Aspecte în vizualizarea datelor

Percepția vizuală și vizualizarea datelor

Un om poate distinge cu ușurință diferențele în lungimea liniei, orientarea formei și culoarea (nuanța), fără efort semnificativ de procesare; acestea sunt denumite „atribute pre-atente”. De exemplu, poate necesita timp și efort semnificativ („procesare atentă”) pentru a identifica de câte ori apare cifra „5” într-o serie de numere; dar dacă acea cifră este diferită ca dimensiune, orientare sau culoare, exemplele cifrei pot fi observate rapid printr-o procesare preatentă.

Grafica eficientă profită de procesarea și atributele pre-atente și de puterea relativă a acestor atribute. De exemplu, deoarece oamenii pot procesa mai ușor diferențele de lungime a liniei decât a suprafeței, poate fi mai eficient să folosiți o diagramă cu bare (care profită de lungimea liniei pentru a afișa comparația) mai degrabă decât diagramele circulare (care folosesc suprafața pentru a afișa comparația). ).

Percepția umană/Cogniția și vizualizarea datelor

Există o latură umană în vizualizarea datelor. Cu „studiul percepției și cunoașterii umane…” suntem mai capabili să înțelegem ținta datelor pe care le afișăm. Cogniția se referă la procese din ființe umane precum percepția, atenția, învățarea, memoria, gândirea, formarea conceptelor, lectura și rezolvarea problemelor. Baza vizualizării datelor a evoluat deoarece o imagine valorează cât o mie de cuvinte, datele afișate grafic permit o înțelegere mai ușoară a informațiilor. Vizualizarea adecvată oferă o abordare diferită pentru a afișa potențialele conexiuni, relații etc., care nu sunt la fel de evidente în datele cantitative nevizualizate. Vizualizarea devine un mijloc de explorare a datelor. Neuronii creierului uman implică funcții multiple, dar 2/3 din neuronii creierului sunt dedicați vederii. Cu un simț al vederii bine dezvoltat, analiza datelor poate fi efectuată pe baza datelor, indiferent dacă acestea sunt cantitative sau calitative. Vizualizarea eficientă decurge din înțelegerea proceselor de percepție umană și este important să poți aplica acest lucru la vizualizări intuitive. Înțelegerea modului în care oamenii văd și organizează lumea este esențială pentru comunicarea eficientă a datelor către cititor. Acest lucru duce la modele mai intuitive.

Istoria vizualizării datelor

Există o istorie a vizualizării datelor: începând cu secolul al II-lea e.n. cu aranjarea datelor în coloane și rânduri și evoluând la reprezentările cantitative inițiale în secolul al XVII-lea. Potrivit Interaction Design Foundation, filozoful și matematicianul francez Rene Descartes a pus bazele acestei idei pentru scoțianul William Playfair. Descartes a dezvoltat un sistem de coordonate bidimensional pentru afișarea valorilor, în care la sfârșitul secolului al XVIII-lea Playfair a văzut potențialul pentru comunicarea grafică a datelor cantitative. În a doua jumătate a secolului al XX-lea, Jacques Bertin a folosit grafice cantitative pentru a reprezenta informații „în mod intuitiv, clar, precis și eficient”. John Tukey și mai ales Edward Tufte au depășit limitele vizualizării datelor. Odată cu Tukey cu noua sa abordare statistică: analiza exploratorie a datelor și Tufte cu cartea sa „Afișarea vizuală a informațiilor cantitative”, calea a fost deschisă pentru perfecționarea tehnicilor de vizualizare a datelor și pentru altă audiență decât statisticienii. Odată cu progresul tehnologiei a venit și progresul vizualizării datelor; începând cu vizualizările desenate manual și evoluând în aplicații mai tehnice – inclusiv modele interactive care conduc la vizualizarea software. Programe precum SAS, SOFA, R, Minitab și altele permit vizualizarea datelor în domeniul statisticilor. Alte aplicații de vizualizare a datelor, mai concentrate și unice pentru indivizi, limbaje de programare precum D3, Python și JavaScript, ajută la vizualizarea datelor cantitative ca o posibilitate.

Terminologie

Vizualizarea datelor implică o terminologie specifică, dintre care o parte este derivată din statistici. De exemplu, autorul Stephen Few definește două tipuri de date, care sunt utilizate în combinație pentru a sprijini o analiză sau o vizualizare semnificativă:

Categorice: etichete de text care descriu natura datelor, cum ar fi „Nume” sau „Vârsta”. Acest termen acoperă și datele calitative (nenumerice).
Cantitative: măsuri numerice, cum ar fi „25” pentru a reprezenta vârsta în ani.

Două tipuri principale de afișare a informațiilor sunt tabelele și graficele.

Un tabel conține date cantitative organizate în rânduri și coloane cu etichete categorice. Este folosit în primul rând pentru a căuta valori specifice. În exemplul de mai sus, tabelul poate avea etichete de coloană categorice reprezentând numele (o variabilă calitativă) și vârsta (o variabilă cantitativă), fiecare rând de date reprezentând o persoană (unitatea experimentală eșantionată sau subdiviziunea categoriei).
Un grafic este folosit în principal pentru a arăta relațiile dintre date și pentru a prezenta valorile codificate sub formă de obiecte vizuale (de exemplu, linii, bare sau puncte). Valorile numerice sunt afișate într-o zonă delimitată de una sau mai multe axe. Aceste axe oferă scale (cantitative și categorice) folosite pentru a eticheta și a atribui valori obiectelor vizuale. Multe grafice sunt denumite și diagrame.

Biblioteca KPI a dezvoltat „Tabelul periodic al metodelor de vizualizare”, o diagramă interactivă care afișează diferite metode de vizualizare a datelor. Acesta include șase tipuri de metode de vizualizare a datelor: date, informații, concept, strategie, metaforă și compus.