Thực đơn
trang chủTrình duyệt

Vai trò của phương pháp trực quan hóa thông tin giáo dục trong dạy học. Công nghệ trực quan hóa thông tin giáo dục

HÌNH THỨC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

(Tomsk, Đại học Bách khoa Tomsk)

Giới thiệu. Phạm vi và khả năng của các thí nghiệm số đang phát triển cùng với sự phát triển của công nghệ máy tính. Sự phức tạp và đa dạng của các vấn đề đang được giải quyết ngày càng tăng. Lượng thông tin khổng lồ thu được trong quá trình thử nghiệm đòi hỏi những cách trình bày nó phù hợp. Thay vì các mảng dữ liệu số và đồ thị đơn giản, hình ảnh trực quan ngày càng được sử dụng nhiều hơn, tạo điều kiện cho việc hiểu biết đầy đủ và kịp thời về kết quả thu được.

Trực quan hóa dữ liệu là một nhiệm vụ mà bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng phải đối mặt trong công việc của mình. Nhiệm vụ trực quan hóa dữ liệu tập trung vào vấn đề trình bày dữ liệu thực nghiệm hoặc kết quả nghiên cứu lý thuyết dưới dạng trực quan. Các công cụ truyền thống trong lĩnh vực này - đồ thị và sơ đồ - không đáp ứng tốt nhiệm vụ trực quan hóa khi cần mô tả nhiều hơn ba đại lượng có liên quan với nhau. Mặt khác, có một công cụ mạnh mẽ để hiển thị thông tin gắn liền với lưới tọa độ địa lý. Đây là kho công nghệ GIS đang phát triển rất nhanh (GIS - hệ thống thông tin địa lý). Thật không may, ngay khi nền tảng mô tả các lớp thông tin—bản đồ địa lý—biến mất, tất cả các phương pháp GIS đều không hoạt động được.

Nguyên tắc cơ bản của trực quan hóa thông tin.Để hiển thị thông tin tối ưu, một số khuyến nghị được đưa ra có thể được sử dụng khi phát triển các hệ thống con trực quan hóa:

1. Thành phần và hình thức của thông tin được hiển thị cũng như nhiệm vụ và mục tiêu của hệ thống con trực quan hóa được xác định bởi mục tiêu và mục tiêu của hệ thống. Các mô hình thông tin chỉ nên thể hiện những thuộc tính quan trọng và kết nối của các đối tượng được quản lý có ý nghĩa quan trọng và có ý nghĩa chức năng nhất định. Khối lượng, thành phần và hình thức của thông tin được trình bày phải phù hợp với cả nhiệm vụ được giải quyết và khả năng tâm sinh lý của con người.

2. Mô hình phải trực quan, nghĩa là người vận hành phải có khả năng tiếp nhận thông tin nhanh chóng và không cần phân tích kỹ lưỡng. Bằng cách này, mô hình có thể cung cấp sự trình bày trực quan về sự sắp xếp không gian của các đối tượng, có nghĩa là tương tự về mặt hình học với vị trí thực tế của chúng. Trong trường hợp này, người điều hành sẽ có ý tưởng rõ ràng về các thuộc tính đó của các đối tượng được quản lý như khoảng cách giữa chúng, thuộc về bất kỳ nhóm lãnh thổ nào, v.v.

Ưu điểm của mô hình trực quan là quá trình nhận thức giống như quá trình nhận thức một vật thể thực. Nhiệm vụ chính trong việc phát triển các mô hình thông tin trực quan là xác định các tính năng phù hợp để hiển thị trực quan và ở mức độ sơ đồ hóa có thể chấp nhận được. Nhưng không phải lúc nào cũng dễ dàng đạt được khả năng hiển thị của các mô hình thông tin, vì thường có trường hợp đối tượng điều khiển không có đặc điểm trực quan. Trong những trường hợp này, cần phải giải quyết các vấn đề gần với những gì được định nghĩa trong phương pháp luận khoa học là trực quan hóa các khái niệm. Các mô hình thông tin được xây dựng theo nguyên tắc này được gọi là trừu tượng. Ưu điểm của các mô hình trừu tượng là chúng phản ánh các thuộc tính của một đối tượng mà người quan sát trực tiếp không thể tiếp cận được.

3. Việc tổ chức chính xác cấu trúc của thông tin được đảm bảo để thông tin hiển thị có thể dễ dàng nhận biết được. Điều này có nghĩa là mô hình thông tin không được trình bày một tập hợp hoặc một cặp thông tin theo thứ tự cách này hay cách khác mà nằm trong một tương tác cụ thể và rõ ràng. Một phương tiện để đạt được cấu trúc tối ưu là bố trí tốt mô hình thông tin. Theo nghĩa này, thiết kế màn hình hiển thị là một nhiệm vụ tương đương với việc lập bố cục một bức ảnh đẹp.

4. Quá trình tinh thần quan trọng nhất khi theo dõi các hình ảnh động phức tạp là khả năng dự đoán, tức là khả năng dự đoán diễn biến của tình huống của người vận hành, để đảm bảo những thay đổi nào trong các thông số phải được hiển thị rõ ràng bằng đồ họa. Điều khoản này được đảm bảo nếu thiết kế của mô hình thông tin cung cấp:

Hiển thị những thay đổi cụ thể về thuộc tính của các yếu tố tình huống xảy ra trong quá trình tương tác của chúng. Trong những trường hợp này, những thay đổi về đặc tính của các yếu tố riêng lẻ không được nhận thấy một cách biệt lập mà trong bối cảnh của toàn bộ tình huống. Hơn nữa, sự thay đổi về tính chất của một yếu tố được coi là triệu chứng của sự thay đổi tình huống trong: tổng thể;

Hiển thị mối quan hệ động của các đối tượng được quản lý. Đồng thời, sự kết nối, tương tác của mô hình thông tin cần được thể hiện trong quá trình phát triển;

Hiển thị các mối quan hệ xung đột mà các yếu tố của tình huống tham gia vào.

5. Việc bố trí thông tin trên màn hình cần tính đến việc chuyển động ngang của mắt diễn ra dễ dàng và nhanh chóng nhất. Tốc độ di chuyển của mắt dọc theo các đường cong phụ thuộc vào hình dạng và bằng cách chọn hình dạng, bạn có thể thay đổi thời gian cố định cái nhìn ở khu vực này hoặc khu vực khác của màn hình. Các phần tử cấu trúc được đặt ở những vị trí chứa dữ liệu quan trọng nhất cho quá trình điều khiển; khi di chuyển dọc theo chúng, tốc độ chuyển động của mắt sẽ giảm đi.

Mã hóa thông tin theo hình thức. Việc chỉ định nhiều thông tin nhất về danh tính của thông tin là mã hóa dữ liệu theo biểu mẫu. Được biết, thời gian giải mã và thời gian phản ứng tiềm ẩn đối với ảnh đối tượng là tối thiểu so với các phương pháp mã hóa khác (thời gian phản ứng trung bình đối với đối tượng là 0,4 giây, đối với ảnh màu là 0,9 giây, thời gian cố định đối tượng là 0,4 giây). nhìn vào các hình hình học đơn giản là 0,18 ms, trên các chữ cái và số – 0,3 ms).

Mối quan hệ “hình-nền” có tầm quan trọng hàng đầu trong nhận thức của con người về hình thức. Mối quan hệ này có một số loại mô tả:

Hình có hình, nền tương đối không có hình, hình có tính chất của đồ vật, nền giống như vật liệu chưa tạo hình;

Hình có xu hướng tiến về phía trước, hậu cảnh lùi lại, hậu cảnh dường như tiếp tục không ngừng ở phía sau hình;

Hình vẽ tạo ấn tượng lớn hơn nền và dễ nhớ hơn.

Trong tâm lý học, một số nguyên tắc tổ chức trường tín hiệu đã được xác định bằng thực nghiệm, sử dụng nguyên tắc này bạn có thể tác động đến mối quan hệ hình học.

1. Diện tích khép kín bị chiếm bởi bất kỳ cấu hình nào càng nhỏ thì xu hướng hình ảnh cụ thể này hoạt động như một hình càng lớn.

2. Trước hết, theo hình vẽ, các cấu hình khép kín được phân biệt.

3. Cấu hình đối xứng dễ được coi là hình hơn là cấu hình bất đối xứng.

4. Trong trường hợp trường hình ảnh chứa đầy các phần tử đồng nhất, hình được hình thành bởi những phần tử nằm gần nhau hơn về mặt không gian.

5. Nếu trường hình ảnh chứa đầy các phần tử không đồng nhất, thì hình ảnh trước hết được hình thành bởi những phần tử có hình dạng hoặc màu sắc tương tự nhau.

6. Nếu một số phần tử nhất định di chuyển trên trường hình ảnh theo cùng hướng và cùng tốc độ thì chúng sẽ nổi bật dưới dạng hình.

7. Nếu bạn sắp xếp một số yếu tố theo một thứ tự nhất định, bạn có thể tạo ra một thái độ ở người quan sát sẽ ảnh hưởng đến nhận thức về các yếu tố còn lại.

Thời điểm quyết định trong việc phân biệt hình với nền là nhận thức về đường viền. Chính nhận thức về đường viền mang đến khả năng nhận thức khác biệt về hình thức, sự thống nhất nhất định về cấu trúc, tỷ lệ và mối liên kết giữa các bộ phận. Khi nhận biết một đường viền, những điểm mang lại nhiều thông tin nhất là những điểm tại đó có sự thay đổi rõ rệt về hướng của các đường.

Độ tương phản giữa nền và hình càng mạnh thì việc tách hình càng dễ dàng và nhanh chóng. Đường viền của bất kỳ hình nào là sự kết hợp của các dạng cơ bản: đường thẳng, góc, v.v. Đường cắt trên hình hoặc đường viền được phân biệt rõ hơn so với phần nhô ra. Mắt cũng cảm nhận khá tốt các giá trị góc. Đường viền của hình càng phức tạp thì một người càng nhận được nhiều thông tin hơn trong quá trình nhận thức. Tỷ lệ lỗi nhận dạng đối với các hình đối xứng ít hơn so với các hình không đối xứng. Nhưng cần phải lưu ý rằng trên nền phức tạp, độ chính xác của nhận dạng đường viền sẽ giảm đi. Khi mã hóa dữ liệu bằng một biểu mẫu, các loại hoặc phương pháp sau được sử dụng: số điểm, đường, kích thước diện tích của hình, cấu hình không gian của hình ảnh.

Mã hóa số chấm được sử dụng để biểu thị số lượng đối tượng trong một nhóm hoặc số lượng nhóm; trong trường hợp này, thay vì điểm, bạn có thể sử dụng các hình hình học đơn giản. Một người không cần đếm có thể xác định số chấm được sắp xếp theo thứ tự ngẫu nhiên nếu không quá năm. Nếu số điểm nhiều hơn năm thì số lỗi nhận dạng sẽ tăng mạnh. Việc nhóm các điểm thành các mẫu cụ thể sẽ làm tăng độ chính xác của việc ước tính số lượng của chúng. Nếu các dấu chấm được hiển thị trên nền của các nhóm khác có cấu trúc tương tự nhau, thì khả năng nhận biết các cấu hình đó sẽ giảm mạnh.

Kích thước hoặc diện tích mà một cấu hình chiếm giữ cũng có thể thể hiện một cách hiệu quả ý nghĩa của dữ liệu, mặc dù giống như độ dài, nó là một kích thước kích thích kém để mã hóa danh tính của dữ liệu. Độ phân giải hiệu quả cho mã hóa kích thước nhỏ hơn so với mã hóa độ dài vì mã hóa kích thước yêu cầu diện tích hiển thị lớn hơn trên mỗi đơn vị dữ liệu. Tuy nhiên, việc mã hóa như vậy có tác dụng tâm lý rất lớn. Số liệu có 4-5 cấp độ nhưng các khu vực được xác định khá rõ ràng. Việc sử dụng hình ảnh thể tích là không phù hợp, vì khi đánh giá kích thước, một người thường tập trung vào diện tích của hình chứ không phải thể tích của nó. Khi so sánh với một số tiêu chuẩn nằm trong trường thông tin của người vận hành, độ chính xác của việc ước tính kích thước diện tích của hình tăng mạnh. Ngoài tất cả những gì đã nói, chúng ta có thể nói thêm rằng bản thân sự thay đổi về diện tích của hình ảnh mang một số thông tin và việc đặt hình ảnh ở một vị trí nhất định trong trường nhìn của người vận hành có thể mang một tải ngữ nghĩa nhất định.

Trình bày thông tin dưới dạng hình ảnh. Hiệu quả nhất và mang lại lượng thông tin lớn nhất là việc trình bày dữ liệu dưới dạng hình ảnh hoặc hình ảnh. Nhận thức của một người được cấu trúc theo cách mà bộ não của anh ta, khi tương tác với thế giới bên ngoài, nhận thức và hiểu thông tin đến, được điều chỉnh theo những hình ảnh hoặc tiêu chuẩn nhất định mà anh ta dễ dàng nhận biết mà không cần sự thích nghi và đào tạo cần thiết và cần thêm mã hóa.

Ưu điểm chính của phương pháp mã hóa tượng hình là:

Khả năng phối hợp một luồng thông tin lớn với thông lượng của máy phân tích cảm giác của con người;

Giảm đáng kể lượng thông tin không cần thiết;

Giảm đáng kể nhu cầu về thông tin tiên nghiệm về đối tượng đang được nghiên cứu;

Nhỏ gọn về mặt không gian cần thiết; .

Khả năng tái cơ cấu rộng rãi để phục vụ các đối tượng với nhiều mục đích khác nhau.

Vì con người là một sinh vật xã hội nên việc tiếp xúc với người khác là điều quan trọng nhất đối với anh ta. Điều này dẫn đến việc một người học cách nhận biết một số lượng lớn khuôn mặt. Bằng nét mặt và nét mặt, chúng ta xác định ngay trạng thái cảm xúc của một người, nhưng cùng với những trạng thái cảm xúc cơ bản, chúng ta phân biệt được hàng tá sắc thái của họ. Và ngay cả những thay đổi nhỏ nhất. Điều này xác định hàm lượng thông tin cao của cả khuôn mặt và biểu cảm của nó. Tính thông tin này của khuôn mặt được truyền tải trong các bức ảnh, hình vẽ, tranh biếm họa, v.v.

Việc phân tích thông tin đồ họa dựa trên khả năng của cá nhân trong việc tìm ra những điểm tương đồng và khác biệt trong các vật thể bằng trực giác, trong đó đặc điểm khuôn mặt được ghi nhớ và nhận diện đặc biệt tốt. Những đặc điểm nhận thức này của con người được sử dụng một cách hiệu quả trong sơ đồ khuôn mặt Chernoff. Mỗi đối tượng là một hình ảnh sơ đồ của khuôn mặt, một số đặc điểm nhất định (chiều rộng của khuôn mặt, chiều dài của mũi, vòm lông mày, hình dạng của miệng, v.v.) tương ứng với các giá trị tương đối của các biến đã chọn ( Hình 1).

Hình.1. Ví dụ về trực quan hóa thông tin bằng thuật toán Chernov.

Phạm vi ứng dụng của hệ thống khuôn mặt rất đa dạng, nhưng việc sử dụng hệ thống như vậy để hiển thị thông tin y tế đặc biệt hứa hẹn, vì một số đặc điểm sinh lý của một người được biểu hiện trực tiếp trên các đặc điểm trên khuôn mặt. Do đó, bằng cách nhìn vào khuôn mặt của một người, với khả năng cao, người ta có thể xác định chính xác tuổi của một người, tình trạng thừa cân, trạng thái cảm xúc, giới tính, v.v. Việc sử dụng các liên tưởng trực tiếp như vậy làm giảm đáng kể thời gian giải mã, tức là , sự chuyển đổi từ hình ảnh sang giá trị được mã hóa ban đầu của tham số. Việc sử dụng đồ họa máy tính để tổng hợp hình ảnh khuôn mặt từ dữ liệu sinh lý giúp có thể có được chân dung sinh lý của đối tượng theo nghĩa đen của từ này.

Trực quan hóa dữ liệu thực nghiệm được trình bày dưới dạng bảng số. Trong nghiên cứu y học và tâm lý, kết quả thực nghiệm thường được trình bày dưới dạng bảng số. Các phương pháp trực quan hóa loại thông tin này thường dựa trên sự chuyển đổi từ hệ tọa độ đa chiều sang hệ tọa độ hai chiều (phương pháp thành phần chính, phương pháp sắp xếp cấu trúc do các đồng tác giả đề xuất).

Hãy xem xét thuật toán tạo tọa độ đối tượng theo phương pháp sắp xếp ban đầu.

Để đánh giá sự không phù hợp của cấu trúc trong RL và R2, ma trận được tính khoảng cách lẫn nhau dnk giữa các phần tử Xn và Xk từ mẫu X:

Hàng thứ n của ma trận như vậy chứa khoảng cách từ phần tử thứ n Xn nào đó đến tất cả các phần tử (N-1) khác của tập hợp https://pandia.ru/text/78/605/images/image004_27.gif" width=" 48 " Height="29 src="> đối với một phần tử thứ k nào đó. Bất kỳ hàng thứ n nào của ma trận DN(X) đều có thể được coi là kết quả của việc sắp xếp các phần tử tương ứng với phần tử thứ n của Xn theo ánh xạ tập hợp này tới trục số thực. Đặt vị trí trục của phần tử thứ n và lấy nó làm gốc (điểm Yn, tọa độ của điểm đó trên trục bằng 0), bạn có thể sắp xếp các hình ảnh của mẫu X trên trục. liên quan đến phần tử thứ n, sử dụng khoảng cách từ phần tử Xn đến tất cả các phần tử khác làm thước đo thứ tự (N-1) phần tử Từ điểm Yn https://pandia.ru/text/78/605/images/image005_23. .gif" width="23" Height="24 src=">) chúng ta dựng một trục số khác vuông góc với trục trong trường hợp này, phần tử mẫu thứ k X sẽ nằm tại giao điểm của các trục https:/ /pandia.ru/text/78/605/images/image008_14.gif" width="23" Height="24 src=">.gif" width ="48" Height="29 src=">, đúng như vậy đã được thực hiện cho trục. Tọa độ của các phần tử trên trục biểu thị khoảng cách từ phần tử thứ k đến tất cả các phần tử (N-1) khác và cho phép chúng ta đánh giá khả năng nhóm của các vectơ xung quanh vectơ Xk..gif" width="23" Height= "24 src="> sẽ xác định một số đánh giá và theo dõi giả máy bay về trạng thái tâm sinh lý của phụ nữ mang thai.

Hiệu quả của phương pháp này phụ thuộc vào việc lựa chọn “tốt” các hàng của ma trận DN(X), việc lựa chọn này không hoàn toàn ngẫu nhiên. Việc lựa chọn các phần tử Xn và Xk gần nhau trong RL làm trung tâm sắp xếp cho các phần tử (N-1) còn lại trên trục và là không hợp lý, vì nó không cung cấp thông tin mới đáng kể về thứ tự của mẫu X, vì vậy nó là cần thiết để chọn các phần tử X có khoảng cách tương đối xa nhau. Do đó, chúng tôi đã chọn đối tượng “tham chiếu” và đối tượng có tham số kém nhất làm trung tâm đặt hàng (Hình 2).

Phần kết luận. Bản chất của các phương pháp trên là cách giải quyết vấn đề khái quát hóa hợp lý và tăng khả năng hiển thị của thông tin hiển thị nhằm tạo điều kiện làm việc tối ưu và thoải mái cho người vận hành, nhằm giải phóng anh ta để giải quyết các vấn đề ở cấp quản lý cơ sở cao hơn hoặc đánh giá chung về nhiệm vụ và điều kiện hoạt động ở giai đoạn ra quyết định này.

Kết quả nghiên cứu liên ngành cho phép chúng ta tự tin khẳng định rằng trực quan hóa là một trong những lĩnh vực hứa hẹn nhất để nâng cao hiệu quả của các phương pháp phân tích và trình bày thông tin.

Bài viết trình bày các cách tiếp cận khác nhau để hình dung các kết quả nghiên cứu tâm lý xã hội và y tế thực nghiệm.

Công việc được thực hiện với sự hỗ trợ tài chính của Quỹ Nhân đạo Nga (dự án số c) và Quỹ Nghiên cứu Cơ bản Nga (dự án số a).

VĂN HỌC

1. Zinoviev của dữ liệu đa chiều. - Krasnoyarsk: Nhà xuất bản. Đại học Kỹ thuật Bang Krasnoyarsk, 2000. - 180 tr.

2. Phương pháp trình bày và xử lý thông tin y sinh học hiện đại: sách giáo khoa/Đại học Bách khoa Tomsk; Đại học Y khoa bang Siberia; Ed. ; . - Tomsk: Nhà xuất bản TPU, 2004. - 336 tr.

3. . Các phương pháp trực quan hóa nhận thức hiện đại về dữ liệu đa chiều - Tomsk: Quỹ phi lợi nhuận vì sự phát triển năng lượng khu vực, 2007. - 216 tr.

4., Emmanuel V. Công nghệ thông tin trong nghiên cứu y sinh. – St.Petersburg: Peter, 2003. – 528 tr.

5. , . Nghiên cứu phân tích trong y học, sinh học và sinh thái: sách giáo khoa - M.: Higher school, 2003. - 279 tr.

6. , Hệ thống Sharopin để xác định các nhóm nguy cơ ở phụ nữ mang thai // Hệ thống tin học và kiểm soát, 2008, - Số 2(16). - c. 22-23

Bài viết này được viết bởi đại diện của DevExpress và đăng trên blog trên HabraHabr.

Các nhà nghiên cứu y học đã phát hiện ra rằng nếu hướng dẫn sử dụng thuốc chỉ có văn bản thì một người chỉ tiếp thu được 70% thông tin từ nó. Nếu bạn thêm hình ảnh vào hướng dẫn, người đó sẽ hiểu được 95%.

Rõ ràng là con người có xu hướng xử lý thông tin bằng hình ảnh. Bên cạnh việc giúp bộ não của chúng ta xử lý tốt hơn, trực quan hóa dữ liệu còn có một số lợi ích:

  • Tập trung vào các khía cạnh khác nhau của dữ liệu


Bằng cách sử dụng đồ thị, bạn có thể dễ dàng thu hút sự chú ý của người đọc vào các chỉ báo màu đỏ.

  • Phân tích tập dữ liệu lớn có cấu trúc phức tạp
  • Giảm tình trạng quá tải thông tin của một người và duy trì sự chú ý của họ
  • Tính rõ ràng và rõ ràng của dữ liệu đầu ra
  • Làm nổi bật các kết nối và mối quan hệ có trong thông tin


Bạn có thể dễ dàng nhận thấy dữ liệu quan trọng trên biểu đồ.

Sự hấp dẫn về mặt thẩm mỹ


Đồ thị hấp dẫn về mặt thẩm mỹ làm cho việc trình bày dữ liệu trở nên ấn tượng và đáng nhớ.

Edward Tufte, tác giả của một số cuốn sách hay nhất về trực quan, mô tả nó như một công cụ hiển thị dữ liệu; khuyến khích người xem nghĩ về bản chất chứ không phải phương pháp luận; tránh bóp méo những gì dữ liệu nói; hiển thị nhiều số trong một không gian nhỏ; hiển thị một tập hợp lớn dữ liệu dưới dạng một tổng thể mạch lạc và thống nhất; khuyến khích người xem so sánh các phần dữ liệu; phục vụ mục đích khá rõ ràng: mô tả, nghiên cứu, đặt hàng hoặc trang trí ().

Làm thế nào để sử dụng trực quan hóa dữ liệu một cách chính xác?

Sự thành công của trực quan hóa trực tiếp phụ thuộc vào tính chính xác của ứng dụng của nó, cụ thể là vào việc lựa chọn loại biểu đồ, cách sử dụng và thiết kế chính xác của nó.


60% sự thành công của việc trực quan hóa phụ thuộc vào việc lựa chọn loại biểu đồ, 30% vào việc sử dụng đúng cách và 10% vào thiết kế chính xác của nó.

Loại biểu đồ chính xác

Biểu đồ cho phép bạn thể hiện ý tưởng được truyền tải bằng dữ liệu một cách đầy đủ và chính xác nhất, vì vậy việc chọn loại sơ đồ phù hợp là rất quan trọng. Sự lựa chọn có thể được thực hiện bằng thuật toán sau:

Mục tiêu trực quan- đây là việc thực hiện ý tưởng chính của thông tin, đây là mục đích mà dữ liệu đã chọn cần được hiển thị, cần đạt được hiệu quả gì - xác định các mối quan hệ trong thông tin, thể hiện sự phân bố của dữ liệu, thành phần hoặc so sánh Dữ liệu.


Hàng đầu tiên hiển thị các biểu đồ với mục đích hiển thị các mối quan hệ trong dữ liệu và phân phối dữ liệu và hàng thứ hai có mục đích hiển thị thành phần và so sánh dữ liệu.

Mối quan hệ trong dữ liệu- đây là cách họ phụ thuộc vào nhau, mối liên hệ giữa họ. Bằng cách sử dụng các mối quan hệ, bạn có thể xác định sự hiện diện hay vắng mặt của sự phụ thuộc giữa các biến. Nếu ý chính của thông tin chứa các cụm từ “đề cập đến”, “giảm/tăng tại” thì bạn nên cố gắng thể hiện chính xác các mối quan hệ trong dữ liệu.
Sự phân bố dữ liệu là cách nó được sắp xếp tương đối với một vật nào đó, có bao nhiêu vật thể rơi vào các vùng tuần tự nhất định của các giá trị số. Ý chính sẽ chứa các cụm từ “trong khoảng từ x đến y”, “nồng độ”, “tần số”, “phân phối”.

Thành phần dữ liệu- kết hợp dữ liệu để phân tích bức tranh tổng thể một cách tổng thể, so sánh các thành phần chiếm tỷ lệ phần trăm của một tổng thể nhất định. Các cụm từ khóa cho thành phần là “tạo nên x%”, “chia sẻ”, “phần trăm của tổng thể”.

So sánh dữ liệu - kết hợp dữ liệu để so sánh các chỉ số nhất định, xác định các đối tượng liên quan với nhau như thế nào. Nó cũng là sự so sánh các thành phần thay đổi theo thời gian. Các cụm từ chính cho ý tưởng khi so sánh là “nhiều hơn/nhỏ hơn”, “bằng”, “thay đổi”, “tăng/giảm”.

Sau khi xác định mục đích của việc trực quan hóa, bạn cần xác định kiểu dữ liệu. Chúng có thể rất không đồng nhất về loại và cấu trúc, nhưng trong trường hợp đơn giản nhất, chúng phân biệt giữa dữ liệu số và dữ liệu thời gian liên tục, dữ liệu rời rạc, dữ liệu địa lý và logic. Dữ liệu số liên tục chứa thông tin về sự phụ thuộc của một giá trị số này với một giá trị số khác, ví dụ: đồ thị hàm số như y=2x. Thời gian liên tục chứa dữ liệu về các sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian, giống như biểu đồ nhiệt độ được đo hàng ngày. Dữ liệu rời rạc có thể chứa sự phụ thuộc của số lượng được phân loại, ví dụ: biểu đồ về số lượng bán hàng hóa ở các cửa hàng khác nhau. Dữ liệu địa lý chứa nhiều thông tin khác nhau liên quan đến vị trí, địa chất và các chỉ số địa lý khác, ví dụ điển hình là bản đồ địa lý thông thường. Dữ liệu logic cho thấy sự sắp xếp hợp lý của các thành phần có liên quan với nhau, chẳng hạn như cây gia phả.


Đồ thị dữ liệu số và thời gian liên tục, dữ liệu rời rạc, dữ liệu địa lý và logic.

Tùy theo mục tiêu và dữ liệu mà bạn có thể lựa chọn lịch trình phù hợp nhất cho mình. Tốt nhất nên tránh sự đa dạng vì mục đích đa dạng và lựa chọn theo nguyên tắc “càng đơn giản càng tốt”. Chỉ sử dụng các loại biểu đồ cụ thể cho dữ liệu cụ thể; trong các trường hợp khác, các biểu đồ phổ biến nhất là phù hợp:

  • tuyến tính
  • với các khu vực
  • cột và biểu đồ (thanh)
  • biểu đồ tròn (bánh, bánh rán)
  • biểu đồ cực (rađa)
  • biểu đồ phân tán (phân tán, bong bóng)
  • bản đồ
  • cây cối (cây, bản đồ tinh thần, bản đồ cây)
  • sơ đồ thời gian (dòng thời gian, gantt, thác nước).

Biểu đồ đường, biểu đồ vùng và biểu đồ có thể chứa một số giá trị trong một đối số cho một danh mục, có thể là tuyệt đối (khi đó tiền tố xếp chồng sẽ được thêm vào các loại biểu đồ này) hoặc tương đối (xếp chồng đầy đủ).


Biểu đồ có giá trị xếp chồng và có giá trị xếp chồng đầy đủ

Khi chọn một biểu đồ phù hợp, bạn có thể được hướng dẫn bởi bảng sau, được tổng hợp trên cơ sở biểu đồ này và:


Sử dụng đúng đồ thị

Điều quan trọng không chỉ là chọn đúng loại biểu đồ mà còn phải sử dụng nó một cách chính xác:

  • Không cần phải tải biểu đồ với nhiều thông tin. Số lượng tối ưu của các loại dữ liệu và danh mục khác nhau không quá 4-5, nếu không, tốt hơn nên chia sơ đồ như vậy thành nhiều phần.


Một biểu đồ như vậy có thể được so sánh với spaghetti và tốt hơn nên chia thành nhiều sơ đồ.

Chọn tỷ lệ và tỷ lệ chính xác cho biểu đồ. Đối với biểu đồ và biểu đồ diện tích, tốt nhất nên bắt đầu thang giá trị từ 0. Cố gắng không sử dụng thang đo ngược - điều này rất thường khiến người xem hiểu sai về dữ liệu.


Thang đo không chính xác sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến nhận thức về dữ liệu. Trong trường hợp đầu tiên, thang đo được chọn không chính xác; trong trường hợp thứ hai, thang đo bị đảo ngược.

  • Đối với các biểu đồ và đồ thị hình tròn hiển thị tỷ lệ phần trăm trên tổng số lượt chia sẻ, tổng các giá trị phải luôn bằng 100%.
  • Để nhận thức dữ liệu tốt hơn, tốt hơn là nên sắp xếp thông tin trên trục - theo giá trị, theo thứ tự bảng chữ cái hoặc theo ý nghĩa logic.

Thiết kế đúng lịch trình

Không có gì đẹp mắt hơn những biểu đồ được thiết kế đẹp mắt và không có gì làm hỏng biểu đồ hơn sự hiện diện của “rác” đồ họa. Nguyên tắc cơ bản của thiết kế:

  • sử dụng các bảng màu tương tự, không có màu sáng và cố gắng giới hạn bản thân trong một bộ sáu món đồ
  • Đường phụ và phụ phải đơn giản và không dễ thấy


Các dòng phụ trợ trên biểu đồ không được làm phân tán sự chú ý khỏi ý chính của dữ liệu.

  • nếu có thể, chỉ sử dụng nhãn trục ngang;
  • Đối với biểu đồ vùng, tốt nhất nên sử dụng màu có độ trong suốt;
  • Sử dụng màu khác nhau cho mỗi danh mục trên biểu đồ.

kết luận

Hình dung- một công cụ mạnh mẽ để truyền đạt suy nghĩ và ý tưởng đến người tiêu dùng cuối, một trợ lý để nhận thức và phân tích dữ liệu. Nhưng giống như tất cả các công cụ, nó phải được sử dụng vào thời gian và địa điểm riêng. Nếu không, thông tin có thể được tiếp nhận chậm hoặc thậm chí không chính xác.


Các biểu đồ hiển thị cùng một dữ liệu, các lỗi trực quan chính được hiển thị ở bên trái và chúng được sửa ở bên phải.

Khi được sử dụng một cách khéo léo, trực quan hóa dữ liệu có thể làm cho tài liệu trở nên ấn tượng, thú vị và đáng nhớ.

“Người ta nói một bức tranh đáng giá hơn ngàn lời nói, và điều này đúng, miễn là bức ảnh đẹp.” Bowman

Với sự gia tăng lượng dữ liệu tích lũy, ngay cả khi sử dụng thuật toán Khai thác dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt đến đâu, việc “tiêu hóa” và diễn giải kết quả thu được ngày càng khó khăn. Và, như bạn đã biết, một trong những quy định của Khai thác dữ liệu là tìm kiếm các mẫu hữu ích trong thực tế. Một mẫu chỉ có thể trở nên hữu ích trong thực tế nếu nó có thể được khái niệm hóa và hiểu được.

Năm 1987, theo sáng kiến ​​của Ủy ban Kỹ thuật Đồ họa Máy tính của Hiệp hội Máy tính ACM SIGGRAPH IEEE, do nhu cầu sử dụng các phương pháp, công cụ và công nghệ dữ liệu mới nên các nhiệm vụ tương ứng trong lĩnh vực trực quan hóa đã được hình thành.

Các phương pháp trình bày dữ liệu bằng hình ảnh hoặc đồ họa bao gồm đồ thị, biểu đồ, bảng, báo cáo, danh sách, sơ đồ khối, bản đồ, v.v.

Trực quan hóa theo truyền thống được xem như một công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu, nhưng hiện nay ngày càng có nhiều nghiên cứu cho thấy vai trò độc lập của nó.

Kỹ thuật hình ảnh truyền thống có thể có các ứng dụng sau:

∙ trình bày thông tin cho người dùng dưới dạng trực quan;

∙ mô tả ngắn gọn các mẫu vốn có trong tập dữ liệu gốc;

∙ giảm kích thước hoặc nén thông tin;

∙ sửa chữa những khoảng trống trong tập dữ liệu;

∙ tìm tiếng ồn và các ngoại lệ trong một tập dữ liệu.

Trực quan hóa các công cụ khai thác dữ liệu

Mỗi thuật toán Khai thác dữ liệu sử dụng một phương pháp trực quan hóa cụ thể. Trong các bài giảng trước, chúng ta đã xem xét một số phương pháp Khai thác dữ liệu. Trong quá trình sử dụng từng phương pháp, hay đúng hơn là triển khai phần mềm của nó, chúng tôi đã nhận được một số trình hiển thị nhất định, với sự trợ giúp của chúng, chúng tôi có thể diễn giải các kết quả thu được do hoạt động của các phương pháp và thuật toán tương ứng.

∙ Đối với cây quyết định, đây là trình hiển thị cây quyết định, danh sách các quy tắc và bảng dự phòng.

∙ Đối với mạng nơ-ron, tùy thuộc vào công cụ, đây có thể là cấu trúc liên kết mạng, biểu đồ thay đổi mức độ lỗi, thể hiện quá trình học.

∙ Đối với thẻ Kohonen: thẻ vào, ra, các thẻ cụ thể khác.

∙ Đối với hồi quy tuyến tính, đường hồi quy được sử dụng làm công cụ hiển thị.

∙ Để phân cụm: dendrogram, sơ đồ phân tán.

Các biểu đồ và biểu đồ phân tán thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một phương pháp.

Tất cả các cách trình bày hoặc hiển thị dữ liệu trực quan này có thể phục vụ một trong các chức năng sau:

∙ là một minh họa về việc xây dựng một mô hình (ví dụ: biểu diễn cấu trúc (đồ thị) của mạng lưới thần kinh);

∙ giúp giải thích kết quả thu được;

∙ là phương tiện đánh giá chất lượng của mô hình được xây dựng;

∙ kết hợp các chức năng trên (cây quyết định, chương trình dendro).

Trực quan hóa các mô hình khai thác dữ liệu

Chức năng đầu tiên (minh họa xây dựng mô hình) về cơ bản là trực quan hóa mô hình Khai thác dữ liệu. Có nhiều cách khác nhau để trình bày mô hình, nhưng cách biểu diễn bằng đồ họa mang lại nhiều “giá trị” nhất cho người dùng. Trong hầu hết các trường hợp, người dùng không phải là chuyên gia về mô hình hóa; anh ta thường là chuyên gia trong lĩnh vực chủ đề của mình. Do đó, mô hình Khai thác dữ liệu phải được trình bày bằng ngôn ngữ tự nhiên nhất hoặc ít nhất chứa một số lượng tối thiểu các yếu tố toán học và kỹ thuật khác nhau.

Do đó, tính sẵn sàng là một trong những đặc điểm chính của mô hình Khai thác dữ liệu. Mặc dù vậy, vẫn có một cách phổ biến và đơn giản nhất để biểu diễn một mô hình là “hộp đen”. Trong trường hợp này, người dùng không hiểu hành vi của mô hình mình đang sử dụng. Tuy nhiên, bất chấp sự hiểu lầm, anh ấy vẫn nhận được kết quả - những khuôn mẫu đã được xác định. Một ví dụ kinh điển về mô hình như vậy là mô hình mạng lưới thần kinh.

Một cách khác để trình bày một mô hình là trình bày nó một cách trực quan, dễ hiểu. Trong trường hợp này, người dùng thực sự có thể hiểu được điều gì đang xảy ra "bên trong" mô hình. Bằng cách này, có thể đảm bảo sự tham gia trực tiếp của anh ta vào quá trình này.

Những mô hình như vậy cung cấp cho người dùng cơ hội thảo luận hoặc giải thích logic của nó với đồng nghiệp, khách hàng và những người dùng khác.

Hiểu mô hình sẽ dẫn đến hiểu nội dung của nó. Kết quả của sự hiểu biết là niềm tin vào mô hình tăng lên. Một ví dụ cổ điển là cây quyết định. Cây quyết định được xây dựng thực sự cải thiện sự hiểu biết về mô hình, tức là công cụ khai thác dữ liệu được sử dụng.

Ngoài việc hiểu, các mô hình như vậy còn cung cấp cho người dùng cơ hội tương tác với mô hình, đặt câu hỏi và nhận câu trả lời. Một ví dụ về sự tương tác như vậy là công cụ what-if. Sử dụng hộp thoại "người dùng hệ thống", người dùng có thể hiểu được mô hình.

Bây giờ chúng ta hãy chuyển sang các chức năng giúp diễn giải và đánh giá kết quả xây dựng mô hình Khai thác dữ liệu. Đây là tất cả các loại biểu đồ, sơ đồ, bảng, danh sách, v.v.

Ví dụ về các công cụ trực quan có thể được sử dụng để đánh giá chất lượng của mô hình là biểu đồ phân tán, bảng dự phòng và biểu đồ thay đổi về mức độ lỗi.

Biểu đồ phân tán là biểu đồ độ lệch của các giá trị được mô hình dự đoán so với giá trị thực tế. Những sơ đồ này được sử dụng cho số lượng liên tục. Chỉ có thể đánh giá trực quan chất lượng của mô hình được xây dựng khi kết thúc quá trình xây dựng mô hình.

Bảng dữ liệu thống kê dùng để đánh giá kết quả phân loại. Các bảng như vậy được sử dụng cho các phương pháp phân loại khác nhau. Chúng tôi đã sử dụng chúng trong các bài giảng trước. Việc đánh giá chất lượng của mô hình được xây dựng chỉ có thể thực hiện được khi kết thúc quá trình xây dựng mô hình.

Biểu đồ thay đổi giá trị lỗi. Biểu đồ thể hiện sự thay đổi về độ lớn sai số trong quá trình vận hành mô hình. Ví dụ, trong quá trình vận hành mạng nơ-ron, người dùng có thể quan sát sự thay đổi lỗi trên tập huấn luyện và tập kiểm tra và dừng huấn luyện để ngăn chặn tình trạng “đào tạo quá mức” của mạng. Ở đây, chất lượng của mô hình và những thay đổi của nó có thể được đánh giá trực tiếp trong quá trình xây dựng mô hình.

Ví dụ về các công cụ trực quan giúp diễn giải kết quả là: đường xu hướng trong hồi quy tuyến tính, bản đồ Kohonen, biểu đồ phân tán trong phân tích cụm.

Phương pháp trực quan

Các phương pháp trực quan hóa, tùy thuộc vào số lượng phép đo được sử dụng, thường được phân thành hai nhóm:

∙ trình bày dữ liệu theo một, hai và ba chiều;

∙ biểu diễn dữ liệu theo bốn chiều hoặc nhiều hơn.

Biểu diễn dữ liệu theo một, hai và ba chiều

Nhóm phương pháp này bao gồm các phương pháp hiển thị thông tin nổi tiếng mà trí tưởng tượng của con người có thể tiếp cận được. Hầu hết mọi công cụ Khai thác dữ liệu hiện đại đều bao gồm các phương pháp biểu diễn trực quan từ nhóm này.

Tùy thuộc vào số lượng kích thước của biểu diễn, chúng có thể theo các cách sau:

∙ phép đo đơn biến, hoặc 1-D;

∙ phép đo hai biến, hoặc 2-D;

∙ phép đo ba chiều hoặc phép chiếu, hoặc 3-D.

Cần lưu ý rằng mắt người cảm nhận một cách tự nhiên nhất các biểu diễn thông tin hai chiều.

Khi sử dụng cách biểu diễn thông tin hai và ba chiều, người dùng có cơ hội xem các mẫu của tập dữ liệu:

∙ cấu trúc cụm của nó và phân bổ các đối tượng thành các lớp (ví dụ: trong sơ đồ phân tán);

∙ đặc điểm tôpô;

∙ sự hiện diện của xu hướng;

∙ thông tin về vị trí tương đối của dữ liệu;

∙ sự tồn tại của các phụ thuộc khác vốn có trong tập dữ liệu đang nghiên cứu.

Nếu tập dữ liệu có nhiều hơn ba chiều thì có thể có các tùy chọn sau:

∙ việc sử dụng các phương pháp trình bày thông tin đa chiều (chúng được thảo luận dưới đây);

∙ giảm kích thước thành biểu diễn một, hai hoặc ba chiều. Có nhiều cách khác nhau để giảm kích thước, một trong số đó - phân tích nhân tố - đã được thảo luận trong một trong những bài giảng trước. Bản đồ Kohonen tự tổ chức được sử dụng để giảm kích thước và đồng thời thể hiện trực quan thông tin trên bản đồ hai chiều.

Biểu diễn dữ liệu theo không gian 4 chiều

Sự biểu diễn thông tin theo bốn chiều trở lên là không thể tiếp cận được với nhận thức của con người. Tuy nhiên, các phương pháp đặc biệt đã được phát triển để cho phép một người hiển thị và nhận biết những thông tin đó.

Các phương pháp biểu diễn thông tin đa chiều nổi tiếng nhất:

∙ tọa độ song song;

∙ "Khuôn mặt của Chernov";

∙ biểu đồ radar.

Tọa độ song song

Trong tọa độ song song, các biến được mã hóa theo chiều ngang, đường thẳng đứng xác định giá trị của biến. Một ví dụ về tập dữ liệu được trình bày theo tọa độ Cartesian và tọa độ song song được đưa ra trong Hình. 16.1. Phương pháp biểu diễn dữ liệu đa chiều này được Alfred Inselberg phát minh vào năm 1985.

Đó là tham gia vào việc thiết kế giao diện người dùng. Nói chung, Yuuri nói về sự phổ biến gần đây của các kỹ thuật thiết kế - trực quan hóa và đồ họa thông tin, các lĩnh vực ứng dụng và phân loại của chúng, quy trình sáng tạo, các công cụ và ví dụ từ thực tiễn.

Chủ đề trực quan hóa thông tin và đồ họa thông tin thường xuyên xuất hiện trong công việc của tôi và nói chung là thú vị khi thực hành thiết kế và thiết kế. Mặc dù chúng tôi làm việc cho công ty trên các hệ thống web, trong đó hầu hết các vấn đề được giải quyết bằng các công cụ thiết kế tiêu chuẩn như biểu mẫu hoặc khối thông tin, đôi khi cần phải trình bày một lượng lớn thông tin một cách cô đọng và cô đọng. Thường thì đây là những nhiệm vụ khá cụ thể, giao diện của chúng cần rất nhiều thời gian để suy nghĩ. Đúng, những nhiệm vụ này là một trong những nhiệm vụ thú vị nhất.

Việc thực hành hiển thị thông tin bằng đồ họa có nhiều từ đồng nghĩa, nhưng gần đây có hai từ được sử dụng phổ biến nhất: trực quan hóa dữ liệu và đồ họa thông tin. Những cách tiếp cận này đã tồn tại khá lâu, rất nhiều tài liệu đã được viết về chủ đề này (trong số các tác giả và nhà thiết kế nổi tiếng nhất: Edward Tufte, Stephen few, Ben Fry), nhưng trước hết, điều thú vị là đồ họa thông tin ở đâu và như thế nào được sử dụng.

Ứng dụng

Hiện nay có rất nhiều ví dụ thú vị về trực quan hóa, nhưng nhiều ví dụ trong số đó mang tính nghệ thuật hơn là phương tiện hữu ích thực tế. Đối với cả hai, có thể phân biệt các lĩnh vực sử dụng sau:

Thống kê và báo cáo

Một thể loại tự cung tự cấp khi dữ liệu trong một khoảng thời gian nhất định được trình chiếu cùng nhau. Ví dụ: ảnh tĩnh trong phụ lục của báo cáo hoặc biểu đồ tùy chỉnh trong dịch vụ thống kê, với khả năng thay đổi các tham số hiển thị của nó.

Tài liệu tham khảo

Phần bổ sung cho văn bản chính, minh họa rõ ràng bằng các dữ liệu được đề cập. Ví dụ: để đưa ra ý tưởng chung về động lực của một trong các chỉ báo hoặc hiển thị một số quy trình và các giai đoạn của nó; có thể - để chỉ ra cấu trúc của một hiện tượng nào đó.

Dịch vụ tương tác

Các sản phẩm và dự án trong đó đồ họa thông tin là một phần chức năng. Do đó, sơ đồ quy trình có thể đóng vai trò là phương tiện điều hướng qua các dịch vụ có quy trình làm việc phức tạp. Hầu hết mọi thứ liên quan đến làm việc với bản đồ hiếm khi được thực hiện nếu không có sự kết hợp giữa đồ họa thông tin và tính tương tác, chưa kể đến các hệ thống chuyên dụng như phòng điều khiển và hầu hết các trò chơi máy tính.

Minh họa

Không hẳn là một thể loại thuần túy - đúng hơn là việc sử dụng các phương pháp thực hành và cách tiếp cận hiển thị dữ liệu đẹp mắt để tạo ra các minh họa độc lập. Chúng mang một ý nghĩa nhất định, nhưng đây không phải là nhiệm vụ chính của chúng - giá trị chính là chất lượng thực hiện.

Thí nghiệm và nghệ thuật

Trực quan hóa dữ liệu mà không có bất kỳ ý nghĩa thực tế cụ thể nào, thay vào đó chỉ là thử nghiệm hoặc cài đặt. Thông thường, đây là những hình ảnh phức tạp và cồng kềnh, khó “đọc” trôi chảy - khối lượng dữ liệu và mối quan hệ giữa chúng đến mức bạn cần phải xử lý hình ảnh theo từng phần; hoặc đơn giản là những hình ảnh trừu tượng, được tạo tự động. Gần đây, hướng này ngày càng trở nên phổ biến và định kỳ vượt ra ngoài phạm vi đồ họa máy tính - ví dụ: ở dạng đồ họa-điêu khắc.

(chú ý! hơn 9 megabyte)

Phân loại

Bộ công cụ trực quan hóa khá phong phú - từ biểu đồ đường đơn giản nhất đến hiển thị phức tạp của nhiều kết nối. Chúng có thể được chia thành nhiều loại:

Biểu đồ

Hiển thị sự phụ thuộc của dữ liệu với nhau. Chúng được xây dựng dọc theo trục X và Y, mặc dù chúng cũng có thể là ba chiều.

Biểu đồ đường (biểu đồ đường, biểu đồ vùng)

Trường hợp phổ biến nhất. Kết nối một tập hợp các điểm tương ứng với các giá trị trục bằng một đường thẳng. Ví dụ: lưu lượng truy cập trang web hàng ngày trong một tháng. Nó có thể hiển thị nhiều bộ dữ liệu cùng một lúc - ví dụ: xem số liệu thống kê cho 3 trang phổ biến nhất.

Biểu đồ phân tán (biểu đồ phân tán)

Hiển thị phân bố của một tập hợp điểm giới hạn tương ứng với các giá trị trục. Đường cong cân bằng thường được vẽ giữa các điểm - nó hiển thị rõ ràng các mẫu giữa các giá trị. Ví dụ: mối quan hệ giữa thời gian phục vụ và năng suất lao động giữa 50 nhân viên của một công ty (bạn không thể đơn giản kết nối các điểm kết quả dưới dạng biểu đồ tuyến tính - ý nghĩa sẽ bị bóp méo và đường thẳng sẽ bị giật).

Biểu đồ so sánh

Hiển thị các mối quan hệ của một tập dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, chúng được xây dựng xung quanh các trục, mặc dù điều này là không cần thiết.

Biểu đồ cột (biểu đồ cột)

Hiển thị một hoặc nhiều bộ dữ liệu, so sánh chúng với nhau. Có hai tùy chọn hiển thị trong trường hợp có nhiều bộ: ở dạng nhiều cột liền kề hoặc ở dạng một cột, nhưng được chia bên trong theo tỷ lệ chia sẻ của các giá trị. Ví dụ: lợi nhuận hàng năm của ba công ty trong 5 năm qua hoặc thị phần của họ trong cùng thời gian.

Biểu đồ tròn (biểu đồ tròn)

Hiển thị tỷ lệ phần trăm được chiếm bởi mỗi giá trị trong tập dữ liệu dưới dạng vòng tròn đứt quãng. Ví dụ, thị phần của các nhà khai thác di động. Có thể hiển thị nhiều bộ dữ liệu cùng một lúc - trong trường hợp này, các biểu đồ được xếp chồng lên nhau, mỗi biểu đồ nhỏ hơn biểu đồ trước đó. Đơn cử như thị phần của các nhà khai thác di động trong 3 năm qua.

Biểu đồ vùng (biểu đồ bong bóng)

Sự kết hợp giữa biểu đồ và biểu đồ - một tập hợp các điểm tương ứng với các giá trị được đặt dọc theo hai trục. Trong trường hợp này, bản thân các điểm không được kết nối và có kích thước khác nhau, được chỉ định bởi tham số thứ ba. Ví dụ: so sánh số lượng hàng hóa đã mua, tổng chi phí mua hàng và quy mô tổng ngân sách của người mua.

Biểu đồ bánh rán (biểu đồ vòng)

Hiển thị tỷ lệ phần trăm của số tiền tối đa mà một trong các giá trị trong tập dữ liệu chiếm giữ, dưới dạng vòng được lấp đầy một phần. Ví dụ, số huy chương giành được ở giải vô địch là tương đối tối đa. Thông thường, một số biểu đồ như vậy được sử dụng cùng một lúc để so sánh các giá trị khác nhau.

Sơ đồ phân tán (biểu đồ nhịp)

Hiển thị các giá trị tối thiểu và tối đa trong tập dữ liệu dưới dạng biểu đồ thanh rút gọn. Đầu cột nằm không nằm ngang trục và tại điểm có giá trị nhỏ nhất theo chiều dọc. Ví dụ, sự khác biệt về giá của một mét vuông nhà ở ở các khu vực khác nhau của thành phố.

Biểu đồ radar (biểu đồ radar)

So sánh độ lớn của nhiều giá trị, mỗi giá trị tương ứng với một điểm trên trục. Số lượng trục tương ứng với số lượng giá trị và các điểm được kết nối bằng các đường. Ví dụ: so sánh khả năng sinh lời của từng lĩnh vực trong số 8 lĩnh vực hoạt động của công ty.

Gắn thẻ đám mây (thẻ đám mây)

So sánh các từ khóa hoặc cụm từ (ý nghĩa) có trong một đoạn văn bản (tập dữ liệu), tạo cho mỗi đoạn văn bản một cỡ chữ khác nhau. Kích thước phông chữ phụ thuộc vào giá trị tham số. Ví dụ: 25 từ được nhắc đến thường xuyên nhất trên báo chí tháng 12 năm 2008.

Sơ đồ nhiệt (bản đồ nhiệt)

So sánh các giá trị trong một tập dữ liệu, tô màu chúng bằng một trong các màu trong phổ được chọn trước. Cơ sở là một hình ảnh hoặc sơ đồ khác trên đó các giá trị được sắp xếp. Màu sắc phụ thuộc vào giá trị của tham số và thường được áp dụng ở dạng đốm. Ví dụ: các thành phần của trang chủ của trang web mà người dùng nhấp vào thường xuyên nhất.

Cây và sơ đồ cấu trúc

Hiển thị cấu trúc của tập dữ liệu và mối quan hệ giữa các phần tử của nó.

Cây (cây)

Hiển thị thứ bậc của tập dữ liệu trong đó các phần tử là cha hoặc con của nhau. Nó được sắp xếp dưới dạng các nút được nối với nhau bằng các đường, thường là từ trên xuống dưới. Một nút thường được hiển thị dưới dạng hình tròn hoặc hình chữ nhật. Ví dụ: một bản đồ trang web.

Sơ đồ tư duy (sơ đồ tư duy)

Hiển thị thành phần và cấu trúc của một hiện tượng hoặc khái niệm dưới dạng cây trong đó mỗi nút có một hoặc nhiều phần tử con. Đây là trường hợp đặc biệt của cây, với điểm khác biệt là các nhánh phân kỳ từ một nút nằm ở trung tâm của hình ảnh. Ví dụ: bản tóm tắt của một cuốn sách về quản lý dự án phản ánh nội dung và các khái niệm cơ bản của nó.

Sơ đồ cấu trúc chính thức

Chúng thể hiện thành phần và cấu trúc của hệ thống hoặc các bộ phận của nó dưới dạng thẻ, được mô tả với mức độ chi tiết khác nhau và có liên quan với nhau như cha mẹ và con cái.
Được hiển thị ở dạng chuẩn hóa - ví dụ: sử dụng UML (Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất) hoặc IDEFIX (Định nghĩa tích hợp cho mô hình hóa thông tin). Ví dụ: tất cả các thực thể cần thiết cho hoạt động của một trong các mô-đun của hệ thống phần mềm.

Sơ đồ Venn-Euler (Biểu đồ Venn/Euler)

Hiển thị mối quan hệ giữa các giá trị trong tập dữ liệu dưới dạng các vòng tròn chồng chéo (thường là ba). Khu vực nơi tất cả các vòng tròn giao nhau cho thấy chúng có điểm gì chung. Ví dụ: sự giao thoa giữa thời hạn đáp ứng, ngân sách và mục tiêu là sự thành công của dự án.

Cây dẹt (bản đồ cây)

Hiển thị thứ bậc của tập dữ liệu trong đó các phần tử là cha hoặc con của nhau. Được hiển thị dưới dạng tập hợp các hình chữ nhật lồng nhau, mỗi hình chữ nhật là một nhánh của cây và những hình bên trong là con và nhánh. Hình chữ nhật có kích thước khác nhau tùy thuộc vào tham số và có màu được chỉ định bởi tham số khác. Ví dụ: cấu trúc chi tiết về ngân sách của công ty, trong đó phần trăm thay đổi của từng khoản mục so với năm trước được thể hiện bằng màu sắc.

Bản thân khái niệm này khá nhiều mặt; có một số định nghĩa tùy thuộc vào lĩnh vực hoạt động mà chúng ta đang nói đến. Mục đích của trực quan hóa là dữ liệu phải đến từ một cái gì đó trừu tượng hoặc ít nhất là không rõ ràng ngay lập tức. Hình dung các vật thể không bao gồm nhiếp ảnh và sự chuyển đổi này từ vô hình sang hữu hình.

Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa thông tin là quá trình thể hiện dữ liệu khoa học hoặc kinh doanh trừu tượng dưới dạng hình ảnh có thể giúp hiểu ý nghĩa của dữ liệu. Trực quan hóa thông tin là gì? Khái niệm này có thể được định nghĩa là sự so sánh dữ liệu rời rạc và biểu diễn trực quan của nó. Định nghĩa này không bao gồm tất cả các khía cạnh của trực quan hóa thông tin, chẳng hạn như tĩnh, động (hoạt hình) và phù hợp nhất hiện nay, trực quan hóa tương tác. Ngoài sự khác biệt giữa trực quan hóa tương tác và hoạt hình, cách phân loại hữu ích nhất dựa trên trực quan hóa khoa học, thường được thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng. Tầm nhìn đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực giáo dục. Điều này rất hữu ích khi dạy những chủ đề khó tưởng tượng nếu không có ví dụ cụ thể, chẳng hạn như cấu trúc của các nguyên tử, quá nhỏ để dạy nếu không có thiết bị khoa học đắt tiền và khó sử dụng. Hình dung cho phép bạn thâm nhập vào bất kỳ thế giới nào và tưởng tượng những gì dường như không thể tưởng tượng được.

Trực quan hóa 3D

Phần mềm này giúp các nhà thiết kế và nhà tiếp thị kỹ thuật số tạo ra các bản trình bày trực quan 3D về sản phẩm, dự án hoặc nguyên mẫu ảo. Hình ảnh hóa cung cấp cho nhà phát triển các công cụ có thể nâng cao Hình ảnh hóa nâng cao thông qua hình ảnh trực quan là một cách giao tiếp hiệu quả. Trình bày trực quan là một trong những cách tốt nhất để giao tiếp với khách hàng tiềm năng. Giao tiếp hiệu quả cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn để cải thiện dự án của mình và tương tác hiệu quả. Trực quan hóa 3D là một kỹ thuật tạo hình ảnh, sơ đồ hoặc hoạt ảnh 3D.

Sử dụng hình ảnh trong khoa học

Ngày nay, trực quan hóa có phạm vi ứng dụng ngày càng mở rộng trong khoa học, giáo dục, kỹ thuật, đa phương tiện tương tác, y học và nhiều ứng dụng khác. Trực quan hóa cũng đã tìm thấy ứng dụng của nó trong lĩnh vực đồ họa máy tính, có lẽ là một trong những sự kiện quan trọng nhất trong thế giới máy tính. Sự phát triển của hoạt hình cũng góp phần thúc đẩy sự tiến bộ của hình ảnh. Sử dụng hình ảnh để trình bày thông tin không phải là một hiện tượng mới. Nó đã được sử dụng trong bản đồ và bản vẽ khoa học trong hơn một nghìn năm. Đồ họa máy tính đã được sử dụng để nghiên cứu các vấn đề khoa học ngay từ đầu. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với hoạt hình kỹ thuật số, chẳng hạn như việc trình bày dữ liệu khí tượng trong các bản tin thời tiết trên truyền hình. TV cũng cung cấp một phiên bản trực quan hóa khoa học, trong đó nó hiển thị các hình ảnh tái tạo hoạt hình và được kết xuất bằng máy tính về các con đường hoặc các vụ tai nạn máy bay. Một số ví dụ thú vị nhất do máy tính tạo ra bao gồm hình ảnh tàu vũ trụ thực sự đang hoạt động, trong khoảng không vượt xa Trái đất hoặc trên các hành tinh khác. Các hình thức trực quan động, chẳng hạn như hoạt hình hoặc đồ họa giáo dục, có tiềm năng nâng cao việc học khi hệ thống trực quan thay đổi theo thời gian.

Chìa khóa để đạt được mục tiêu của bạn

Một công cụ quan trọng để phát triển cá nhân là gì. Giống như việc thúc đẩy những lời khẳng định có thể giúp bạn tập trung vào việc đạt được mục tiêu của mình, việc sử dụng hình ảnh hoặc hình ảnh tinh thần cũng có thể giúp bạn. Mặc dù các kỹ thuật hình dung theo nghĩa này đã trở nên rất phổ biến như một phương tiện phát triển cá nhân kể từ cuối những năm 70 và đầu những năm 80, con người đã sử dụng hình ảnh tinh thần để đạt được mong muốn của mình từ thời cổ đại.

Công cụ sáng tạo

Trực quan hóa là gì? Đó là việc sử dụng trí tưởng tượng để tạo ra những hình ảnh tinh thần về những gì chúng ta mong muốn trong cuộc sống. Cùng với sự tập trung và cảm xúc, nó trở thành một công cụ sáng tạo mạnh mẽ giúp đạt được mục tiêu mong muốn. Khi sử dụng đúng cách, nó có thể giúp bạn cải thiện bản thân, sức khỏe tốt và đạt được nhiều thành tựu khác nhau, chẳng hạn như trong sự nghiệp của bạn. Trong thể thao, hình ảnh tinh thần như một công cụ trực quan thường được các vận động viên sử dụng để cải thiện kỹ năng của họ. Sử dụng hình dung như một kỹ thuật luôn mang lại hiệu suất và kết quả tốt hơn nhiều. Điều này cũng đúng trong kinh doanh và trong cuộc sống.

Làm thế nào nó hoạt động?

Hình dung, hay trí tưởng tượng, hoạt động ở cấp độ sinh lý. Các kết nối thần kinh xảy ra trong não, hay còn gọi là suy nghĩ, có thể kích thích hệ thần kinh giống như một sự kiện có thật. Kiểu “diễn tập” này, hay chạy qua các sự kiện nhất định trong đầu, tạo ra các dao động thần kinh khiến các cơ thực hiện những gì chúng được yêu cầu. Lấy ví dụ, các vận động viên giống nhau. Trong các cuộc thi đấu thể thao, điều quan trọng không chỉ là phải có kỹ năng thể chất vượt trội mà còn phải có sự hiểu biết rõ ràng về trò chơi và thái độ tâm lý, cảm xúc nhất định. Để hiệu quả hơn, giống như bất kỳ kỹ năng nào khác, trí tưởng tượng cần được rèn luyện thường xuyên. Không có gì thì hình dung là không thể? Bài học phát triển trí tưởng tượng bao gồm các yếu tố quan trọng, đó là những hình ảnh tinh thần về sự thư giãn, tính hiện thực và tính hệ thống.

Khi nào nên sử dụng trực quan?

Việc quan sát trực quan về kết quả thành công của các hoạt động của bạn có thể được thực hiện vì bất kỳ lý do gì. Nhiều người sử dụng hình dung để biến mục tiêu của họ thành hiện thực. Nhiều vận động viên, diễn viên và ca sĩ đạt được điều gì đó trước hết là trong tâm trí họ, sau đó chỉ là trên thực tế. Điều này giúp tập trung và loại bỏ một số nỗi sợ hãi và nghi ngờ ban đầu. Đây là một kiểu khởi động hoặc diễn tập có thể được thực hiện trước một sự kiện quan trọng và thú vị. Hình dung là một công cụ chuẩn bị tuyệt vời giúp tăng năng suất một cách nhất quán.

Quá trình trực quan hóa được thực hiện như thế nào?

Bạn có thể đến một nơi nào đó yên tĩnh và riêng tư, nơi không bị làm phiền, nhắm mắt lại và suy nghĩ về mục tiêu, thái độ, hành vi hoặc kỹ năng mà bạn muốn đạt được. Hãy hít thở sâu vài hơi và thư giãn. Cố gắng hình dung sự vật hoặc tình huống một cách rõ ràng và chi tiết nhất có thể. Cảm xúc và cảm giác cũng đóng một vai trò lớn trong việc này; hãy cố gắng cảm nhận điều bạn muốn hơn bất cứ điều gì khác. Bạn nên tập bài tập này ít nhất hai lần một ngày, mỗi lần khoảng 10 phút và kiên trì cho đến khi đạt được thành công. Điều quan trọng là phải duy trì tâm trạng tốt trong toàn bộ quá trình.

Lợi ích của trực quan

Hình dung có hệ thống về mô hình mong muốn của bạn sẽ giúp bạn điều hướng tốt hơn con đường đạt được mục tiêu của mình, sẽ truyền cảm hứng và động lực, cải thiện tâm trạng của bạn với sự trợ giúp của những hình ảnh tích cực, dễ chịu và giải tỏa những cảm xúc tiêu cực. Trong cuộc sống và trong công việc, thành công bắt đầu từ một mục tiêu. Đó có thể là giảm cân, được thăng chức, bỏ những thói quen xấu, bắt đầu công việc kinh doanh của riêng mình. Mục tiêu lớn hay nhỏ đều cung cấp những hướng dẫn quan trọng. Chúng giống như một chiếc la bàn - chúng giúp bạn đi đúng hướng. Hình dung đã được Aristotle mô tả hơn 2000 năm trước. Nhà tư tưởng vĩ đại cùng thời với ông đã mô tả quá trình này như sau: “Đầu tiên, phải có một lý tưởng, mục tiêu hoặc mục tiêu rõ ràng, rõ ràng, thực tế. Thứ hai, có những phương tiện cần thiết để đạt được chúng: trí tuệ, tiền bạc, phương tiện và phương pháp. Thứ ba ", điều quan trọng nhất là học cách quản lý tất cả các phương tiện cần thiết để đạt được kết quả mong muốn."

Nhìn thấy là tin tưởng

Thông thường nó diễn ra như thế này: Tôi sẽ không tin cho đến khi tôi nhìn thấy nó. Trước khi tin rằng mục tiêu có thể đạt được, trước tiên bạn cần phải có hình ảnh trực quan về mục tiêu đó. Kỹ thuật tạo ra hình ảnh tinh thần về một sự kiện trong tương lai giúp bạn có thể tưởng tượng ra những kết quả mong muốn và cảm nhận được niềm vui khi đạt được chúng. Khi điều này xảy ra, một người trở nên có động lực và sẵn sàng đạt được mục tiêu của mình.
Điều đáng nhớ là đây không phải là một thủ thuật thông minh, không chỉ là ước mơ và hy vọng cho tương lai. Đúng hơn, hình dung là một kỹ thuật tăng năng suất được phát triển tốt được những người thành công sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Nghiên cứu cho thấy rằng hình dung giúp cải thiện hiệu suất thể thao bằng cách cải thiện động lực, sự phối hợp và sự tập trung. Nó cũng giúp thư giãn và có thể làm giảm nỗi sợ hãi và lo lắng.

Tại sao trực quan lại có tác dụng?

Nghiên cứu sử dụng nghiên cứu hình ảnh não cho thấy các tế bào thần kinh trong não, những tế bào dễ bị kích thích bằng điện mang thông tin, diễn giải hình ảnh tương đương với các hành động trong đời thực. Bộ não tạo ra một xung lực, điều này tạo ra các con đường thần kinh mới - các cụm tế bào trong não chúng ta phối hợp với nhau để tái tạo ký ức hoặc mô hình hành vi. Tất cả điều này xảy ra mà không cần hoạt động thể chất, nhưng bằng cách này, bộ não dường như tự lập trình để thành công. Một lợi thế rất lớn của sức mạnh của hình dung là nó có thể tiếp cận được với tất cả mọi người.

Mối liên hệ không thể phá vỡ giữa tâm trí và cơ thể

Hình dung là một thực hành tinh thần. Với sự giúp đỡ của nó, sức mạnh tự nhiên của tâm trí được kích hoạt một cách mạnh mẽ. Chúng ta có thể sử dụng sức mạnh của trí óc để thành công trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Các kỹ thuật tâm lý dạy chúng ta cách sử dụng trí tưởng tượng để tưởng tượng những điều cụ thể mà chúng ta mong muốn trong cuộc sống. Điều tuyệt vời là suy nghĩ của chúng ta ảnh hưởng đến thực tế của chúng ta.

Các nhà khoa học đã chứng minh rằng chúng ta chỉ sử dụng 10% tổng tiềm năng của bộ não và đây là mức tốt nhất. Có thể học cách sử dụng khả năng tự nhiên của chúng ta một cách hiệu quả hơn không? Hệ thống hình dung đại diện cho những kết nối sinh học không thể tách rời giữa tâm trí và cơ thể, cũng như mối liên hệ giữa tâm trí và thực tế. Nếu chúng ta học cách sử dụng trí tưởng tượng và hình dung đúng cách, nó có thể là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ để đạt được những gì chúng ta mong muốn trong cuộc sống. Điều quan trọng là học cách sử dụng sức mạnh trí óc cùng với cách tiếp cận sáng tạo giúp khám phá và phát triển những tài năng và khả năng tiềm ẩn.