Піксельно орієнтовані прийоми

Для максимального представлення числа елементів, деякі методи, використовують пікселі на екрані в якості основних одиниць подання. По суті, піксель представляє найменшу частину, "атомних" блоків, поза якими неможливо розділити подання. Екран комп'ютера містить кілька мільйонів пікселів і тому може потенційно становити безліч окремих елементів відображення одновимірних даних. Дані атрибути кольору пікселя відповідного елемента. Таким чином, ми отримуємо верхню межу видимих елементів на одному екрані, за яким це теоретично неможливо. На практиці, ця межа ніколи не досягається, по-перше, тому що частина екрана містить функціональні і естетичні елементи уявлення, такі як кнопки, рамки, текстові елементи, по-друге, тому що є дуже обмежене число ситуацій, де достатньо відображення одиниці інформації в кольори одного пікселя на екрані.

Розглянемо, як застосовувати ці методи, для колекція багатовимірних даних. Мета складається в представленні найбільшого обсягу даних в одному екрані, відображення кожного значення в колір пікселя на екрані і угруповання даних, які належать до певних атрибутів в конкретній області, що називається вікном. Даніель Кейма вивчав підхід з теоретичної точки зору і визначив ряд факторів, які необхідно враховувати при застосуванні цього методу:

• Вікна зазвичай представлені в прямокутній формі і розташовані як матриця на екрані. Інші форми також були запропоновані, але прямокутник залишається найбільш підходящим для кращого використання фізичного простору екрану.

• Візуальне відображення. Що кожен піксель представляє?

• Організація пікселів. Як пікселям бути організованим в кожному вікні?

• Колір відображення. Які кольори пікселів відображаються?

• Замовлення вікон. У якому порядку розташовані в Windows екрани фізичного простору?

Як приклад таких додатків, рис.2.23 показує, інструмент для моніторингу використання онлайн курсів на платформі електронного навчання. Платформи електронного навчання, до теперішнього часу, дуже розповсюджений інструмент в університетах. Для управління або статистичних цілей, він може бути надзвичайно корисним для розуміння рівня використання студентів кожного курсу онлайн. Проблема в тому, що платформа може опрацювати сотні (або навіть тисячі) курсів, і тому відслідковувати рівень використання кожного курсу що може бути дуже складним для оцінювання. Випадок, показаний на рис. 2.23 служить саме цій меті. Це свого роду прилад панелі використання ресурсів у платформі електронного навчання.

 

 

Рис. 2.23 Приклад програми, що використовує в якості основної одиниці пікселі.

Кожне вікно представляє інтерактивний курс платформи, в той час як пікселі представляють одиницю часу (1 хвилина, 1 годину, 1 день, і т.д.). Пікселі розподілені згідно часової спіралі, з першого пікселя (по порядку часу), розташованих в центрі маленького вікна, а потім поширюється на край в напрямку за годинниковою стрілкою.

 

 

Пікселі пофарбовані в залежності від кількості використання курсу протягом часу, відповідного пікселя. Колірна гамма використовується з одного синього відтінку, що складає більше, ніж 345 курсів в одному екрані, тоді зрозуміло, які курси мали найбільшу активність протягом семестру. Аналізуючи розташування кольорових пікселів в деталях, можна зрозуміти, що діяльність була зосереджена на початку або в кінці семестру, або як вони розподілені протягом семестру. Переваги цього підходу відрізняються не тільки кількістю даних, що вдасться представити в одному екрані, але і для простоти інтерпретації, яка з пізнавальної точки зору, не вимагає особливих зусиль.

 

Ще один цікавий приклад ринку це радар, виробництва компанії Smart Money, яка пропонує інвесторам фондового ринку, широкий ряд аналітичних інструментів, які використовують сучасні технології для візуального подання інформації. Радіолокаційний аналіз ринку історії акцій що котируються на американських фондових ринках (рис. 2.24).

 

,

 

Рис. 2.24 Радар ринку який керується програмою Smart Money для аналізу історії акцій фондового ринку.

Візуалізація зміни цін 500 акцій протягом останніх 8 років, дозволяє вивчити весь динамічний ринок, більш істотно за тривалий період часу. Радіолокація ринку займає тижневі коливання цін. Кожний тиждень представлений у колонці в лівій частині малюнка, в той час як інші рядки матриці відповідають кожній акції.

Акції згруповані в секторах, для вивчення розвитку різних типів секторів або галузей. Кожні щотижневі зміни цін представлені точкою в матриці ліворуч: зеленим, якщо акції пішли вгору на цьому тижні, червоним, якщо вони пішли вниз, у той час як інтенсивність кольору відображає зміну по відношенню до попереднього тижня. У прикладі, ясно помітно, як акції, що належать до технологічного сектора мають найвищий рівень нестабільності, характеризується різкими максимумами і мінімуми в дуже короткі періоди часу. Користувач може помістити свого роду збільшувальне скло на певній області в матриці, для покращення сприйняття там, де стан кожної компанії може бути чітко відокремленим. Приклад, показаний на малюнку представляє зразки вкрай негативного тижня для більшості акцій, відповідно до атаки на вежі-близнюки в Нью-Йорку 11 вересня 2001 року

У цьому розділі описані деякі з найбільш поширених методів, використовувані для представлення багатовимірних даних, які характеризують більшість реальних проблем. Завдання полягає в тому, щоб візуально представити багатовимірні дані у двовимірному просторі екрана. Це обмеження змушує вдатися до хитрощів, щоб виникла карта кількох атрибутів, ці методи мають три категорії: геометричні, знакові, і на основі пікселів.

 

Мережі і ієрархії

 

Всі набори даних, які розглядалися в попередніх розділах, організовані у формі простих списків, які, після процесу візуалізації, були перетворені у візуальне уявлення. Це візуальне уявлення, якщо воно добре розроблено, з належним виявленням потреб користувачів, може бути прийнято специфічним типом користувача, для виконання певних задач.

Не у всіх наборів даних, з якими ми маємо справу в реальному світі, є лінійна структура. Дані, структуровані через відносини (такі як міська транспортна мережа), організовані в системі мережі, оскільки відносини між елементами можна представляти як мережу, складену із зв'язаних елементів. Дані, в яких кожен елемент системи (за винятком головного елементу) є підлеглим єдиному іншому елементу, організовані ієрархічно.

Структурні властивості цих типів даних важливі для розуміння того як набір даних організований і часто є основними аспектами, які треба ясно зрозуміти через візуальні уявлення. Властивості, відношення і вкладення можуть бути просто і інтуїтивно виражені графами і деревами, ілюстрованими в наступних розділах.