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创建交互式可视化以探索数据集的指南?

有谁知道在创建用于探索数据集的交互式可视化效果方面的任何指导原则吗?

我可以找到许多关于为什么特定实例是好是坏的材料,但是设计交互式可视化的实际设计过程似乎是一门妖术。

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Stephen

您的重点不是创建“信息可视化”,而是帮助您的用户完成某些任务或实现某些目标。信息可视化的设计取决于您希望用户进行可视化操作

(这可能就是为什么您所阅读的案例都是关于这些工具是好是坏的原因。可视化的存在是为了帮助用户,而不是单独存在,因此无法评估和设计一种工具这是做什么的意思。)

设计不是一门妖术:它是您可以学习和实践的灰色艺术。有很多方法可以了解您的用户,知道他们想做什么(以及他们已经或不做的事情),以及测试如何最好地帮助他们。无论您使用任务分析,访谈,案例研究,论文原型还是其他方式,您的目标都是为他们提供帮助。这些方法与设计非可视化界面时所用的方法相同,因为它们与人员和任务有关。

例如,在LiveRAC中 ,Web流量图并不能真正使它们成为“ CPU负载数据的可视化”,它的创建可以帮助站点管理员回答有关服务器流量的问题并找出任何问题。问题或机会。有关LiveRAC的文章探讨了作者如何确定谁是用户,需要完成哪些用户,哪些数据可能相关以及如何使LiveRAC infovis发挥作用。

如果信息可视化是您希望如何帮助用户的一部分,请查看 一些可视化设计课程的注释 ,以获取有关颜色,角度,可读性,图表垃圾等方面的设计注意事项和最佳实践。 ,等等。同样,这不是妖术,而是可以阅读和使用的东西。

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lucasrizoli

我使用以下教科书作为本科生,发现它很有启发性:Robert Spence的“交互的信息可视化设计”

以下是一些关键的高级概念:

  • 数据表示和呈现的方式取决于数据的类型以及查看者应如何理解。

例如,您呈现人口密度和大小与位置有关的方式可能与呈现公共交通铁路图的方式大不相同。两者都提供与位置有关的信息,但是每个人都有自己想要的焦点。

对于第一个示例,您可能会使用比例尺真实的地图,其中的颜色表示密度,而点尺寸表示城市规模。对于铁路地图,出于易于理解的目的,可能会放弃按比例绘制的精确度,并且可能会使用颜色来表示不同的行进路线。

在这两种情况下,它们都被视为“地图”,但经过检查,它们将是完全不同的东西。

  • 您越能使观看者的感知(即“一目了然”)达到所需的解释,则错误解释数据的可能性就越小。

例如,在散点图中绘制了百万条数据,可以使用颜色来显示相同​​属性数据点的“云”。如果以这种方式使用了不足8种颜色,则可以有效显示图案数据。但是,如果使用了多种颜色,由于人类对我们如何看待颜色差异的限制,这种方法的效果会较差。深蓝色数据和紫色数据在较大的(10+)颜色组中实际上变成了同一件事,从而误导观看者看到没有数据的数据云。

本书对表示,表示,感知和解释的更多方面进行了更详细的介绍。如果您的长期目标是创建交互式可视化,我建议您使用诸如此类的资源来理解“理论”。

如果您正在寻找更“快速又肮脏”的东西来一次完成工作-也就是说,如果您不太担心理解呈现数据背后的理论,而对一次性演示更感兴趣,那么更多您的特定数据的详细信息将很有用。

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Peach

我推荐阿尔贝托·开罗(Alberto Cairo)的书-“ 功能艺术 ”。他的网站上有很多资源,他在社交媒体上非常活跃。我将他的材料用于授课,因为它们很容易理解,涵盖了从理解视觉效果到为目标受众编码信息以及理解数据的整个过程。

另一本很好而深刻的资料是 “ Information Visualization:Perception for Design” -Colin Ware这本书更深入地研究了感知的工作原理以及对可视化信息进行编码的高级技术。

没有关于交互式可视化的10个步骤的快速指南,因为您将在人的感知和交互设计,对数据的理解,其聚合以及在数据中查找/讲述故事方面遇到许多挑战。

因此,这2本书的建议只是其中的2本书。

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Stefan Wasserbauer