it-swarm-eu.dev

pokyny pro vytváření interaktivních vizualizací pro průzkum datových sad?

Zná někdo nějaké pokyny pro vytváření interaktivních vizualizací pro průzkum datových sad?

Dokážu najít spoustu materiálu o tom, proč jsou konkrétní případy dobré nebo špatné, ale skutečný proces navrhování interaktivní vizualizace se zdá být černým uměním.

8
Stephen

Vaším cílem není vytvořit „vizualizaci informací“, ale spíše pomoci uživatelům dokončit určité úkoly nebo dosáhnout určitých cílů. Návrh vizualizace informací závisí na tom, co chcete, aby vaši uživatelé dělali s vizualizací.

(To může být důvod, proč jste četli o případech, zda jsou nástroje „dobré nebo špatné.“ Vizualizace existuje, aby pomohla uživatelům, aby neexistovala sama o sobě, a proto vyhodnocení jednoho a navržení jednoho nemůže být skutečně oddělené od co to má dělat.)

Design není černé umění: je to šedivé umění, o kterém se můžete učit a procvičovat. Existuje mnoho způsobů, jak znát své uživatele, vědět, co chtějí dělat (a jak již dělají nebo neudělají), a otestovat, jak jim nejlépe pomoci. Ať už používáte analýzu úkolů, rozhovory, případové studie, papírové prototypy nebo něco jiného, ​​vaším cílem je pomoci jim. Tyto metody jsou stejné, jaké byste použili při návrhu nevizualizačního rozhraní, protože se týkají lidí a úkolů.

Například v LiveRAC , grafy webového provozu nebyly ve skutečnosti vytvořeny tak, aby byly „vizualizací dat zatížení CPU“, pokud byly vytvořeny, aby pomohly správcům stránek odpovědět na otázky o provozu serveru a identifikovat jakékoli problémy nebo příležitosti s tím. Příspěvek o LiveRACu pojednává o tom, jak autoři identifikovali, kdo jsou jejich uživatelé, co uživatelé potřebovali, aby byla hotová, jaká data by mohla být relevantní, a jak byl vytvořen infovis LiveRAC, aby pomohl.

Pokud je infovis součástí toho, jak doufáte, že pomůžete uživatelům, podívejte se na poznámky k některým kurzům vizualizace design , kde najdete úvahy o designu a osvědčené postupy týkající se barev, úhlu, čitelnosti, grafjunku atd. Opět ne černé umění, ale něco, o čem si můžete přečíst a hrát.

5
lucasrizoli

Následující student jsem použil jako žáka s nižším stupněm vzdělání a zjistil jsem, že je informativní: Návrh vizualizace informací pro interakci Robert Spence

Zde je několik klíčových konceptů na vysoké úrovni:

  • Způsob, jakým by měla být data reprezentována a prezentována, závisí na typu dat a na tom, jak by je měl divák pochopit.

Například způsob, jakým byste prezentovali hustotu a velikost populace odpovídající poloze, by se mohl velmi lišit od způsobu, jakým byste prezentovali mapu železniční dopravy ve veřejné dopravě. Obě představují informace týkající se míst, ale každá má své vlastní požadované zaměření.

Jako první příklad můžete použít mapu v reálném měřítku s barvami pro znázornění hustoty a velikost bodů pro znázornění velikosti města. S železniční mapou by mohla být přesnost v reálném měřítku opuštěna kvůli srozumitelnosti a barva by mohla být použita k znázornění různých „linií“ cestování.

V obou případech by byly považovány za „mapy“, ale při inspekci by to byly velmi odlišné věci.

  • Čím blíže získáte vnímání diváka (myslím „na první pohled“) k požadované interpretaci, tím nižší je pravděpodobnost nesprávné interpretace dat.

Například s miliony dat vynesených do rozptylového grafu by bylo možné použít barvu pro zobrazení „mraků“ datových bodů se stejnými atributy. Pokud se takto používá méně než 8 barev, mohlo by to efektivně zobrazit data vzorů. Pokud je však použito mnoho barev, bylo by to méně účinné kvůli lidským omezením, jak vnímáme barevné rozdíly. Tmavě modrá data a fialová data se ve stejné (10+) skupině barev efektivně stávají stejnou věcí, což diváka vede k vidění mraků dat tam, kde žádné nejsou.

Kniha se podrobněji věnuje více aspektům reprezentace, prezentace, vnímání a interpretace. Pokud je vaším dlouhodobým cílem vytváření interaktivních vizualizací, doporučujeme vám použít k pochopení „teorie“ takovýto prostředek.

Pokud hledáte něco „rychlého a špinavějšího“, abyste si práci mohli udělat jednou - to znamená, že pokud se méně zajímáte o pochopení teorie za prezentací dat a více se zajímáte o jednorázovou prezentaci - několik dalších podrobnosti o vašich konkrétních údajích by byly užitečné.

1
Peach

Doporučuji knihu Alberta Káhiry - " funkční umění ". Jeho web má mnoho zdrojů a je velmi aktivní v sociálních médiích. Jeho materiály používám pro přednášky, protože jsou snadno srozumitelné a pokrývají celý proces od porozumění vizuálům, kódování informací pro cílové publikum a porozumění datům.

Dalším dobrým a hlubokým zdrojem je kniha „Vizualizace informací: Vnímání pro design“ - Colin Ware Tato kniha se hlouběji věnuje tomu, jak vnímání funguje, a pokročilým technikám kódování informací pro vizualizaci.

Neexistuje žádný, řekněme 10 kroků rychlý průvodce pro interaktivní viz, protože se dotknete mnoha výzev, pokud jde o lidské vnímání a návrh interakce, porozumění datům, jejich agregaci a nalezení/vyprávění příběhu ve vašich datech, ...

Tato dvě doporučení knihy jsou tedy pouze 2 z mnoha.

0
Stefan Wasserbauer