세 가지 모두 시각화의 형태입니다
정보 시각화는 데이터와 디자인을 결합한 그림으로, 개인이나 조직이 데이터 표현을 통해 청중에게 정보를 짧고 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다. 형태. 정보 시각화의 대표적인 특징은 구체적이고 독립적입니다. 이러한 특성을 충족하려면 이 다이어그램을 수동으로 사용자 정의해야 합니다. 어떤 시각화 프로그램도 데이터를 기반으로 그러한 구체적인 그림을 생성하고 모든 설명 텍스트로 레이블을 지정할 수 없습니다.
정보 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하는 것을 목표로 합니다. 정보 시각화에는 데이터 시각화, 정보 그래픽, 지식 시각화, 과학적 시각화 및 시각 디자인의 모든 개발 및 발전이 포함됩니다. 다음은 정보 시각화의 사례 표시 다이어그램입니다.
데이터 시각화는 데이터의 시각적 표현에 대한 과학적이고 기술적인 연구입니다. 그 중 이 데이터의 시각적 표현이란 해당 정보 단위의 다양한 속성과 변수를 포함하여 일정한 요약 형태로 추출된 일종의 정보라고 정의된다. 데이터 시각화는 표면, 솔리드, 속성 및 애니메이션의 표현, 모델링 및 표시를 통해 그래픽, 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 사용자 인터페이스를 활용합니다. 고차원, 다형성, 다중 시나리오 및 동적 산업 데이터를 표시하는 특성을 갖고 있어 대규모 데이터의 프레젠테이션 및 데이터 분석이 가능합니다.
데이터 시각화는 대량의 데이터를 효율적으로 이해하고 기업이나 기관의 잠재적인 데이터 가치를 활용하며 긴급 의사 결정을 위한 정확한 데이터 지원을 제공하는 데 도움이 됩니다. 다음은 Tupu 소프트웨어 데이터 시각화 사례 공유 다이어그램입니다.
알려진 특정 데이터에 대한 정보 시각화 디자인 및 도면과 비교할 때 데이터 시각화는 데이터 시각화를 통한 응용 학습 및 데이터 마이닝에 더 가깝습니다.
실제로 지식 시각화는 그리기 도구를 사용하여 프레젠테이션합니다. 내면화된 지식을 지식 시각화라고 합니다. 예를 들어, 책을 읽은 후 머리 속의 지식 구조를 정리하려면 마인드 맵을 사용하여 이를 우리의 생각에서 우리가 볼 수 있고 다른 사람도 볼 수 있는 전달자로 전송할 수 있습니다.
위 내용은 데이터 시각화 분석과 정보 시각화에 관련된 내용인데, 정보 시각화와 데이터 시각화는 혼동되기 쉬운 두 개념입니다. 두 가지 방법은 실제 응용 분야에서 유사한 접근 방식을 가지며, 그 중 일부는 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.
요약하면 데이터 시각화란 프로그램에서 생성된 그래픽 이미지를 의미합니다. 이 프로그램은 다양한 데이터에 적용할 수 있습니다. 정보 시각화는 특정 데이터에 맞게 맞춤화된 그래픽 및 이미지를 의미하며 디자이너가 수동으로 맞춤화하는 경우가 많으며 해당 데이터에만 적용할 수 있습니다. 지식 시각화는 복잡한 지식을 구성, 전달 및 표현하는 데 사용할 수 있는 그래픽 이미지 수단을 의미하며, 지식 시각화의 목표는 사실 정보를 전달하는 것 외에도 인간의 지식을 전달하고 다른 사람이 지식을 올바르게 재구성, 기억 및 적용하도록 돕는 것입니다.