작성자/저작권 소유자: Kitware Inc 저작권 약관 및 라이센스: CC BY-ND 2.0
벤 슈나이더먼이 말했습니다. "시각화의 목적은 그림이 아닌 통찰력이다."
그럼 시각화 디자인 노하우가 있나요? 리카르도 마자 (Riccardo Mazza) 는 그의 저서 정보 시각화 도론 (introduction to information visualization) 에서 정보 시각화를 위한 5 단계 설계법을 제공했다. 한번 봅시다.
전체 설계 과정은 매우 간단합니다. 일단 이 과정을 되돌아보면, 그것은 상식이어야 한다.
1, 문제 정의
2. 표현할 데이터를 정의합니다
3. 데이터를 나타내는 데 필요한 차원을 정의합니다.
4. 데이터 구조를 정의합니다
5. 시각화에 필요한 상호 작용을 정의합니다.
1. 문제 정의
다른 사용자와 마찬가지로 작업을 경험하십시오. -응? 첫 번째 단계는 정보 시각화에서 해결해야 할 문제를 정의하는 것입니다. 이를 위해서는 일반적으로 일부 사용자 연구가 필요합니까? 질문에 답하다 -응? "내 사용자에게는 무엇이 필요합니까?" "그들은 어떻게 그것을 사용할 것인가? 클릭합니다
사용자들에게 무언가를 설명하려고 할 수도 있고, 새로운 연결이나 관찰을 만들려고 할 수도 있습니다. 문제를 명확하게 정의하려면 사용자 기반에 고유한 특정 요소 (예: 교육 수준이나 데이터 처리 능력) 도 고려해야 합니다. 그들의 과거 데이터로 볼 때, 그들은 어떤 경험을 가지고 있습니까? 이는 출력의 복잡성을 유도하고 사용자의 전반적인 요구 사항을 명확히 합니다.
2. 표현할 데이터를 정의합니다
정보 시각화가 표현할 수 있는 세 가지 데이터 유형은 크게 다를 수 있습니다. 그래서 디자인을 시작하기 전에 머릿속에서 이 데이터를 분명히 이해하고 어떤 데이터를 사용하겠습니까?
1, 정량화 데이터? -이것은 디지털 데이터입니다.
2. 정렬된 데이터? -내부 순서가 있는 숫자가 아닌 데이터. (예를 들어, 주의 매일을 생각해 보십시오. ) 을 참조하십시오
3. 기밀 데이터? -숫자도 없고, 내재적인 순서 데이터도 없다. (예: 기업 이름 또는 지명)
3. 데이터를 나타내는 데 필요한 차원을 정의합니다.
데이터 세트의 차원 또는 속성 수는 정보 시각화에 사용할 수 있는 데이터를 크게 결정하므로 신중하게 고려해야 합니다. 데이터에 표시되는 차원이 많을수록 정보 시각화를 이해하기가 더 어려워집니다. 따라서 차원이 많은 데이터가 정적 그래픽 렌더링보다 상호 작용이 높은 표현에 더 적합할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 연구할 관련 차원의 수에 따라 분석은 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
1, 단변수 분석? -독립 변수의 단일 인수 변수를 연구합니다.
2. 2 변수 분석? -인수는 두 가지 인수 변수를 연구합니다.
삼원 분석? -인수는 세 가지 인수 변수를 연구합니다.
4. 다원분석? -인수는 세 개 이상의 인자를 연구한다.
-응?
작성자/저작권 소유자: Chire. 저작권 약관 및 라이센스: CC BY-SA 3.0
데이터 포인트 간의 관계가 많고 관련된 다중 분석 이미지입니다.
4. 데이터 구조를 정의합니다
이것은 데이터 세트가 어떻게 상호 연관되어 있는지 확인하는 것입니다. 일반적인 관계 구조는 다음과 같습니다.
1, 선형 관계? -테이블, 벡터 등과 같은 선형 형식으로 데이터를 표시할 수 있습니다.
2. 시간관계? -데이터는 시간이 지남에 따라 변경됩니다.
3. 공간 관계? -지도 데이터 또는 사무실 평면도와 같은 실제 관련 데이터를 지리적 관계라고도 합니다.
4. 등급 관계? -사무실 관리 구조에서 단순 순서도까지 규정 계층 내 위치와 관련된 데이터
5. 인터넷 관계? -데이터가 동일한 데이터 내의 다른 엔티티와 관련됩니다.
샤치호코
작성자/저작권 소유자: Nathanael Crawford. 저작권 약관 및 라이센스: CC BY-SA 3.0
위에 계층 네트워크 모델의 예가 나와 있습니다.
5. 시각화에서 필요한 상호 작용을 정의합니다.
설계 프로세스의 마지막 부분에서는 사용자 정보 시각화에 필요한 상호 작용 수준을 이해해야 합니다. 다음과 같은 세 가지 유형의 상호 작용이 있습니다.
1, 정적 모델? -이러한 모형은 자동차의 선형 세트에 저장한 지도와 같이 "있는 그대로" 표시됩니다. 사용자는 수정할 수 없습니다.
2. 오픈카 차종? -이러한 모델을 사용하여 데이터를 변환하거나 수정할 수 있습니다. 분석 매개변수를 변경하거나 데이터 세트에 대해 다른 형태의 시각화 매핑을 선택할 수 있습니다.
3. 운영 모드? -데이터는 때때로 매우 관련성이 높으며, 일부 데이터 맵을 조작하여 관련 데이터의 변경 사항을 파악함으로써 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 일반적인 상호 운용성 방법입니다. 예를 들어 DataFocus 를 통해 도면 연계 작업을 신속하게 작성할 수 있습니다.
작성자/저작권 소유자: DataFocus? 저작권 약관 및 라이센스: CC BY-SA 3.0
-응? 팁: 설계 정보 시각화 프로세스는 최종 출력과 직접적인 관련이 없을 수 있지만 사용자에게 가장 적합한 표현을 보다 현명하게 결정할 수 있습니다. 정보 시각화 설계자는 사용자의 요구 사항과 표시해야 할 데이터, 데이터의 관계 및 모델 유형을 충분히 이해함으로써 이러한 요구 사항을 완벽하게 충족하는 시각화 작업을 제공할 수 있습니다.