Візуальне представлення лінійних даних

Колекція даних визначена як одновимірна, коли одна з її ознак змінюється щодо одного або більш незалежних ознак. Давайте припустимо, що ми маємо валовий національний продукт (ВНП), деяких країн в 2000 році. Таблична версія, є найефективнішою формою для негайної ідентифікації ВНП однієї з показаних країн. В основному, певна країна і її відповідний ВНП можуть бути негайно відібрані в алфавітному порядку оцінюваного списку. Може бути цікаво, порівняти ВНП однієї країни з іншою. Для цієї специфічної задачі таблична версія, не є ідеальним рішенням, і краще досліджувати інші типи уявлення.

Інша дуже стандартна форма одновимірного уявлення - гістограма.. Діаграми розсіювання і гістограми - дві стандартних форми візуального представлення інформації. Це дуже прості форми, безпосередньо ясні і зрозумілі.

Коли число залежних ознак два, ми говоримо про уявлення двовимірних даних.Припустимо, що ми повинні досліджувати загальну вартість закордонного імпорту і експорту товарів країн. Проте, щоб мати ефективне бачення розподілу імпорту і експорту цих країн, ми можемо представити ці цінності на графіку з двома осями рис. 2.9.

У цього типу уявлення є дуже висока виразна можливість, за умови, що найважливіші дані (імпорт і експорт) нанесені на карту і на осі, це найточніший візуальний спосіб відчувати кількісну інформацію.

Рис. 2.9 Двовимірний графікз ВНП, нанесеним на карту

На графіку помітно, що серединна лінія позначена для таких країн як Португалія, Польща була набагато більше заснована на імпорті економіка в 2000 році ніж для Бразилії і Аргентини.

Термін трьохвимірне уявлення використовують, коли три залежні ознаки змінюються щодо одного або більш незалежних ознак. Цей випадок стає складним, починаючи з двох просторових вимірювань Оскільки ми живемо в тривимірному світі, ми добре звикли до спостереження об'єктів, представлених в тривимірних просторах. Тому, це дуже природна річ, що ж необхідно зробити щоб розширити, і включати третє вимірювання, яке ми представляємо через перспективу. Рис. 2.10 надає нам приклад в якому ми згрупували ВНП і імпорт і експорт цінності раніше показаних країн.

Тут існують два типи проблем. Перш за все, у тривимірних представленнях є проблеми перешкоди коли деякі графічні елементи приховані позаду інших елементів. По-друге, важко ідентифікувати положення графічних елементів щодо осей.

Є різні стратегії для того, щоб вирішити ці типи проблем, які стосуються до всіх тривимірних уявлень, таким як обертання зображення, щоб показати закриті об'єкти або ідентифікувати цінності, пов'язані з кожною віссю. Таким чином, третім вимірюванням нехтують, але, з іншого боку, у нас є ясніше і точніше візуальне уявлення. Проте, проблема перешкоди все ще залишається.

 

Рис. 2.10 Трьохвимірний графік

 

Дані представлені в дво і тривимірному просторовому уявленні продемонстрували, як двовимірні уявлення більш ясні і більш точні ніж тривимірні. Проте, ми звикли до уявлення образу як зображення на двовимірному екрані, так, щоб третє вимірювання було модельоване при використовуванні перспективи. Крім того, деякі емпіричні дослідження показали, що тривимірні уявлення збільшують пізнавальний вантаж, або розумове зусилля користувача.

Рис. 2.11Графічне представлення топології інтернет-мережі MBone в земному масштабі.

Двомірним уявленням повинна бути віддана перевага перед тривимірними. Тривимірні уявлення повинні використовуватися в обмежених і особливих випадках. Один випадок, в яких тривимірне уявлення надає яскравий, приклад, коли є потреба представити об'єкт у русі, або коли у даних, які будуть представлені, є тривимірний просторовий компонент, як Земля або структура молекули. Рис. 2.11 візуально представляє топологію мережі передачі даних, що використовується Інтернетом. Зображення уявлення - що створено через технологію VRML, яка дозволяє користувачу візуалізувати і досліджувати земну кулю в інтерактивному режимі, щоб зрозуміти структуру топології цієї мережі в кожній частині планети. Звичайно, це дуже ефективне представлення завдяки використовуванню технології VRML

В цьому розділі розглянута еталонна модель, яка описує процедуру, що надає інтерактивні візуальні уявлення від даних, за допомогою виконання трьох стадій: попередня обробка і перетворення даних, візуальна картографія, і створення уявлення. Кожний з них був проаналізований детально з практичним прикладом. Видно, як деякі операції, такі як вибір графічних елементів і властивостей, які використовують на візуальній стадії картографії, важливі і залежать від досвіду і здатності проектувальника системи.

 

Багатовимірний аналіз

Поняття багатовимірних даних, які являють собою набори даних, де багато атрибутів (як правило, більше чотирьох),визначають зміни у відношенні одного або декількох незалежних атрибутів. Існують численні приклади заходів, які ми проводимо щодня. Візьмемо, наприклад спробу купити стільниковий телефон. Переважне число моделей, пропонують найрізноманітніші функції. Смуги частот, Bluetooth, камера, GPRS, MMS, WAP, гучний зв'язок, і навіть Wi-Fi це лише деякі з численних сучасних функцій, які часто впливають на переваги нашого вибору одного мобільного телефону на інший.

Щоб вирішити, який мобільний телефон купити, потрібно взяти ті особливості, які нас цікавлять більше і задовольняють нашим вимогам. Оскільки є багато моделей, з особливостями, які розвиваються кожні шість місяців.

Це приклад, в якому процес прийняття рішення (купівля товарів), заснований на колекції багатовимірних даних (технічних характеристик телефонів), надається допомога (продавцем) з досвідом і знаннями про товари, які ми хочемо купити. Цей процес досконало працює, коли кількість екземплярів (стільникові телефони) і атрибути (особливості) не великі. Що станеться, якщо кількість стільникових телефонів буде надзвичайно велика, скажімо, сто чи навіть тисяча? Буде важко продавцю впоратися з усіма цими даними і повідомити про потрібний телефон без допомоги додаткових інструментів.

Тому не випадково, що один із секторів, в яких візуалізація інформації користується великим успіхом є системи підтримки прийняття рішень, як певний клас програмних систем, що допомагають у процесі прийняття рішень. Ці системи характеризуються великою кількістю даних та численних атрибутів та дуже важливі, оскільки вони забезпечують необхідну інформацію для менеджерів, аналітиків та директорів, які повинні приймати рішення, що мають вирішальне значення для функціонування компанії.
У цьому розділі проаналізуємо деякі з найбільш поширених методів візуального представлення багатовимірних даних. Також покажемо деякі успішні випадки та приклади подань для дослідницького аналізу великих обсягів багатовимірних даних.