Algunos conocimientos sobre visualización de datos.
Sabemos que el propósito de la informática es obtener información a partir de los datos. La tecnología de visualización es una tecnología que convierte datos en representaciones geométricas. Puede mostrar datos de forma intuitiva y proporcionar capacidades naturales de interacción entre humanos y computadoras.
En resumen, visualización es un término general para la representación visual de datos y tecnología interactiva. Muestra datos de forma gráfica para facilitar a los usuarios la observación y comprensión, y les ayuda a explorar y descubrir patrones ocultos en los datos, y obtener comprensión y conocimiento de grandes cantidades de datos (Insight)
Como. dice el refrán: Una imagen vale más que mil palabras, es decir, expresar algunas cosas con palabras es bastante engorroso y poco realista, pero expresarlas en gráficos es muy fácil de captar y comprender.
Tomando como ejemplo la navegación por mapas, el texto y la información geográfica del camino desde la Plaza Wulin en Hangzhou hasta la Fuente Musical del Lago Oeste son los siguientes:
Podemos verlo claramente en el mapa a la vista completa de la línea. Al hacer clic en los puntos de transferencia clave, puede obtener información del hilo para cada paso. Este ejemplo demuestra generativamente la intuición de la visualización.
En la era del big data, las fuentes de datos son diversas y la escala de los datos es enorme. La tecnología de visualización puede ayudarnos a observar, comprender, explorar y descubrir datos.
El proceso general de visualización se muestra en la Figura 1-3 a continuación:
En la actualidad, el campo de la visualización incluye tres ramas principales, a saber, visualización científica (visualización científica) y visualización de información. (Visualización de Información) y Análisis Visual.
La principal conferencia académica en el campo de la visualización es IEEE VIS, que contiene tres ramas, que corresponden a las tres ramas de la visualización de datos.
En el campo de la visualización de datos, la visualización científica es la rama de investigación más madura y está orientada principalmente a modelar, manipular y analizar datos generados por experimentos de ciencias naturales, actividades de detección (como observaciones astronómicas) y. simulaciones por computadora. La visualización científica está dirigida a campos específicos, como la observación astronómica, la investigación de terremotos, la investigación médica, la investigación de física nuclear, la exploración petrolera, etc. El tipo de datos es relativamente único. Los datos generalmente contienen datos de estructura física y geométrica, y las tareas de visualización son. generalmente fijo de.
Las principales diferencias entre visualización científica y visualización de información en términos de tareas objetivo, campos de aplicación, tipos de datos, métodos principales y usuarios objetivo son las siguientes:
El propósito de la visualización es para transformar datos complejos Los primeros principios para una presentación eficaz son la precisión y la claridad.
Precisión significa que los resultados de la visualización reflejan la verdadera cara o esencia (Sustancia) de los datos.
Claridad significa que el significado expresado por los resultados de la visualización debe ser claro.
Un gráfico categórico, también conocido como histograma de frecuencia, es un gráfico utilizado para representar la distribución de frecuencia en estadística. En el sistema de coordenadas rectangular, la abscisa representa el valor de la variable aleatoria. La abscisa generalmente se divide en una serie de pequeños intervalos, y cada intervalo corresponde a un grupo y sirve como base de un pequeño rectángulo. La ordenada representa la frecuencia y la altura del pequeño rectángulo de cada grupo representa la frecuencia del valor de la variable aleatoria que cae en este intervalo. Una serie de pequeños rectángulos forman un histograma de frecuencia.