Визуализация данных, Полный курс для начинающих специалистов, Манцнер Т., 2023

Визуализация данных, Полный курс для начинающих специалистов, Манцнер Т., 2023.

   Ни один крупный бизнес не обходится без дизайнеров-визуализаторов, работающих с данными. Они помогают компании лучше ориентироваться в ключевых показателях и видеть цельную картину, скрывающуюся за безликими цифрами. Эта книга поможет вам освоить основные навыки визуализации и аналитики и понять, как инструменты визуального представления информации могут быть полезны для решения именно ваших задач.




Какова роль компьютера при принятии решений?
Добавив численные методы, можно создать инструменты, позволяющие изучать или представлять большие наборы данных, которые невозможно описать вручную. Это дает возможность увидеть, как изменяются наборы данных с течением времени.

Можно представить наборы данных с помощью иллюстраций, нарисованных вручную карандашом на бумаге или с помощью компьютерных инструментов рисования, но придется размещать и раскрашивать каждый элемент отдельно. Объем работы, которую люди способны и хотят выполнять вручную, сильно ограничен продолжительностью концентрации их внимания. Вряд ли они смогут справиться с чем-либо, кроме крошечных статических наборов данных. На компоновку даже небольших объемов данных, состоящих из сотен элементов, могут уйти часы или дни. Большинство наборов данных гораздо объёмнее, и насчитывают от тысяч до миллионов элементов и более. Кроме того, многие наборы данных динамически изменяются с течением времени. Генерирование визуальной презентации автоматически с помощью компьютерных инструментов, очевидно, менее энергозатратно по сравнению с ручной работой.

Оглавление.
Предисловие.
Глава 1. Что такое визуализация и зачем ею заниматься?.
1.1. Общая картина.
1.2. Какова роль человека в контуре принятия решений?. 
1.3. Какова роль компьютера при принятии решений?. 
1.4. Зачем нужно внешнее представление?. 
1.5. Почему мы зависим от зрения?. 
1.6. Зачем подробно отображать данные?.
1.7. Для чего нужна интерактивность?.
1.8. Почему пространство проектирования визуальных идиом огромно?. 
1.9. Для чего сосредоточиваться на задачах?. 
1.10. Зачем волноваться об эффективности?. 
1.11. Почему большинство дизайнов неэффективны?. 
1.12. Что сложного в оценке?.
1.13. Почему существуют ограничения ресурсов?. 
1.14. Зачем анализировать визуализацию?. 
1.15. Дополнительная литература. 
Глава 2. Что: абстракция данных.
2.1. Общая картина.
2.2. Почему важны семантика и типы данных?.
2.3. Типы данных.
2.4. Типы наборов данных.
2.4.1. Таблицы.
2.4.2. Сети и деревья. 
2.4.2.1. Деревья.
2.4.3. Поля. 
2.4.3.1. Пространственные поля.
2.4.3.2. Типы сеток. 
2.4.4. Геометрия.
2.4.5. Другие комбинации.
2.4.6. Доступность набора данных.
2.5. Типы атрибутов. 
2.5.1. Категориальные. 
2.5.2. Упорядоченные данные: порядковые и количественные.
2.5.2.1. Последовательные или расходящиеся данные.
2.5.2.2. Циклические данные.
2.5.3. Иерархические атрибуты.
2.6. Семантика. 
2.6.1. Сравнение семантики ключа и значения.
2.6.1.1. Таблицы с одноуровневой адресацией.
2.6.1.2. Многомерные таблицы. 
2.6.1.3. Поля.
2.6.1.4. Скалярные поля.
2.6.1.5. Векторные поля.
2.6.1.6. Тензорные поля.
2.6.1.7. Семантика поля.
2.6.2. Временная семантика. 
2.6.2.1. Изменяющиеся во времени данные.
2.7. Дополнительная литература. 
Глава 3. Зачем: абстракция задач.
3.1. Общая картина. 
3.2. Зачем абстрактно анализировать задачи?.
3.3. Кто: визуализатор или пользователь.
3.4. Действия.
3.4.1. Анализ.
3.4.1.1. Обнаружение. 
3.4.1.2. Представление. 
3.4.1.3. Удовлетворение любопытства.
3.4.2. Производство.
3.4.2.1. Комментирование. 
3.4.2.2. Запись.
3.4.2.3. Выведение производной. 
3.4.3. Поиск. 
3.4.3.1. Наведение справки. 
3.4.3.2. Определение местоположения.
3.4.3.3. Просмотр.
3.4.3.4. Исследование.
3.4.4. Запрос.
3.4.4.1. Идентификация. 
3.4.4.2. Сравнение. 
3.4.4.3. Обобщение. 
3.5. Цели.
3.6. Как: предварительный обзор.
3.7. Анализ и выведение производных: примеры. 
3.7.1. Сравнение двух идиом.
3.7.2. Выведение одного производного атрибута.
3.7.3. Выведение производных нескольких новых атрибутов.
3.8. Дополнительная литература. 
Глава 4. Анализ: четыре уровня оценки.
4.1. Общая картина.
4.2. Зачем оценивать?. 
4.3. Четыре уровня проектирования. 
4.3.1. Проблемная ситуация.
4.3.2. Абстракция задач и данных.
4.3.3. Визуальное кодирование и идиома взаимодействия. 
4.3.4. Алгоритм. 
4.4. Направления работы. 
4.5. Угрозы правильности.
4.6. Подходы к проверке правильности.
4.6.1. Проверка проблемы.
4.6.2. Проверка правильности абстракции. 
4.6.3. Проверка правильности идиомы. 
4.6.4. Проверка правильности алгоритма.
4.6.5. Несовпадения. 
4.7. Примеры проверки правильности.
4.7.1. Генеалогические графы.
4.7.2. MatrixExplorer. 
4.7.3. Карты потока. 
4.7.4. LiveRAC.
4.7.5. LinLog. 
4.7.6. Измерение горизонта.
4.8. Дополнительная литература.
Глава 5. Маркеры и каналы.
5.1. Общая картина.
5.2. Зачем нужны маркеры и каналы?.
5.3. Определение маркеров и каналов. 
5.3.1. Типы каналов. 
5.3.2. Типы маркеров.
5.4. Использование маркеров и каналов. 
5.4.1. Экспрессивность и эффективность.
5.4.2. Ранжирование каналов. 
5.5. Эффективность канала. 
5.5.1. Точность. 
5.5.2. Распознаваемость. 
5.5.3. Разделимость. 
5.5.4. Заметность. 
5.5.5. Группировка.
5.6. Относительные и абсолютные оценки.
5.7. Дополнительная литература.
Глава 6. Основные правила.
6.1. Общая картина.
6.2. Когда и для чего соблюдать основные правила?.
6.3. Не использовать трехмерные объекты без причины. 
6.3.1. Сила плоскости. 
6.3.2. Диспропорция глубины. 
6.3.3. Окклюзия скрывает информацию. 
6.3.4. Опасности искажения перспективы.
6.3.5. Другие признаки восприятия глубины. 
6.3.6. Наклонный текст неудобочитаем.
6.3.7. Достоинства 3D: восприятие формы. 
6.3.8. Обоснование и альтернативы. 
Пример: визуализация временных рядов в форме кластера и календаря.
Пример: послойная визуализация временных рядов.
6.3.9. Эмпирические свидетельства. 
6.4. Не использовать двухмерные объекты без причины. 
6.5. Лучше смотреть, чем вспоминать. 
6.5.1. Память и внимание.
6.5.2. Анимация или несколько изображений подряд.
6.5.3. Невосприимчивость к изменениям. 
6.6. Разрешение важнее погружения. 
6.7. Сначала обзор, масштабирование и фильтрация, а детали — по требованию.
6.8. Реакция необходима. 
6.8.1. Визуальная обратная связь.
6.8.2. Время задержки и проектирование взаимодействия. 
6.8.3. Минусы интерактивности. 
6.9. Исправляй в черно- белых тонах. 
6.10. Сначала функциональность, потом форма. 
6.11. Дополнительная литература. 
Глава 7. Организация таблиц.
7.1. Общая картина.
7.2. Зачем организовывать?.
7.3. Организация по ключам и значениям.
7.4. Выразить: количественные значения.
Пример: диаграммы рассеяния. 
7.5. Разделить, упорядочить и выровнять: категориальные области. 
7.5.1. Выравнивание списка: один ключ. 
Пример: столбчатые диаграммы.
Пример: столбчатые диаграммы с накоплением.
Пример: потоковые графики. 
Пример: точечная и линейная диаграммы. 
7.5.2. Матричное выравнивание: два ключа.
Пример: кластерные тепловые карты. 
Пример: матрица диаграмм рассеяния.
7.5.3. Объемная сетка: три ключа.
7.5.4. Рекурсивное разбиение: множество ключей.
7.6. Ориентация осей пространственной системы координат. 
7.6.1. Линейные макеты.
7.6.2. Параллельные макеты.
Пример: параллельные координаты. 
7.6.3. Радиальные макеты.
Пример: радиальные столбчатые диаграммы. 
Пример: круговая диаграмма.
7.7. Плотность пространственных макетов. 
7.7.1. Плотно скомпонованный макет.
Пример: плотно скомпонованные обзоры программного обеспечения.
7.7.2. Заполнение пустого пространства.
7.8. Дополнительная литература.
Глава 8. Организация пространственных данных.
8.1. Общая картина.
8.2. Зачем использовать заданное положение?. 
8.3. Геометрия.
8.3.1. Географические данные.
Пример: хороплет- карты. 
8.3.2. Другая производная геометрия. 
8.4. Скалярные поля: одно значение.
8.4.1. Изоконтуры. 
Пример: топографические карты местности. 
Пример: гибкие изоповерхности. 
8.4.2. Непосредственная визуализация объема. 
Пример: многомерные передаточные функции.
8.5. Векторные поля: множественные значения. 
8.5.1. Символы потока. 
8.5.2. Геометрические потоки.
Пример: сгруппированные по сходству линии потока.
8.5.3. Текстурный поток. 
8.5.4. Поток особенностей. 
8.6. Тензорные поля: множество значений. 
Пример: тензорные символы эллипсоида.
8.7. Дополнительная литература.
Глава 9. Организация сетей и деревьев.
9.1. Общая картина.
9.2. Соединение: маркеры связей. 
Пример: силовое размещение.
Пример: масштабируемое силовое размещение. 
9.3. Матричное отображение.
Пример: отображение в виде матрицы смежности.
9.4. Плюсы и минусы: соединение или матрица.
9.5. Включение: маркеры иерархии. 
Пример: древовидные карты.
Пример: система GrouseFlocks. 
9.6. Дополнительная литература. 
Глава 10. Отображение данных с помощью цвета и других каналов.
10.1. Общая картина.
10.2. Теория цвета. 
10.2.1. Цветовое зрение.
10.2.2. Пространства цветов.
10.2.3. Светлота, насыщенность и цветовой тон.
10.2.4. Прозрачность. 
10.3. Палитры.
10.3.1. Категориальные палитры. 
10.3.2. Упорядоченные палитры.
10.3.3. Бивариантные палитры. 
10.3.4. Дизайн палитры с учетом цветовой слепоты. 
10.4. Другие каналы.
10.4.1. Каналы размера. 
10.4.2. Канал угла. 
10.4.3. Канал кривизны. 
10.4.4. Канал формы.
10.4.5. Канал движения. 
10.4.6. Текстуры и пунктиры.
10.5. Дополнительная литература.
Глава 11. Управление изображением.
11.1. Общая картина.
11.2. Зачем нужны изменения?. 
11.3. Изменение изображения с течением времени. 
Пример: система LineUp. 
Пример: анимированные переходы. 
11.4. Выбор элементов.
11.4.1. Проектные решения, связанные с выбором элементов. 
11.4.2. Выделение.
Пример: сохраняющие контекст визуальные связи.
11.4.3. Результаты выбора.
11.5. Навигация: смена ракурса. 
11.5.1. Геометрическое масштабирование. 
11.5.2. Семантическое масштабирование.
11.5.3. Ограниченная навигация. 
11.6. Навигация: сокращение количества атрибутов. 
11.6.1. Срез. 
Пример: система HyperSlice. 
11.6.2. Сечение.
11.6.3. Получение проекции. 
11.7. Дополнительная литература.
Глава 12. Разделение данных на множественные представления.
12.1. Общая картина.
12.2. Зачем разграничивать?.
12.3. Сопоставление и координирование представлений.
12.3.1. Общее кодирование: одинаковое/разное. 
Пример: система Exploratory Data Visualizer (EDV).
12.3.2. Общие данные: Все/Часть/Нет.
Пример: вид карты с высоты птичьего полета. 
Пример: многообразные обзорные и детальные микроматрицы. 
Пример: система Cerebral. 
12.3.3. Общая навигация: синхронизация. 
12.3.4. Сочетания.
Пример: система Improvise.
12.3.5. Сопоставление представлений.
12.4. Разделение по представлениям. 
12.4.1. Области, символы и представления. 
12.4.2. Выравнивание списков. 
12.4.3. Матричное выравнивание. 
Пример: система Trellis.
12.4.4. Рекурсивное разбиение.
12.5. Наложение слоев.
12.5.1. Визуально различимые слои.
12.5.2. Статические слои. 
Пример: картографическое наложение слоев. 
Пример: наложенные линейные графики.
Пример: иерархическое связывание ребер. 
12.5.3. Динамические слои.
12.6. Дополнительная литература.
Глава 13. Сокращение элементов и атрибутов.
13.1. Общая картина.
13.2. Зачем сокращать?. 
13.3. Фильтрация. 
13.3.1. Фильтрация элементов. 
Пример: система FilmFinder. 
13.3.2. Фильтрация атрибутов. 
Пример: система DOSFA.
13.4. Объединение.
13.4.1. Объединение элементов.
Пример: гистограммы.
Пример: непрерывные диаграммы рассеяния.
Пример: диаграмма размаха.
Пример: SolarPlot.
Пример: иерархические параллельные координаты.
13.4.2. Пространственное объединение.
Пример: географически взвешенные диаграммы размаха. 
13.4.3. Объединение атрибутов: понижение размерности. 
13.4.3.1. Когда и зачем применять понижение размерности?. 
Пример: понижение размерности массива документов. 
13.4.3.2. Как отображать данные после понижения размерности?. 
13.5. Дополнительная литература.
Глава 14. Вложение: методы «фокус + контекст».
14.1. Общая картина.
14.2. Зачем вкладывать?.
14.3. Опущение. 
Пример: система DOITrees Revisited. 
14.4. Наложение.
Пример: система Toolglass and Magic Lenses. 
14.5. Искажение.
Пример: трехмерная перспектива. 
Пример: линза «рыбий глаз». 
Пример: гиперболическая геометрия.
Пример: навигация растяжения и сжатия.
Пример: нелинейные поля увеличения. 
14.6. Целесообразность искажения. 
14.7. Дополнительная литература.
Глава 15. Анализ конкретных примеров.
15.1. Общая картина.
15.2. Зачем анализировать конкретные примеры?.
15.3. Теоретико- графовая диагностика диаграмм рассеяния. 
15.4. VisDB.
15.5. Анализатор иерархической кластеризации. 
15.6. PivotGraph. 
15.7. InterRing.
15.8. Constellation.
15.9. Дополнительная литература.
Сведения о правообладателях иллюстраций.
Алфавитный указатель.

Купить .

Купить .





Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Манцнер