Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

Визуализацию можно разделить на две независимые составляющие: массу данных и каркас. Каркас жёсткий, он состоит из осей, направляющих, областей. Каркас организует пространство пустого экрана, он передаёт структуру данных и не зависит от конкретных величин. Масса данных — концентрат информации, она состоит из элементарных частиц данных. Благодаря этому она пластична и «облепляет» любой заданный каркас. Масса данных без каркаса — бесформенная груда, каркас без массы данных — голый скелет.

В примере с Московским марафоном, элементарная частица данных — это бегун, масса — толпа бегунов. Каркас основной визуализации составляет карта с маршрутом забега и временным слайдером.

201 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

В примере с Московским марафоном, элементарная частица данных — это бегун, масса — толпа бегунов. Каркас основной визуализации составляет карта с маршрутом забега и временным слайдером.

data mass 2 2x 1024x257 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

В примере с автобусами встречаются элементарные частицы трёх типов: пассажиры (формирующие пассажиропоток) и нарушения, в свою очередь состоящие из опозданий и превышений скорости. Каркасом в обоих случая служит маршрут с остановками, горизонтальное измерение которого может быть дополненно вертикальными этажами временных отрезков, разных маршрутов, разных водителей и т. п.

minibus task 1 2x 1024x321 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
minibus task 2 2x 1024x321 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

Другие примеры частиц данных:
— солдат и мирный житель в визуализация потерь «Fallen.io»,
— землетрясение в истории землетрясений,
— час активности или сна на диаграмме о ритме жизни городов,
— гол и голевой момент в футбольной аналитике,
— попытка ответа на вопрос в статистике тренажёра ПДД,
— танк в сравнении характеристик танков WoT,
— трата в анализе личных расходов,
— доллар на логарифмической мани-грамме.

Каркас формирует общую картину (макроуровень) из мельчайших частиц данных (микроуровень). Какой бы каркас мы не выбрали, частицы данных заполнят его и раскроются в соответсвующих измерениях. Как бы не изменились данные, каркас останется неизменным и отобразит их особенности.

Создание визуализации сводится к следующим шагам:

  • Описание реальности данных, из которой будут выделены масса данных и каркас, и постановка задачи.
  • Поиск элементарных частиц, которые сформируют массу данных.
  • Построение каркаса для решения поставленной задачи.
  • Выбор способа визуального кодирования частиц на заданном каркасе.
  • Добавление интерфейсной обёртки, которая управляет массой данных.

О реальности данных и постановке задачи я писала в предыдущих заметках. Поиск элементарных частиц подразумевает выбор правильного слова или даже изобретения специального термина. При построении каркаса важно использовать естественные измерения и создавать оси сравнения. Визуальное кодирование элементарных частиц должно быть наглядным, различимым и аддитивным. При наложении массы данных на каркас нужно правильно складывать и усреднять визуальные слои. Каждый шаг имеет свои особенности и заслуживает отдельной заметки.

Вместе шаги составляют алгоритм визуализации, который я сформулировала на основе собственного опыта и лабораторных проектов. Я нигде не встречала подобного подхода, поэтому скромно назову его алгоритмом Лаборатории данных 🙂

Чтобы познакомиться с нашим алгоритмом «из первых рук» и научиться его применять, приходите на брейнвошинг по визуализации данных, который я проведу в Москве, 23 и 24 апреля.

Узнайте о других решениях

Алгоритм визуализации, который я описываю, рождается на ходу. Я начала писать теоретические заметки в феврале, не подозревая, куда этот процесс меня приведёт. С тех пор появилось 8 заметок, и каждая из них меняла мой взгляд на описанные ранее вещи. Пришло время сделать паузу, выстроить мысли в последовательную историю, обозначить белые пятна и прислушаться к читателям.

data mass qa 2x 1024x1024 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

Итак, вот как я вижу процесс создания визуализации от начала до конца.

  1. Таблицы и базы ≠ данные. Таблицы однообразны. Данные каждой задачи уникальны и живут в собственной реальности данных. Эту реальность нужно вообразить.
  2. Данные состоят из элементарных частиц, в одном наборе данных бывают частицы одного или нескольких видов. Каждая частица характеризуется набором свойств. Важно представлять, каков «физический смысл» этих свойств в реальности данных и как они связаны между собой.
  3. На экране частицы данных выражены визуальными атомами, у каждого атома свой набор измерений и свойств. Визуальные атомы подбираются таким образом, чтобы полно и наглядно раскрывать свойства частицы данных. Чем ближе визуальное воплощение к физическому смыслу атрибута, тем лучше.
  4. Множество элементарных частиц образует массу данных: сыпучую, пластичную, меняющуюся. Массой данных можно управлять: взглянуть на неё с разных сторон, разделить на подмножества так и эдак, сравнивать эти подмножества между собой. Подмножества состоят из тех же частиц данных, что и целое, ими можно так же управлять.
  5. На экране масса данных выражена визуальной массой. Бывает, что в визуальной массе различимы отдельные атомы, в других случая они усредняются и складываются. О визуальном сложении и усреднении я ещё напишу.
  6. Помимо массы данных, в реальности данных есть набор измерений, ландшафт, в котором живут данные.
  7. На экране ландшафт схлопывается в одно-два-три измерения и становится каркасом визуализации. Гибкая визуальная масса легко «облепляет» жёсткий каркас, раскрываясь под определённым углом. Сложный ландшафт потребует двух и более каркасов. О видах каркасов ещё напишу.
  8. Визуализацию дополняют интерфейсом для управления массой данных (например, выборки и поиск) и каркасом (например, настройка осей). Об интерфейсной обёртке визуализации ещё напишу.
 
spiral line 2x 1024x88 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

Я боюсь, что мои рассуждения слишком абстрактны и непонятны даже тем, кто искренне интересуется темой. Я хочу сделать заметки полезнее, но мне сложно взглянуть на результат со стороны, поэтому я прошу помощи читателей. Напишите, что вам непонятно, где вы теряете нить, с чем не согласны. В следующей заметке я разберу все комментарии и отвечу на ваши вопросы. Коллективный разум, отзовись!

help needed qa 2x 1024x683 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги

Иллюстрация Йоко Д’олбачи

Методы анализа

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

business analytics vs business intelligence 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Сравнение топ-4 популярных BI платформ. Какую выбрать?

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Сегодня существует огромное количество BI-платформ и инструментов визуализации данных, которые …

131 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, …

maxresdefault 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован …

img243 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Видео демонстрации и обучение

Видео материалы по Tibco Spotfire Лучше один раз увидеть ! Обучающие видео, презентации и комментарии …

19 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Используйте аналитику и обнаружение данных, чтобы определить, чего действительно хотят ваши клиенты

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Опросы клиентов и фокус-группы могут помочь руководителям лучше понять потребности …

sap 7 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 …

10 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Розничная торговля: анализ переменных кросс-продаж для увеличения доходов

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Легко и просто создавайте и разворачивайте статистический анализ данных многократного …

quienes somos 03 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Цены на продукты

Загрузите бесплатно Демонстрация Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, …

46009d452fee4dc89c8c9f4e396ed6cb 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Что такое Business Intelligence

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Существует огромное количество терминов: аналитика, data mining, анализ данных, business …

tibco soft 1 66x66 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Основы предиктивной аналитики для менеджеров

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Компаниям, добывающим драгоценные камни бизнес-инсайтов из больших данных, просто необходимы исследователи …

active icon pdf - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Финансовая аналитика
active icon pdf - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Наша компания
active icon pdf - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Tibco Spotfire

Несколько видео о наших продуктах

085 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Алгоритм Δλ: главная идея и шаги
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2019-08-21T18:20:51+00:00

This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.