Uroda danych

W systemach wykorzystywanych do analizy i badania zbiorów danych kluczową rolę odgrywa właściwa wizualizacja. Właściwa, czyli taka, dzięki której użytkownik w jak najkrótszym czasie może dostrzec istniejące zależności w zbiorach danych.

W systemach wykorzystywanych do analizy i badania zbiorów danych kluczową rolę odgrywa właściwa wizualizacja. Właściwa, czyli taka, dzięki której użytkownik w jak najkrótszym czasie może dostrzec istniejące zależności w zbiorach danych.

Dysponujemy bogatą, choć mało sformalizowaną wiedzą o tym, jak powinno się tworzyć dobre grafiki informacyjne. Wiedza ta rozwinęła się głównie za sprawą mass mediów. Dysponujemy też ogromnym dorobkiem statystyków, którzy opracowali rozmaite "technologie" prezentacji i analizy dużych zbiorów. To dzięki statystykom sięgamy po bogaty arsenał różnych nietypowych form prezentacji danych na wykresach, po to by uchwycić trudne do zobrazowania zależności. Własnych rozwiązań w tej dziedzinie dorobili się także kartografowie, bazujący na wiedzy z zakresu geometrii i topologii.

Na to nakładają się zasady budowy ergonomicznego interfejsu użytkownika. Jak widać specjalista od tworzenia warstwy wizualizacyjnej w systemach analizy danych powinien dysponować szerokim zakresem wiedzy, ma bowiem do czynienia z konwergencją wielu różnych, odseparowanych dziedzin.

Ważny wygląd

Wizualizacja danych ma wspomagać procesy myślowe użytkownika: przyspieszyć wyciąganie wniosków, ułatwiać wyszukiwanie zależności, trudnych do wychwycenia w numerycznej analizie danych.

"Wizualizacja pozwala efektywnie lokalizować wszelkie odchylenia od normy w zbiorach danych" - mówi Tomasz Lewicki, kierownik działu Business Intelligence w Mineral Midrange. Dzięki narzędziom do wizualizacji analitycy mogą stać się odkrywcami. Wsparci systemami informatycznymi mogą eksplorować dane poprzez interaktywne kierowanie zapytań i uzyskiwanie odpowiedzi w postaci na bieżąco tworzonych wykresów.

Zasady właściwej wizualizacji
  • Pokaż dane

  • Określ cel, któremu ma służyć pokazywanie tych konkretnych danych oraz czemu ma służyć pokazanie ich w określony sposób

  • Minimalizuj "stosunek danych do atramentu"*

  • Spraw, by użytkownik myślał o istocie danych, nie zaś o metodologii ich prezentacji, projekcie graficznym czy użytej technologii analizy

  • Unikaj zniekształceń informacji niesionych przez dane

  • Niech celem będzie zobrazowanie możliwie dużej ilości danych na jak najmniejszej przestrzeni

  • Spraw, by duże zbiory danych były spójne

  • Staraj się wykorzystać takie rozwiązania graficzne, by zachęcać użytkowników do dokonywania porównań

  • Udostępnij narzędzia, które pozwalają na oglądanie wizualizacji danych od ogólnej perspektywy do szczegółów

  • Staraj się używać precyzyjnego słownika statystyki i opisu w celu jednoznacznej interpretacji diagramów

    * Stosunek danych do atramentu to iloraz sumarycznej wielkości elementów graficznych obrazujących same dane do całego wykresu (często niepotrzebnie zmniejsza się ten współczynnik poprzez eksponowanie siatki układu współrzędnych)

  • Grafika staje się elementem porozumienia, przekazu informacji między osobami o różnym poziomie wiedzy. "Posługiwanie się diagramami pozwala uzyskać narzędzie komunikacji z działami biznesowymi, gdy np. analityk finansowy korzystający ze skomplikowanych narzędzi data mining chce swoje odkrycia przekazać menedżerowi" - wyjaśnia Grzegorz Bartler, szef działu konsultacji w sektorze telekomunikacyjnym firmy SAS Institute.

    Estetyka może być czynnikiem, który będzie stanowić zachętę dla użytkowników do korzystania z systemu. "W jednym z realizowanych przez nas projektów klient zmienił interfejs graficzny aplikacji do analizy danych. Pracował nad tym fachowiec, dzięki któremu aplikacja robiła dokładnie to samo co przedtem, ale wyglądała o wiele ciekawiej. Znaczenie warstwy wizualnej bywa niedoceniane" - uważa Grzegorz Bartler.

    W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

    TOP 200