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데이터 세트 탐색을위한 대화 형 시각화를 만들기위한 지침?

데이터 집합 탐색을위한 대화 형 시각화를 만드는 지침이 있습니까?

특정 인스턴스가 좋은지 나쁜지에 대한 많은 자료를 찾을 수 있지만 대화 형 시각화를 디자인하는 실제 디자인 프로세스는 검은 예술처럼 보입니다.

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Stephen

초점은 "정보 시각화"를 만드는 것이 아니라 사용자가 특정 작업을 완료하거나 특정 목표를 달성하도록 돕는 것입니다. 정보 시각화의 디자인은 사용자가 시각화를 사용하여 do 원하는 것에 따라 다릅니다.

(이것이 당신이 읽은 사례가 도구가 "좋은지 나쁜지"에 관한 이유 일 수 있습니다. 시각화는 사용자를 돕기 위해 존재하고, 자체적으로 존재하지 않기 때문에 존재하는 것으로 평가하고 설계하는 것은 실제로 분리 될 수 없습니다 그것이 의미하는 것.)

디자인은 검은 예술이 아닙니다. 그것은 배우고 연습 할 수있는 회색 예술입니다. 사용자를 알고,하고 싶은 일 (및 이미하고있는 방법과하지 않는 방법)을 알고, 가장 도움이되는 방법을 테스트하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 작업 분석, 인터뷰, 사례 연구, 종이 프로토 타입 등을 사용하든 목표는 그것들을 돕는 것입니다. 이러한 방법은 사람과 작업에 관한 것이므로 비 시각화 인터페이스를 디자인 할 때 사용하는 것과 동일합니다.

예를 들어, LiveRAC에서 , 웹 트래픽 그래프는 사이트 관리자가 서버 트래픽에 대한 질문에 답변하고 모든 것을 식별하는 데 도움이 될 정도로 실제로 "CPU로드 데이터의 시각화"가되지 않았습니다. 그 문제 또는 기회. LiveRAC에 대한 백서는 작성자가 사용자를 식별 한 방법, 사용자가 수행해야하는 작업, 관련 될 수있는 데이터 및 LiveRAC infovis가 어떻게 도움을 주 었는지에 대해 설명합니다.

Infovis가 사용자를 도울 수있는 방법의 일부인 경우 색상, 각도, 가독성, 차트 정렬과 관련된 디자인 고려 사항 및 모범 사례에 대해 시각화 디자인에 대한 일부 코스 참고 사항 을 살펴보십시오. 다시 말하지만, 흑 미술이 아니라 읽고 쓸 수있는 것입니다.

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lucasrizoli

다음 교과서를 저학년 학생으로 사용했으며 유익한 정보를 얻었습니다. Robert Spence의 인터랙션을위한 정보 시각화 디자인

다음은 몇 가지 주요 상위 개념입니다.

  • 데이터가 표현되고 표현되는 방식은 데이터의 유형과 시청자가 데이터를 이해하는 방법에 따라 다릅니다.

예를 들어, 위치에 따라 인구 밀도와 크기를 표시하는 방법은 대중 교통 철도지도를 표시하는 방법과 매우 다를 수 있습니다. 둘 다 위치와 관련된 정보를 제공하지만 각각 고유 한 초점을 가지고 있습니다.

첫 번째 예에서는 밀도를 나타내는 색상과 도시 크기를 나타내는 도트 크기를 가진 실제 투 스케일 맵을 사용할 수 있습니다. 철도지도를 사용하면 이해를 돕기 위해 실제 정확도를 포기할 수 있으며 색상은 여러 가지 여행 노선을 나타내는 데 사용될 수 있습니다.

두 경우 모두 '지도'로 간주되지만 검사에서는 매우 다른 것입니다.

  • 시청자의 인식 ( "한 눈에보기")을 원하는 해석에 더 가깝게 접근할수록 데이터의 잘못된 해석 가능성이 낮아집니다.

예를 들어, 산점도 그래프에 백만 개의 데이터가 그려져 있으면 색상을 사용하여 동일한 속성 데이터 포인트의 '구름'을 표시 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 8 가지 미만의 색상이 사용되면 패턴 데이터를 효과적으로 표시 할 수 있습니다. 그러나 사용 된 색상이 많으면 색상 차이를 인식하는 방법에 대한 인간의 한계로 인해 효과가 떨어집니다. 진한 파란색 데이터와 자주색 데이터는 더 큰 (10+) 색상 그룹에서 효과적으로 동일한 항목이되어 뷰어가없는 데이터 구름을 보도록 오도하게합니다.

이 책은 표현, 표현, 인식 및 해석의 더 많은 측면에 대해 자세히 설명합니다. 장기적인 목표가 대화 형 시각화를 만드는 것이라면 '이론'을 이해하기 위해 이와 같은 리소스를 사용하는 것이 좋습니다.

한 번만 작업을 수행하기 위해 "빠르고 더러운"것을 찾고 있다면, 즉 데이터 제시의 이론에 대한 이해가 덜하고 일회성 프레젠테이션에 더 관심이있는 경우-몇 가지 더 특정 데이터에 대한 세부 정보가 유용 할 것입니다.

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Peach

Alberto Cairo의 책을 추천합니다- " The Functional Art ". 그의 웹 사이트에는 많은 리소스가 있으며 소셜 미디어에서 매우 활동적입니다. 강의를 위해 그의 자료를 사용합니다. 이해하기 쉽고 시각적 이해, 대상 청중에 대한 정보 인코딩 및 데이터 이해에서 전체 프로세스를 다루기 때문입니다.

또 다른 좋은 소스는 "Information Visualization : Perception for Design" -Colin Ware이 책은 인식을위한 방법과 시각화를위한 정보를 인코딩하는 고급 기술에 대해 자세히 설명합니다.

인간의 인식 및 상호 작용 디자인, 데이터 이해, 집계 및 데이터에서 스토리 찾기/말하기 등 많은 문제를 다루기 때문에 대화 형 비주얼리 제이션에 대한 10 단계 빠른 가이드는 없습니다.

따라서이 두 권의 책 추천은 많은 것 중 2 개입니다.

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Stefan Wasserbauer