Datavisualisering är presentationen av data på ett sätt som ger det mest effektiva arbetet för en person att studera dem. [1] Datavisualisering används i stor utsträckning inom vetenskaplig och statistisk forskning (särskilt inom prognoser, datautvinning , affärsanalys ), i instruktionsdesign för utbildning och testning, i nyhetsrapporter och analytiska recensioner. Datavisualisering är relaterad till informationsvisualisering , infografik , vetenskaplig datavisualisering , utforskande dataanalys och statistisk grafik .
Termerna "datavisualisering" (DV) och " infographic " anses ofta vara synonyma, men presentationsexperter gör skillnad mellan de två. [2] I ett tillvägagångssätt anses VD vara en del av infografiken, som enligt denna uppfattning är en kombination av VD, illustrationer, teckningar och text som tjänar till att förmedla ett sammanhängande budskap. [3]
Ett annat tillvägagångssätt drar villkorligt en distinktion mellan dessa begrepp enligt skapelsemetoden, estetiska kvaliteter och mängden data. Enligt detta tillvägagångssätt hänvisar infografik till representationer av data som är: skapade av människor, specifika för den presenterade informationen, mycket estetiska och låg i data. Däremot hänvisar datavisualisering till representationer som genereras algoritmiskt, lätt reproducerbara för olika prover och liknande datatyper, inte innehåller många dekorativa element, men visar stora mängder data. [fyra]
Ursprunget till datapresentation i form av tabeller, diagram och kartor kan spåras tillbaka till antiken. [5] Ett påtagligt behov av högkvalitativ presentation av information började uppstå under renässansen, med tillkomsten av stora mängder data och visuell information från geografi, astronomi, geometri, statistik och andra vetenskaper. [6]
Första hälften av 1800-talet såg en betydande ökning av arbete som använde grafisk representation av data. Vid mitten av seklet uppfanns alla huvudtyper av datarepresentation: stapel- och cirkeldiagram, histogram, linjediagram, tidsseriediagram, konturdiagram, etc. [7]
Tillväxttrenden började avta i början av 1900-talet, vilket gav plats för exakt matematik. Men det var under denna period som läroböcker och kurser om grafiska metoder för att presentera data började dyka upp, och själva graferna började användas inte bara för att presentera resultat, utan också för att studera information och lägga fram hypoteser inom astronomi, fysik, biologi och andra vetenskaper. [åtta]
Visualisering fick en ny omgång under tredje kvartalet av 1900-talet. Tre händelser bidrog till detta [9] :
Enligt syftet med datapresentation delas visualisering in i presentation ( eng. "presentation" , "explanation" ) och forskning ( eng. "exploration" ). Presentationsvisualisering är utformad för att presentera data för en viss publik (till exempel som en del av ett vetenskapligt arbete, rapport eller analytisk recension i nyheterna). Utforskande visualisering är utformad för att analysera och bearbeta en uppsättning data, till exempel för att upptäcka mönster i dem.
Det finns också hybrida presentations-forskningsformer för datavisualisering. I det här fallet är målet fortfarande samma presentation av den inbäddade informationen, men en person ges möjlighet att i detalj studera den visade datamängden genom interaktiva element, till exempel genom att införa några begränsningar för data. [12]
Delsystemet för datavisualisering är en viktig komponent i högkvalitativa datautvinningssystem , särskilt de som fokuserar på att bearbeta stora mängder information. I business intelligence- system kan visualisering användas i alla stadier av databehandlingsprocessen [13] :
Till skillnad från det vanliga grafiska gränssnittet ger dessa verktyg:
| Visualisering av teknisk information | |
|---|---|
| Områden |
|
| Bildtyper _ |
|
| Personligheter |
|
| Närliggande områden |
|
| Data | |
|---|---|
| |