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Vorteile der visuellen Form der Informationspräsentation

Mentale Bildgebungs- und Visualisierungstechniken sind häufig die Grundlage einer Orientierungsstrategie für die Diagramminterpretation. Für einige ist dies einfach, für andere ist es schwieriger, obwohl sich die Fähigkeiten mit zunehmender Erfahrung verbessern. Eine Beschreibung eines Gemäldes in Form eines geschriebenen Textes, der sich auf eine bestimmte Sportart bezieht, wird oft verwendet, um den Teilnehmern dabei zu helfen, ein lebendiges Bild zu schaffen. Dies ermöglicht es ihnen, geeignete Bewältigungsstrategien für potenziell schwierige Umweltsituationen zu entwickeln. Die Beschreibung des Geländes wird im Orientierungslauf häufig im Rahmen des Techniktrainings verwendet. Beispielsweise bittet der Trainer oder eine andere Person den Orientierungsläufer, den Standort der Kontrolle oder wichtiger Orientierungspunkte auf einem kleinen Abschnitt der Karte vorzustellen und dann verbal zu beschreiben. Der Standort des CP liegt auf der Spitze eines Hügels, der im Nordosten und Südwesten kleine Sümpfe aufweist. Nach Westen erstreckt sich ein langer Ausläufer, im Nordosten, Osten und Südwesten befinden sich kleinere Hügel. Auf welchem Hügel steht der CP? In ähnlicher Weise könnte sich der Orientierungsläufer eine Beschreibung eines kleinen Bereichs der Karte oder des Kontrollorts anhören und dann versuchen, die verbale Beschreibung zu reproduzieren: Der wurstförmige Hügel hat zwei Gipfel, einen an jedem Ende einer Enge Ost-West-Gebirge. Die Bergkette besteht aus zwei Hügeln, die in gleichem Abstand von den Gipfeln einen Sattel bilden. Nordwestlich des Sattels fällt ein Tal steil ab. Der Ostgipfel ist höher als der Westgipfel und weist im Osten einen steilen Hang, einen großen, breiten Ausläufer im Norden und einen sanften Hang im Süden auf. Der Westgipfel weist nach Norden und Westen einen sanften Hang und nach Süden einen langen, schmalen Ausläufer auf. Beide Methoden tragen zur Entwicklung einer visuellen Darstellung bei. Visualisierungsfähigkeiten sind für den Orientierungslauf von grundlegender Bedeutung. Die Fähigkeit, die Position eines Steuerelements oder eines bestimmten Bereichs einer Karte zu visualisieren, sollte sich mit zunehmender Erfahrung verbessern. Das Training sollte jedoch nicht auf Training oder Wettkampf beschränkt sein. Es gibt weitere Möglichkeiten zum Üben, sowohl drinnen als auch draußen. Beispielsweise kann dem eigentlichen Besuch des Gebiets das schrittweise Erlernen von Karten bekannter und unbekannter Gebiete und die anschließende Visualisierung der Position des Kontrollpunkts auf der Grundlage der Karteninformationen vorausgehen. Sehr oft hört man vom Orientierungsläufer, wenn man über die Lage eines Kontrollpunkts oder eines Kartenausschnitts spricht: „Das war nicht das, was ich erwartet hatte.“ Eine andere von einigen Orientierungsläufern verwendete Methode besteht darin, in vertrautem Gelände zu üben, an einer Karte eines anderen Gebiets zu arbeiten und zu versuchen, sich beim Laufen die Merkmale des unbekannten Geländes vorzustellen. Das mag etwas bizarr erscheinen, ist aber eine sehr gute Konzentrationsübung.

Reschetnew-Lesungen. 2014

zu innovieren, da die Korrektur des Stils mehr Zeit in Anspruch nimmt.

2. Um die Wirksamkeit der Ausbildung zur Entwicklung der psychologischen Bereitschaft des Lehrers für innovative Aktivitäten zu erhöhen, empfiehlt es sich, Gruppen unter Berücksichtigung der individuellen Stile der Lehrertätigkeit zu bilden.

3. Die beste Fortsetzung der durchgeführten Schulungen könnte eine Nachschulungsunterstützung im Format eines Fernkurses sein.

Die gewonnenen Ergebnisse können als Grundlage für die Entwicklung eines Ausbildungsprogramms dienen

oder Erhöhung der psychologischen Bereitschaft von Lehrern für innovative Aktivitäten sowie für die Entwicklung eines individuellen Aktivitätsstils als Voraussetzung für die innovative Ausbildung eines Lehrers.

Damit wurde die Hypothese der Studie über das Bestehen eines Zusammenhangs zwischen der psychologischen Bereitschaft eines Lehrers zu innovativer Tätigkeit und dem Stil der pädagogischen Tätigkeit empirisch bestätigt.

VISUELLE DARSTELLUNG VON INFORMATIONEN

O. V. Brazgovka, O. P. Mikova

Sibirische Staatliche Universität für Luft- und Raumfahrt, benannt nach Akademiker M.F. Reshetnev Russische Föderation, 660014, Krasnojarsk, prosp. ihnen. Gas. „Krasnojarsker Arbeiter“, 31

Email: [email protected]

Berücksichtigt werden die Möglichkeiten der visuellen Darstellung von Informationen als bequemste und zugänglichste Möglichkeit, technisches Denken nicht nur in der Produktion, sondern auch in anderen Bereichen zu präsentieren.

Schlüsselwörter: grafische Darstellung von Informationen, Visualisierung, Bildsprache, figurative Darstellungen.

VISUELLE DARSTELLUNG VON INFORMATIONEN

O. V. Brazgovka, O. P. Mikova

Sibirische Staatliche Universität für Luft- und Raumfahrt, benannt nach dem Akademiker M. F. Reshetnev 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnojarsk, 660014, Russische Föderation E-Mail: [email protected]

In dieser Stellungnahme werden die Möglichkeiten der Visualisierung als eine der bequemsten und zugänglichsten Möglichkeiten betrachtet, Ingenieurideen nicht nur im Produktionsprozess, sondern auch in anderen Bereichen auszudrücken.

Schlüsselwörter: grafische Darstellung von Informationen, Visualisierung, Bildsprache, darstellende Vorstellungskraft.

Das meiste Wissen, dem der moderne Mensch begegnet, ist verbaler Natur. Die gebräuchlichste Art der Speicherung und Übermittlung von Informationen ist Text, der in der Regel sequentiell von Anfang bis Ende gelesen wird – ein lineares Kommunikationsmittel. In der Methodik des wissenschaftlichen Wissens besteht jedoch ein Interesse an der visualisierten Form des Wissens und der Darstellung von Informationen strukturiert in Form von Grafiken, Diagrammen, Grafiken, Diagrammen. Bei der Übersetzung von Informationen aus einer Textform in eine grafische Form sollen die Grafiken als „Resonanz“ für das Verständnis des Problems dienen und zur Generierung von Hypothesen, Ideen und Zielen beitragen. Die Rolle der Informationsvisualisierung in der Bildung gewinnt besonders an Bedeutung, da sie dabei hilft, den Lernstoff zu verallgemeinern und sich daran zu erinnern, und auch dazu beiträgt, ihn länger im Gedächtnis zu behalten und bei Bedarf schnell zu reproduzieren. In gewisser Weise sind strukturelle und logische Schemata, grafische

Fics, Grafiken fungieren als Zwischenglied zwischen dem externen linearen Inhalt (Lehrbuchtext) und dem internen nichtlinearen Inhalt (im Kopf). Visuelle Bilder reduzieren das verbale Denken und verdichten Informationen.

Es gibt eine visuelle, einprägsame, für jeden seit der Kindheit verständliche Form der Informationspräsentation – das sind Grafiken. Die grafische Art der Informationsdarstellung nutzte der Mensch schon Tausende von Jahren, lange vor der Erfindung der Schrift. Dabei handelte es sich zunächst um Höhlenmalereien, piktografische Schriften, dann um Miniaturen mit technischem Thema, anhand derer sich die Herstellungsweise bestimmter Objekte feststellen lässt, und um Zeichnungen, Zeichnungen, die nur vorläufige Vorstellungen über die Umrisse des Objekts vermittelten. Zeichnungen und Diagramme werden seit mehr als drei Jahrtausenden zur Lösung geometrischer Probleme verwendet.

Wie andere Sprachen verfügt auch eine visuelle Sprache über eigene Ressourcen und Fähigkeiten

Innovative Bildungstechnologien an der Universität

für ihn - ein Wörterbuch der Formelemente, eine Grammatik der räumlichen Organisation, Redewendungen der dreidimensionalen Perspektive und eine Syntax zur Formulierung von Bildern. In der bildenden Kunst ist Bildsprache oft ein Selbstzweck, der den Wert des gesamten Werkes bestimmt, und die grafische Darstellung von Informationen soll beim Betrachter Emotionen hervorrufen. Im angewandten Bereich, insbesondere im technischen Zeichnen und in der gewerblichen Kunst, ist der Einsatz auf die Anforderungen der Produktion beschränkt und grafische Mittel zur Darstellung von Informationen (Zeichnungen, Diagramme, Tabellen, Schaubilder, Diagramme) sind nur für die Übermittlung technischer Informationen bestimmt . Bei wissenschaftlich-technischen Grafiken kommt es zunächst nicht auf eine ästhetische Wirkung an, sondern auf die Klarheit der vermittelten Idee.

Durch den wissenschaftlichen und technischen Fortschritt steigt mit zunehmender Komplexität technischer Geräte der Bedarf an effizienteren Mitteln zur Informationsübertragung. Zu diesem Zweck werden die Fähigkeiten der Grafiksprache und die Möglichkeit der Erstellung von 3D-Modellen mittels Computergrafik mobilisiert.

Allerdings werden Informationen viel häufiger ohne den Einsatz effektiver grafischer Tools angezeigt. Es gibt Fachtexte, die man nicht als Ganzes erfassen kann, sondern die man sehr genau auswendig lernen muss, um sich dann bei der praktischen Arbeit strikt an ihnen zu orientieren. Dabei handelt es sich beispielsweise um verschiedene Anleitungen zum Bedienen, Reparieren und Einrichten von Geräten. Hinweise oder Definitionen, ergänzt durch grafische Darstellungen, könnten zum besseren Verständnis beitragen.

Der Wert visueller, auch grafischer Bilder ist besonders groß für Menschen mit einer vorherrschenden visuell-figurativen Denkweise.

Der Kunsthistoriker und Psychologe R. Arnheim argumentiert, dass dem Leser keine Informationen über ein Objekt direkt vermittelt werden können, wenn dieses Objekt nicht in lesbarer Form, in Form gut konstruierter Zeichnungen und Zeichnungen präsentiert wird.

Einer der größten Spezialisten für die Psychologie des Sehens, Professor R. L. Gregory, sagt in seinem Buch „The Intelligent Eye“, dass „verstehen“ bedeutet, Dinge auf eine bestimmte Art und Weise zu sehen, aber man kann nicht „sehen“, ohne zu verstehen.

Die Mittel der grafischen Darstellung von Informationen werden in den unterschiedlichsten Bereichen der visuellen Kommunikation eingesetzt, von der Illustration eines Fachbuchs und der Kartographie bis hin zu Anleitungen zum Aufbau von Bauwerken oder zur Verwendung verschiedener Geräte. In all diesen Bereichen geht es vor allem darum, bestimmte Denkprozesse anhand von Bildern hervorzurufen, und die Zeichnung ist genau das Mittel, mit dem ein „grafischer Gedanke“ in Form einer „grafischen Aussage“ übermittelt wird. Darüber hinaus erfordert die grafische Aussage keine Übersetzung in verschiedene Sprachen und wird häufig in vielen Anleitungen für Montage, Betrieb, Reparatur usw. verwendet.

Diagramme können in der Anfangsphase der Studie verwendet werden, um den Kern des Problems zu untersuchen, die Ausgangsdaten zu analysieren, sowie in der Endphase der Studie, um die Ergebnisse in einer praktischen, visuellen Form darzustellen

Die Beherrschung der Technik der Visualisierung wissenschaftlicher und technischer Informationen sowie die Fähigkeit, diese in Form einer klaren, einfachen Zeichnung darzustellen, ist sowohl für einen Wissenschaftler, der einen Bericht erstellt, ein Buch oder eine Dissertation schreibt, als auch für einen Ingenieur, der sein Original verteidigt, von großer Bedeutung technische Ideen.

Bildliche Darstellungen erfüllen eine Reihe wichtiger Funktionen in der wissenschaftlichen und pädagogischen Tätigkeit – Verallgemeinerung, Synthese heterogener Informationen, die für das Verständnis notwendig sind, die Fähigkeit, das Wesen des Unbekannten durch das Vertraute auszudrücken. In diesem Sinne können sie als notwendiger Bestandteil der Wissenschaftssprache betrachtet werden.

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„Man sagt, ein Bild sagt mehr als tausend Worte, und das stimmt, aber unter der Bedingung, dass das Bild gut ist.“ Bogenschütze

Mit zunehmender Menge an gesammelten Daten wird es selbst bei Verwendung beliebig leistungsfähiger und vielseitiger Data-Mining-Algorithmen immer schwieriger, die Ergebnisse zu „verdauen“ und zu interpretieren. Und wie Sie wissen, ist eine der Aufgaben des Data Mining die Suche nach praktisch nützlichen Mustern. Ein Muster kann nur dann praktisch nützlich werden, wenn es verstanden und verstanden werden kann.

Im Jahr 1987 wurden auf Initiative des Technischen Komitees für Computergrafik der ACM SIGGRAPH IEEE Computer Society aufgrund der Notwendigkeit, neue Methoden, Werkzeuge und Datentechnologien einzusetzen, die entsprechenden Aufgaben der Visualisierungsrichtung formuliert.

Zu den Methoden der visuellen oder grafischen Darstellung von Daten gehören Grafiken, Diagramme, Tabellen, Berichte, Listen, Blockdiagramme, Karten usw.

Visualisierung wurde traditionell als Hilfsmittel zur Datenanalyse angesehen, aber jetzt zeigen immer mehr Untersuchungen, dass sie eine eigenständige Rolle spielt.

Herkömmliche bildgebende Verfahren können auf folgende Weise eingesetzt werden:

∙ dem Benutzer Informationen in visueller Form präsentieren;

∙ Beschreiben Sie kompakt die dem Originaldatensatz innewohnenden Muster.

∙ Reduzieren Sie die Dimension oder komprimieren Sie Informationen.

∙ Lücken im Datensatz schließen;

∙ Finden Sie Rauschen und Ausreißer in einem Datensatz.

Visualisierung von Data-Mining-Tools

Jeder der Data-Mining-Algorithmen verwendet einen spezifischen Visualisierungsansatz. In früheren Vorlesungen haben wir eine Reihe von Data-Mining-Methoden betrachtet. Im Zuge der Nutzung jeder der Methoden bzw. ihrer Softwareimplementierung erhielten wir einige Visualisierer, mit deren Hilfe wir die durch die Arbeit der entsprechenden Methoden und Algorithmen erzielten Ergebnisse interpretieren konnten.

∙ Bei Entscheidungsbäumen handelt es sich um eine Visualisierung des Entscheidungsbaums, eine Liste von Regeln und eine Kontingenztabelle.

∙ Bei neuronalen Netzen kann dies je nach Werkzeug die Topologie des Netzes sein, ein Diagramm der Änderung der Fehlergröße, das den Lernprozess demonstriert.

∙ Für Kohonen-Karten: Einfahrt, Ausfahrt, andere spezifische Karten.

∙ Bei der linearen Regression ist der Visualisierer die Regressionslinie.

∙ Für Clustering: Dendrogramme, Streudiagramme.

Diagramme und Streudiagramme werden häufig verwendet, um die Leistung einer Methode zu bewerten.

Alle diese Arten der visuellen Darstellung oder Anzeige von Daten können eine der folgenden Funktionen erfüllen:

∙ sind eine Veranschaulichung des Aufbaus eines Modells (z. B. eine Darstellung der Struktur (Graph) eines neuronalen Netzwerks);

∙ helfen, das Ergebnis zu interpretieren;

∙ sind ein Mittel zur Beurteilung der Qualität des konstruierten Modells;

∙ Kombinieren Sie die oben aufgeführten Funktionen (Entscheidungsbaum, Dendrogramm).

Visualisierung von Data-Mining-Modellen

Die erste Funktion (Abbildung des Modellaufbaus) ist tatsächlich eine Visualisierung des Data-Mining-Modells. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Modelle darzustellen, aber die grafische Darstellung bietet dem Benutzer den maximalen „Wert“. Der Benutzer ist in den meisten Fällen kein Modellierungsspezialist, sondern meist ein Experte auf seinem Fachgebiet. Daher sollte das Data-Mining-Modell in der dafür natürlichsten Sprache dargestellt werden oder zumindest eine Mindestanzahl unterschiedlicher mathematischer und technischer Elemente enthalten.

Daher ist Verfügbarkeit eines der Hauptmerkmale des Data-Mining-Modells. Trotzdem gibt es eine so gängige und einfachste Möglichkeit, ein Modell als „Black Box“ darzustellen. In diesem Fall versteht der Benutzer das Verhalten des von ihm verwendeten Modells nicht. Doch trotz des Missverständnisses erhält er das Ergebnis – die aufgedeckten Muster. Ein klassisches Beispiel für ein solches Modell ist das neuronale Netzwerkmodell.

Eine andere Möglichkeit, ein Modell darzustellen, besteht darin, es auf intuitive und verständliche Weise darzustellen. In diesem Fall kann der Benutzer tatsächlich verstehen, was „im Inneren“ des Modells passiert. Somit ist es möglich, seine direkte Beteiligung am Prozess sicherzustellen.

Solche Modelle bieten dem Benutzer die Möglichkeit, seine Logik mit Kollegen, Kunden und anderen Benutzern zu diskutieren oder zu erklären.

Das Verständnis des Modells führt zum Verständnis seines Inhalts. Durch das Verständnis steigt das Vertrauen in das Modell. Das klassische Beispiel ist der Entscheidungsbaum. Der erstellte Entscheidungsbaum verbessert das Verständnis des Modells wirklich, d. h. verwendetes Data-Mining-Tool.

Zusätzlich zum Verständnis bieten solche Modelle dem Benutzer die Möglichkeit, mit dem Modell zu interagieren, ihm Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten. Ein Beispiel für eine solche Interaktion ist die „Was wäre wenn“-Funktion. Durch den System-Benutzer-Dialog kann der Benutzer ein Verständnis für das Modell erlangen.

Kommen wir nun zu den Funktionen, die dabei helfen, die Ergebnisse der Erstellung von Data-Mining-Modellen zu interpretieren und auszuwerten. Dabei handelt es sich um alle Arten von Grafiken, Diagrammen, Tabellen, Listen usw.

Beispiele für Visualisierungstools, mit denen die Qualität eines Modells bewertet werden kann, sind ein Streudiagramm, eine Kontingenztabelle und ein Diagramm der Änderung des Fehlerwerts.

Streudiagramm ist ein Diagramm der Abweichung der vom Modell vorhergesagten Werte von den realen Werten. Diese Diagramme werden für kontinuierliche Mengen verwendet. Eine visuelle Beurteilung der Qualität des konstruierten Modells ist erst am Ende des Modellbauprozesses möglich.

Kontingenztabelle Wird zur Auswertung der Klassifizierungsergebnisse verwendet. Solche Tabellen werden für verschiedene Klassifizierungsmethoden verwendet. Wir haben sie bereits in früheren Vorlesungen verwendet. Die Beurteilung der Qualität des konstruierten Modells ist erst am Ende des Modellbauprozesses möglich.

Diagramm der Änderung der Fehlergröße. Die Grafik zeigt die Änderung des Fehlerwerts im Verlauf des Modellbetriebs. Während des Betriebs neuronaler Netze kann der Benutzer beispielsweise die Änderung des Fehlers in den Trainings- und Testsätzen beobachten und das Training stoppen, um ein „Übertraining“ des Netzes zu verhindern. Dabei kann die Beurteilung der Qualität des Modells und seiner Veränderungen direkt im Prozess der Modellerstellung beurteilt werden.

Beispiele für Visualisierungstools, die bei der Interpretation des Ergebnisses helfen, sind: Trendlinie in der linearen Regression, Kohonen-Karten, Streudiagramm in der Clusteranalyse.

Bildgebende Methoden

Visualisierungsmethoden werden je nach Anzahl der verwendeten Messungen üblicherweise in zwei Gruppen eingeteilt:

∙ Darstellung von Daten in einer, zwei und drei Dimensionen;

∙ Darstellung von Daten in vier oder mehr Dimensionen.

Darstellung von Daten in einer, zwei und drei Dimensionen

Diese Methodengruppe umfasst bekannte Möglichkeiten zur Darstellung von Informationen, die der menschlichen Vorstellungskraft zur Wahrnehmung zur Verfügung stehen. Fast jedes moderne Data-Mining-Tool enthält visuelle Darstellungen aus dieser Gruppe.

Je nach Anzahl der Ansichtsdimensionen können dies folgende Möglichkeiten sein:

∙ univariate Dimension, oder 1-D;

∙ bivariate Messung, oder 2D;

∙ dreidimensionale oder Projektionsmessung, oder 3D.

Es ist zu beachten, dass das menschliche Auge zweidimensionale Darstellungen von Informationen am natürlichsten wahrnimmt.

Bei der Verwendung der zwei- und dreidimensionalen Darstellung von Informationen hat der Benutzer die Möglichkeit, die Muster des Datensatzes zu erkennen:

∙ seine Clusterstruktur und Verteilung von Objekten in Klassen (z. B. in einem Streudiagramm);

∙ topologische Merkmale;

∙ Vorhandensein von Trends;

∙ Informationen über die relative Position der Daten;

∙ das Vorhandensein anderer Abhängigkeiten, die dem untersuchten Datensatz innewohnen.

Wenn der Datensatz mehr als drei Dimensionen hat, sind folgende Optionen möglich:

∙ die Verwendung mehrdimensionaler Methoden zur Darstellung von Informationen (sie werden weiter unten besprochen);

∙ Dimensionsreduktion auf ein-, zwei- oder dreidimensionale Darstellung. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Dimension zu reduzieren, eine davon – die Faktorenanalyse – wurde in einer der vorherigen Vorlesungen behandelt. Um die Dimension zu reduzieren und gleichzeitig Informationen auf einer zweidimensionalen Karte zu visualisieren, werden Kohonens selbstorganisierende Karten verwendet.

Datendarstellung in 4+ Dimensionen

Darstellungen von Informationen in vierdimensionalen und mehrdimensionalen Dimensionen sind für die menschliche Wahrnehmung unzugänglich. Es wurden jedoch spezielle Methoden entwickelt, um es einem Menschen zu ermöglichen, solche Informationen anzuzeigen und wahrzunehmen.

Die bekanntesten Möglichkeiten der mehrdimensionalen Darstellung von Informationen:

∙ parallele Koordinaten;

∙ „Chernovs Gesichter“;

∙ Blütenblattdiagramme.

Parallele Koordinaten

In parallelen Koordinaten werden Variablen horizontal kodiert, die vertikale Linie definiert den Wert der Variablen. Ein Beispiel für einen Datensatz, der in kartesischen Koordinaten und parallelen Koordinaten dargestellt wird, ist in Abb. dargestellt. 16.1. Diese Methode zur Darstellung mehrdimensionaler Daten wurde 1985 von Alfred Inselberg erfunden.

Medizinische Forscher haben herausgefunden, dass ein Mensch nur 70 % der daraus gewonnenen Informationen aufnimmt, wenn in der Gebrauchsanweisung eines Arzneimittels nur Text enthalten ist. Wenn man der Anleitung Bilder hinzufügt, lernt man bereits 95 %.

Unser Unternehmen entwickelt und unterstützt seit vielen Jahren Datenvisualisierungstools und deckt dabei ein breites Spektrum an Plattformen und Technologien ab. Und das macht Sinn, denn Visualisierungstools waren und sind auf dem Entwicklungsmarkt schon immer gefragt. Und wir kennen den Grund für diese Popularität.

Was ist Datenvisualisierung?

Zunächst muss man wissen, was Datenvisualisierung ist und welche Methoden auch im Alltag zum Einsatz kommen.

Die einfachste und damit gebräuchlichste Visualisierungsmethode sind Diagramme.

Datenvisualisierung ist eine visuelle Darstellung von Arrays verschiedener Informationen. Es gibt verschiedene Arten der Visualisierung:

Die übliche visuelle Darstellung quantitativer Informationen in schematischer Form. Zu dieser Gruppe gehören bekannte Kreis- und Liniendiagramme, Histogramme und Spektrogramme, Tabellen und verschiedene Streudiagramme.
Daten während der Visualisierung können in eine Form umgewandelt werden, die die Wahrnehmung und Analyse dieser Informationen verbessert. Zum Beispiel eine Karte und ein Polardiagramm, eine Zeitlinie und ein Diagramm mit parallelen Achsen, ein Euler-Diagramm.
Mit der konzeptionellen Visualisierung können Sie komplexe Konzepte, Ideen und Pläne mithilfe von Konzeptkarten, Gantt-Diagrammen, Diagrammen mit minimalem Pfad und anderen ähnlichen Diagrammtypen entwickeln.
Strategische Visualisierung übersetzt verschiedene Daten über Aspekte der Arbeit von Organisationen in eine visuelle Form. Hierbei handelt es sich um alle Arten von Leistungsdiagrammen, Lebenszyklusdiagrammen und Diagrammen von Organisationsstrukturen.
Um strukturelle Informationen anhand von Pyramiden, Bäumen und Datenkarten grafisch zu organisieren, hilft die metaphorische Visualisierung, ein Paradebeispiel hierfür ist die U-Bahn-Karte.
Mit der kombinierten Visualisierung können Sie mehrere komplexe Diagramme wie in einer Wetterkarte in einem Diagramm kombinieren.

Warum Datenvisualisierung verwenden?

Visuelle Informationen werden besser wahrgenommen und ermöglichen es Ihnen, dem Betrachter schnell und effektiv eigene Gedanken und Ideen zu vermitteln. Physiologisch ist die Wahrnehmung visueller Informationen für den Menschen von grundlegender Bedeutung. Es gibt zahlreiche Studien, die Folgendes bestätigen:

90 % der Informationen nimmt ein Mensch durch das Sehen wahr
70 % der Sinnesrezeptoren befinden sich in den Augen
Etwa die Hälfte der Neuronen im menschlichen Gehirn sind an der Verarbeitung visueller Informationen beteiligt
Bei der Arbeit mit visuellen Daten wird die kognitive Funktion des Gehirns, die für die Verarbeitung und Analyse von Informationen verantwortlich ist, um 19 % weniger genutzt
17 % höhere Produktivität einer Person, die mit visuellen Informationen arbeitet
4,5 % bessere Erinnerung an detaillierte visuelle Informationen

Wenn Sie den Leser bitten, sich die Namen der Kontinente zu merken, erscheint dieses besondere Bild im Kopf.

Visuelle Informationen werden 60.000 Mal schneller wahrgenommen als Textinformationen

In der Grafik findet der Leser schnell die Minimal- und Maximalwerte

10 % eines Menschen erinnern sich an das, was er hört, 20 % an das, was er liest, und 80 % an das, was er sieht und tut.
Eine Person führt eine Anweisung um 323 % besser aus, wenn sie Abbildungen enthält

Die folgende Anleitung ist viel einfacher und schneller zu verstehen und zu befolgen.

Mehr zu Fakten und Forschung erfahren Sie in einer interessanten Infografik.

Offensichtlich ist eine Person dazu veranlagt, visuelle Informationen zu verarbeiten. Die Datenvisualisierung ist nicht nur ein großartiges Verarbeitungswerkzeug für unser Gehirn, sondern hat auch mehrere Vorteile:

Fokussierung auf verschiedene Aspekte von Daten

Mithilfe von Grafiken können Sie die Aufmerksamkeit des Lesers leicht auf rote Indikatoren lenken.

Analyse eines großen Datensatzes mit komplexer Struktur
Reduzieren Sie die Informationsüberflutung einer Person und behalten Sie ihre Aufmerksamkeit
Eindeutigkeit und Klarheit der Ausgabedaten
Hervorhebung der in den Informationen enthaltenen Beziehungen und Zusammenhänge

Wichtige Daten sind auf dem Diagramm leicht zu erkennen

Ästhetischer Anreiz

Ästhetisch ansprechende Grafiken machen die Datenpräsentation auffällig und einprägsam

Edward Tufte, Autor einiger der besten Bücher zum Thema Visualisierung, beschreibt Visualisierung als ein Werkzeug zur Darstellung von Daten; den Betrachter dazu anregen, über das Wesentliche und nicht über die Methodik nachzudenken; Vermeiden Sie eine Verzerrung der Aussagekraft der Daten. Anzeige vieler Zahlen auf kleinem Raum; Darstellung eines großen Datensatzes in einem kohärenten und kohärenten Ganzen; Aufforderung an den Betrachter, Datenteile zu vergleichen; hinreichend klaren Zielen dienen: Beschreibung, Recherche, Ordnung oder Dekoration („The Visual Display of Quantitative Information“, Edward Tufte).

Wie nutzt man die Datenvisualisierung richtig?

Der Erfolg der Visualisierung hängt direkt von der richtigen Anwendung ab, nämlich von der Wahl des Diagrammtyps, seiner richtigen Verwendung und Gestaltung.

Der Erfolg der Visualisierung hängt zu 60 % von der Wahl des Diagrammtyps ab, zu 30 % von der richtigen Verwendung und zu 10 % von der richtigen Gestaltung.

Korrekter Diagrammtyp

Das Diagramm ermöglicht es Ihnen, die Idee, die die Daten enthalten, auf die vollständigste und genaueste Weise auszudrücken. Daher ist es sehr wichtig, den richtigen Diagrammtyp auszuwählen. Die Auswahl kann nach dem Algorithmus erfolgen:

Die Ziele der Visualisierung sind die Verwirklichung der Grundidee von Informationen, dafür müssen die ausgewählten Daten dargestellt werden, welche Wirkung soll erzielt werden – Zusammenhänge in Informationen erkennen, Datenverteilung aufzeigen, Daten zusammenstellen oder vergleichen.

Die erste Zeile zeigt Diagramme mit dem Zweck, Beziehungen zwischen den Daten und der Datenverteilung darzustellen, und die zweite Zeile zeigt die Zusammensetzung und den Vergleich von Daten.

Beziehungen in Daten ist die Art und Weise, wie sie voneinander abhängig sind, die Verbindung zwischen ihnen. Mithilfe von Beziehungen können Sie das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Abhängigkeiten zwischen Variablen erkennen. Wenn der Hauptgedanke der Informationen die Formulierungen „bezieht sich auf“, „nimmt ab/steigt mit“ enthält, dann sollte man sich bemühen, die Zusammenhänge in den Daten genau darzustellen.
Datenverteilung- wie sie relativ zu etwas angeordnet sind, wie viele Objekte in bestimmte aufeinanderfolgende Bereiche numerischer Werte fallen. Die Grundidee wird in diesem Fall die Ausdrücke „im Bereich von x bis y“, „Konzentration“, „Häufigkeit“, „Verteilung“ enthalten.
Datenzusammensetzung- Daten kombinieren, um das Gesamtbild als Ganzes zu analysieren, Komponenten vergleichen, die einen Prozentsatz eines bestimmten Ganzen ausmachen. Die Schlüsselbegriffe für die Komposition sind „komponiert x%“, „Anteil“, „Prozentsatz des Ganzen“.
Datenvergleich- Kombinieren von Daten, um einige Indikatoren zu vergleichen und festzustellen, wie Objekte zueinander in Beziehung stehen. Es handelt sich auch um einen Vergleich von Komponenten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Schlüsselbegriffe für eine Idee beim Vergleich sind „größer/kleiner als“, „gleich“, „Änderungen“, „Zunahme/Abnahme“.

Nachdem der Zweck der Visualisierung definiert wurde, muss der Datentyp definiert werden. Sie können in ihrer Art und Struktur sehr heterogen sein, unterscheiden im einfachsten Fall jedoch zwischen kontinuierlichen numerischen und zeitlichen Daten, diskreten Daten, geografischen und logischen Daten. Kontinuierliche numerische Daten enthalten Informationen über die Abhängigkeit eines numerischen Werts von einem anderen, beispielsweise Funktionsgraphen wie y=2x. Kontinuierliche Zeit enthält Daten über Ereignisse, die in einem beliebigen Zeitraum auftreten, beispielsweise ein täglich gemessenes Temperaturdiagramm. Diskrete Daten können Abhängigkeiten von kategorialen Werten enthalten, beispielsweise ein Diagramm der Anzahl der Warenverkäufe in verschiedenen Geschäften. Geografische Daten enthalten verschiedene Informationen zu Standort, Geologie und anderen geografischen Indikatoren. Ein Paradebeispiel ist eine reguläre geografische Karte. Logische Daten zeigen die logische Anordnung von Komponenten relativ zueinander, beispielsweise einen Stammbaum.

Diagramme kontinuierlicher numerischer und zeitlicher Daten, diskreter Daten, geografischer und logischer Daten

Je nach Ziel und Daten können Sie das für Sie am besten geeignete Diagramm auswählen. Es ist am besten, Vielfalt um der Vielfalt willen zu vermeiden und nach dem Motto „Je einfacher, desto besser“ zu wählen. Verwenden Sie nur für bestimmte Daten bestimmte Diagrammtypen. In anderen Fällen funktionieren die gängigsten Diagramme gut:

linear (Linie)
mit Flächen
Spalten und Histogramme (Balken)
Kreisdiagramm (Kuchen, Donut)
Polarplot (Radar)
Streudiagramm (Streuung, Blase)
Karten (Karte)
Bäume (Baum, mentale Karte, Baumkarte)
Zeitdiagramme (Zeitleiste, Gantt, Wasserfall).

Liniendiagramme, Flächendiagramme und Histogramme können mehrere Werte in einem Argument für eine Kategorie enthalten, die entweder absolut (dann wird bei solchen Diagrammtypen das Stapelpräfix hinzugefügt) oder relativ (vollständig gestapelt) sein können.

Diagramm mit gestapelten Werten und mit vollständig gestapelten Werten

Bei der Auswahl eines geeigneten Diagramms können Sie sich an der folgenden Tabelle orientieren, die auf Basis dieses Diagramms und des Buches „Speak the language of charts“ von Gene Zelazny erstellt wurde:

Richtige Verwendung des Diagramms

Es ist nicht nur wichtig, den richtigen Diagrammtyp auszuwählen, sondern ihn auch richtig zu verwenden:

Es ist nicht erforderlich, das Diagramm mit vielen Informationen zu laden. Die optimale Anzahl verschiedener Datentypen und Kategorien beträgt nicht mehr als 4-5, andernfalls wäre es sinnvoller, ein solches Diagramm in mehrere Teile zu unterteilen.

Ein solches Diagramm kann mit Spaghetti verglichen werden und wird besser in mehrere Diagramme unterteilt.

Es ist richtig, den Maßstab und dessen Maßstab für das Diagramm zu wählen. Bei Histogrammen und Flächendiagrammen ist es vorzuziehen, die Werteskala bei Null zu beginnen. Versuchen Sie, keine umgekehrten Skalen zu verwenden – dies führt den Betrachter sehr oft über die Daten in die Irre.

Eine falsche Skala wirkt sich negativ auf die Wahrnehmung von Daten aus. Im ersten Fall ist der Maßstab falsch gewählt, im zweiten Fall ist der Maßstab invertiert

Bei Tortendiagrammen und Grafiken, die einen Prozentsatz des Gesamtanteils darstellen, muss die Summe der Werte immer 100 % betragen.
Für eine bessere Wahrnehmung der Daten ist es besser, die Informationen auf der Achse anzuordnen – entweder nach Werten, alphabetisch oder nach logischer Bedeutung

Richtiges Grafikdesign

Nichts ist für das Auge schöner als gut gestaltete Diagramme, und nichts verdirbt Diagramme mehr als das Vorhandensein von grafischem „Müll“. Grundlegende Gestaltungsprinzipien:

Verwenden Sie Paletten mit ähnlichen, nicht hellen Farben und beschränken Sie sich auf einen Satz von sechs Teilen
Hilfs- und Nebenleitungen sollten einfach und nicht auffällig sein

Hilfslinien im Diagramm sollten den Hauptgedanken der Daten nicht beeinträchtigen

Verwenden Sie nach Möglichkeit nur horizontale Achsenbeschriftungen
Für Flächendiagramme ist es vorzuziehen, eine Farbe mit Transparenz zu verwenden
Verwenden Sie für jede Kategorie im Diagramm eine andere Farbe

Schlussfolgerungen

Visualisierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Vermittlung von Gedanken und Ideen an den Endbenutzer, ein Assistent für die Wahrnehmung und Analyse von Daten. Aber wie alle Werkzeuge muss es zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort angewendet werden. Andernfalls werden die Informationen möglicherweise langsam oder sogar falsch wahrgenommen.

Die Diagramme zeigen die gleichen Daten, die wichtigsten Visualisierungsfehler werden links angezeigt und rechts korrigiert

Bei geschickter Anwendung ermöglicht Ihnen die Datenvisualisierung, das Material eindrucksvoll, nicht langweilig und einprägsam zu gestalten.

P.S. Die Grafiken für den Artikel wurden mit erstellt

Dieser Artikel wurde von einem Vertreter der Firma DevExpress verfasst und in einem Blog auf HabrHabr veröffentlicht.

Fokussierung auf verschiedene Aspekte von Daten

Mithilfe von Grafiken können Sie die Aufmerksamkeit des Lesers ganz einfach auf die roten Indikatoren lenken.

Analyse eines großen Datensatzes mit komplexer Struktur
Reduzieren Sie die Informationsüberflutung einer Person und behalten Sie ihre Aufmerksamkeit
Eindeutigkeit und Klarheit der Ausgabedaten
Hervorhebung der in den Informationen enthaltenen Beziehungen und Zusammenhänge

Wichtige Daten sind auf dem Diagramm leicht zu erkennen.

Ästhetischer Anreiz

Ästhetisch ansprechende Grafiken machen die Präsentation von Daten spektakulär und einprägsam.

Wie nutzt man die Datenvisualisierung richtig?

Der Erfolg der Visualisierung hängt direkt von der richtigen Anwendung ab, nämlich von der Wahl des Diagrammtyps, seiner richtigen Verwendung und Gestaltung.

Der Visualisierungserfolg hängt zu 60 % von der Wahl des Diagrammtyps ab, zu 30 % von der richtigen Verwendung und zu 10 % von der richtigen Gestaltung.

Korrekter Diagrammtyp

Visualisierungsziele- Dies ist die Umsetzung der Hauptidee von Informationen. Dies ist, was Sie benötigen, um die ausgewählten Daten anzuzeigen, welchen Effekt Sie erzielen müssen - Beziehungen in Informationen identifizieren, die Verteilung von Daten anzeigen, zusammenstellen oder vergleichen Daten.

Die erste Zeile zeigt Diagramme mit dem Zweck, Beziehungen zwischen den Daten und der Datenverteilung darzustellen, und die zweite Zeile zeigt die Zusammensetzung und den Vergleich von Daten.

Beziehungen in Daten ist die Art und Weise, wie sie voneinander abhängig sind, die Verbindung zwischen ihnen. Mithilfe von Beziehungen können Sie das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Abhängigkeiten zwischen Variablen erkennen. Wenn der Hauptgedanke der Informationen die Formulierungen „bezieht sich auf“, „nimmt ab/steigt mit“ enthält, dann sollte man sich bemühen, die Zusammenhänge in den Daten genau darzustellen.
Bei der Verteilung von Daten geht es darum, wie sie relativ zu etwas angeordnet sind und wie viele Objekte in bestimmte aufeinanderfolgende Bereiche numerischer Werte fallen. Der Grundgedanke wird in diesem Fall die Ausdrücke „im Bereich von x bis y“, „Konzentration“, „Häufigkeit“, „Verteilung“ enthalten.

Datenzusammensetzung- Daten kombinieren, um das Gesamtbild als Ganzes zu analysieren, Komponenten vergleichen, die einen Prozentsatz eines bestimmten Ganzen ausmachen. Die Schlüsselbegriffe für die Zusammensetzung sind „beträgt x %“, „Anteil“, „Anteil am Ganzen“.

Datenvergleich – Kombinieren von Daten, um einige Indikatoren zu vergleichen und festzustellen, wie Objekte zueinander in Beziehung stehen. Es handelt sich auch um einen Vergleich von Komponenten, die sich im Laufe der Zeit ändern. Die Schlüsselbegriffe für die Idee beim Vergleich sind „mehr/weniger als“, „gleich“, „Änderungen“, „Erhöhungen/Verringerungen“.

Diagramme kontinuierlicher numerischer und zeitlicher Daten, diskreter Daten, geografischer und logischer Daten.

Je nach Ziel und Daten können Sie das für Sie am besten geeignete Diagramm auswählen. Es ist am besten, Abwechslung um der Abwechslung willen zu vermeiden und auf der Grundlage „einfacher, besser“ zu wählen. Verwenden Sie nur für bestimmte Daten bestimmte Diagrammtypen. In anderen Fällen funktionieren die gängigsten Diagramme gut:

linear (Linie)
mit Flächen
Spalten und Histogramme (Balken)
Kreisdiagramm (Kuchen, Donut)
Polarplot (Radar)
Streudiagramm (Streuung, Blase)
Karten (Karte)
Bäume (Baum, mentale Karte, Baumkarte)
Zeitdiagramme (Zeitleiste, Gantt, Wasserfall).

Diagramm mit gestapelten Werten und mit vollständig gestapelten Werten

Bei der Auswahl eines geeigneten Diagramms können Sie sich an der folgenden Tabelle orientieren, die auf Basis dieses Diagramms erstellt wurde und:

Richtige Verwendung des Diagramms

Es ist nicht nur wichtig, den richtigen Diagrammtyp auszuwählen, sondern ihn auch richtig zu verwenden:

Es ist nicht erforderlich, das Diagramm mit vielen Informationen zu laden. Die optimale Anzahl verschiedener Datentypen und Kategorien beträgt nicht mehr als 4-5, andernfalls wäre es sinnvoller, ein solches Diagramm in mehrere Teile zu unterteilen.

Ein solches Diagramm kann mit Spaghetti verglichen werden und wird besser in mehrere Diagramme unterteilt.

Es ist richtig, den Maßstab und dessen Maßstab für das Diagramm zu wählen. Bei Histogrammen und Flächendiagrammen ist es vorzuziehen, die Werteskala bei Null zu beginnen. Versuchen Sie, keine umgekehrten Skalen zu verwenden – dies führt den Betrachter sehr oft über die Daten in die Irre.

Eine falsche Skala wirkt sich negativ auf die Wahrnehmung von Daten aus. Im ersten Fall ist der Maßstab falsch gewählt, im zweiten Fall ist der Maßstab invertiert.

Bei Tortendiagrammen und Grafiken, die einen Prozentsatz des Gesamtanteils darstellen, muss die Summe der Werte immer 100 % betragen.
Für eine bessere Wahrnehmung der Daten ist es besser, die Informationen auf der Achse anzuordnen – entweder nach Werten, alphabetisch oder nach logischer Bedeutung.

Richtiges Grafikdesign

Nichts ist für das Auge schöner als wohlgeformte Diagramme, und nichts verdirbt Diagramme mehr als das Vorhandensein von grafischem „Müll“. Grundlegende Gestaltungsprinzipien:

Verwenden Sie Paletten mit ähnlichen, nicht hellen Farben und beschränken Sie sich auf einen Satz von sechs Teilen
Hilfs- und Nebenleitungen sollten einfach und nicht auffällig sein

Hilfslinien im Diagramm sollten den Hauptgedanken der Daten nicht beeinträchtigen.

Verwenden Sie nach Möglichkeit nur horizontale Achsenbeschriftungen.
für Flächendiagramme ist es vorzuziehen, eine Farbe mit Transparenz zu verwenden;
Verwenden Sie für jede Kategorie im Diagramm eine andere Farbe.

Schlussfolgerungen

Visualisierung- ein leistungsstarkes Werkzeug zur Übermittlung von Gedanken und Ideen an den Endbenutzer, ein Assistent für die Wahrnehmung und Analyse von Daten. Aber wie alle Werkzeuge muss es zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort angewendet werden. Andernfalls werden die Informationen möglicherweise langsam oder sogar falsch wahrgenommen.

Die Diagramme zeigen die gleichen Daten, die wichtigsten Visualisierungsfehler werden links angezeigt und rechts korrigiert.