

Показывают состав и структуру системы или ее части в виде карточек, которые описаны с разной степенью детализации и связаны друг с другом как родительские и дочерние.
Отображается в стандартизованном виде — например, с помощью UML (Unified Modeling Language) или IDEFIX (Integration Definition for Information Modeling). Например, все сущности, необходимые для работы одного из модулей программной системы.

Диаграмма Венна-Эйлера (Venn/Euler diagram)

Показывает отношения между значениями набора данных в виде накладывающихся друг на друга кругов (чаще всего трёх). Область, в которой пересекаются все круги, показывает общее между ними. Например, пересечением соблюдения сроков, бюджета и поставленных задач является успех проекта.

Плоское дерево (tree map)

Показывает иерархию набора данных, в которой элементы являются родительскими или дочерними по отношению друг к другу. Отображается в виде набора вложенных прямоугольников, каждый из которых является ветвью дерева, а находящиеся внутри него — дочерними элементами и ветвями. Прямоугольники различаются по размеру в зависимости от параметра и имеют цвет, который задается другим параметром. Например, детальная структура бюджета компании, в котором цветом показан процент изменения каждого пункта по сравнению с предыдущим годом.