Uvod v vrste vizualizacije podatkov
V sodobnem prizorišču velikih podatkov, ki ima več kot 2, 5 kvintilionskega bajta (1 kvintilionski bajt = 10 18 bajtov!) Podatkov, ustvarjenih vsak dan (po podatkih socialmediatoday.com.com), je treba shranjevati podatke. Ni treba posebej poudarjati, da so ti podatki gosti in zato ne tako berljivi za uporabnike in so nefokusirani. Če želite spremeniti paradigmo za enostavno razumevanje obsega podatkov in pridobiti koristne koristi v poslu, morajo biti podatki predstavljeni na bolj intuitiven način, zato bodo za njihovo vizualizacijo potrebni ustrezni grafikoni. Obstajajo orodja in metodologije za učinkovito prikazovanje podatkov, vendar je učinkovitost večinoma odvisna od vrste podatkov in zahteve, ki jo je treba izvleči iz podatkov.
Kaj je vizualizacija podatkov?
Vizualizacija podatkov je metodologija, s katero so prikazani podatki v surovi obliki, da se razkrije pomen tega. S pojavom velikih podatkov je postalo nujno oblikovati smiseln način prikazovanja podatkov, tako da količina podatkov ne bi postala prevelika. Del upodabljanja podatkov se lahko uporablja za različne namene, na primer za iskanje trendov / skupnih značilnosti / vzorcev v podatkih, izdelavo modelov za strojno učenje ali pa se lahko uporablja za preprosto operacijo, kot je združevanje.
Različne vrste vizualizacije podatkov
Vizualizacija podatkov je na splošno razvrščena v 6 različnih vrst. Čeprav je območje vizualizacije podatkov vedno večje, ne bo presenečenje, če se bo število kategorij povečalo.
| Časovno: Podatki za te vrste vizualizacije morajo izpolnjevati oba pogoja: predstavljeni podatki naj bodo linearni in naj bodo enorazsežni. Te vrste vizualizacije so predstavljene s črtami, ki se lahko prekrivajo in imajo tudi skupno začetno in končno podatkovno točko. | ||
| Scatter Plots | Za prikaz podatkovne točke uporablja pike. Najpogostejši v današnjem svetu v strojnem učenju med raziskovalnimi podatki. |  |
| Krožni diagram | Ta vrsta vizualizacije vključuje krožno grafiko, kjer dolžina loka pomeni velikost. |  |
| Diagram polarnega območja | Podobno kot diagram v obliki plošče je tudi diagram območja Polarja krožna ploskev, razen sektorskih kotov sta enaka po dolžini in razdalja, ki sega od središča, pomeni velikost. |  |
| Linearni grafi | Podobno kot raztresena ploskev so podatki predstavljeni s točkami, razen združenih s črtami za ohranjanje kontinuitete. |  |
| Časovni roki | Na ta način prikažemo seznam podatkovnih točk v kronološkem zaporedju časa. |  |
| Zaporedja časovnih vrst | V časovnih vrstah predstavljamo velikost podatkov v dvodimenzionalnem grafu v kronološkem vrstnem redu časovnih žigov v podatkih. |  |
| Hierarhično: Te vrste vizualizacij prikazujejo urejene skupine v večji skupini. V preprostem jeziku je glavna intuicija teh vizualizacij grozdov, ki se lahko prikažejo, če se tok grozdov začne z ene točke. | ||
| Drevesni diagram | V drevesnem diagramu je hierarhični tok predstavljen v obliki drevesa, kot že ime pove. Nekaj terminologij za to predstavitev je:
- Root Node: Izvorna točka. - Otroško vozlišče: zgoraj ima starša - Listno vozlišče: Ni več otroškega vozlišča. |  |
| Diagrami zvonjenja / Diagram sončnih sunkov | Predstavitev drevesa v diagramu drevesa se pretvori v radialno osnovo. Ta vrsta pomaga pri predstavitvi drevesa v jedrnate velikosti. Notranji krog je korensko vozlišče. In območje otroškega vozlišča pomeni% podatkov. |  |
| TreeMap | Drevo je predstavljeno v obliki pravokotno zakritih pravokotnikov. Območje označuje količino. |  |
| Krožno pakiranje | Podobno kot treemap namesto pravokotnikov uporablja krožno pakiranje. |  |
| Omrežje: Vizualizacija te vrste povezuje nabore podatkov z nabori podatkov. Te vizualizacije prikazujejo, kako se ti nizi podatkov nanašajo drug na drugega v omrežju. | ||
| Matrični grafikoni | Ta vrsta vizualizacije se pogosto uporablja za iskanje povezave med različnimi spremenljivkami znotraj sebe. Na primer korelacijski zaplet |  |
| Aluvialni diagrami | To je vrsta diagrama toka, v katerem so spremembe v pretoku omrežja predstavljene v intervalih, kot si jih zaželi uporabnik. |
|
| Besedni oblak | Običajno se uporablja za predstavljanje besedilnih podatkov. Besede so tesno zapakirane, velikost besedila pa pomeni pogostost besede. |
|
| Diagrami vozlišč | Tu so vozlišča predstavljena kot pike in prikazana je povezava med vozlišči. |  |
| Večdimenzionalno: V nasprotju s časovno vrsto vizualizacije imajo ti tipi lahko več dimenzij. Pri tem lahko uporabimo 2 ali več funkcij za ustvarjanje 3-D vizualizacije skozi sočasne plasti. Te bodo uporabniku omogočile predstavitev ključnih prehodov z lomljenjem veliko neuporabnih podatkov. | ||
| Scatter plot | V večdimenzionalnih podatkih izberemo poljubne 2 značilnosti in jih nato narišemo v dvodimenzionalni graf. S tem bi imeli n C 2 = n (n-1) / 2 grafov. |  |
| Zloženi črtni grafikoni | Segmenti zastopanja se vrstijo drug na drugem. Lahko je bodisi 100% zloženi črtni graf, kjer je segregacija predstavljena v%, ali preprost zloženi črtni graf, ki označuje dejansko velikost |  |
| Skica vzporedne koordinate | V tej predstavitvi je narisano ozadje in narisano n vzporednih črt (za n-dimenzionalne podatke). |  |
| Geoprostor: Te vizualizacije se nanašajo na sedanjo fizično lokacijo v resničnem življenju tako, da jo prečkamo z zemljevidi (lahko je geoprostorska ali prostorska karta). Intuicija v teh vizualizacijah je ustvarjanje celostnega pogleda na delovanje. | ||
| Zemljevid toka | Predstavljeno je gibanje informacij ali predmetov z ene lokacije na drugo, kjer velikost puščice pomeni znesek. |  |
| Zemljevid Choropleth | Geoprostorski zemljevid je obarvan na podlagi določene spremenljivke podatkov. |  |
| Kartogram | Ta vrsta predstavitve uporablja tematsko spremenljivko za preslikavo. Ti zemljevidi izkrivljajo resničnost za predstavitev informacij. To pomeni, da so karte na določeni spremenljivki pretirane. Slika na levi je na primer prostorska karta, ki je popačena na čebeljo strukturo. |  |
| Zemljevid toplote | V geoprostorskem žanru so zelo podobne Choroplethu, vendar se lahko uporabljajo tudi na območjih razen geoprostorskih. |  |
| Razno: Teh vizualizacij ni mogoče posploševati v posebno veliki skupini. Torej, namesto da za posamezne vrste oblikujemo manjše skupine, jih razvrstimo v razno. Spodaj je nekaj primerov: | ||
| Odpri-Visoko-Nizko-Zapri grafikon | Ta vrsta grafov se običajno uporablja za zastopanje cen delnic. Naraščajoči trend se imenuje Bullish in zmanjšuje kot Bearish. |  |
| Kagi-Chart | Običajno je s pomočjo tega grafikona predstavljena ponudba povpraševanja po sredstvu. |  |
Zaključek
Iz zgornjih vrst vizualizacije vidimo, da na splošno obstaja 6 vrst skupin. Zgornji seznam ni izčrpen seznam, vendar jih je le malo. V prihodnjih časih, ko se na seznam dodajo nove vrste, se bodo skupine lahko povečale. Tako je za vrste vizualizacije. Nadaljevali bi s tem, na katere parametre je treba gledati med določanjem vrste vizualizacije.
Priporočeni članki
To je vodnik za vrsto vizualizacije podatkov. Tukaj razpravljamo o uvodu in različnih vrstah vizualizacije podatkov. Obiščite lahko tudi druge naše predlagane članke, če želite izvedeti več -
- Vrste tehnik analize podatkov
- Talend Integracija podatkov
- Orodja za analizo podatkov
- Orodja za podatkovno znanost
- Talend Orodja
- Kaj je integracija podatkov?
- Razpršeni parceli v Matlabu
- Kako se stolpec uporablja v Matlabu (primeri)