Me sorprendí aún más después de eso. Implica cartografía, diseño gráfico, visión por computadora, recopilación de datos, estadística, tecnología gráfica, integración digital-analógica, animación, renderizado tridimensional, interacción del usuario, etc. Las áreas relacionadas incluyen imágenes.
Aprendizaje y percepción visual. Análisis espacial, modelización científica, etc.
Este es un excelente producto de estética de diseño creativo y ciencia de ingeniería rigurosa. Al presentar datos potencialmente aburridos en una forma muy hermosa, el proceso de presentación y creación se puede llamar arte, así que lo traduje de SM.
Tres artículos sobre visualización de datos y gráficos de información en Internet, principalmente para apreciación y para proporcionar algunos materiales de referencia. Hice lo mejor que pude para encontrar los antecedentes detrás de cada cuadro de datos y agregué notas y explicaciones para, con suerte, ayudar a los lectores a obtener una comprensión más profunda.
Comprende el significado de estos gráficos, no te limites a admirarlos como “buenos”. Estas imágenes no hablan, pero son más poderosas que las palabras y las palabras.
Visualización de datos Visualización de datos e infografía de visualización de información son dos términos profesionales similares. En un sentido estricto, la visualización numérica se refiere a la presentación de datos en forma de gráficos estadísticos, mientras que la visualización de información es la visualización de información no numérica. El primero se utiliza para transmitir información, mientras que el segundo se utiliza para expresar conceptos, técnicas e información abstractas o complejas.
La visualización de datos en un sentido amplio se refiere a la visualización de datos, visualización de información y visualización científica.
La visualización de datos se originó a partir de los gráficos por ordenador en la década de 1960. La gente usa computadoras para crear gráficos y tablas que visualizan datos extraídos y presentan diversas propiedades y variables de los datos. Con el desarrollo del hardware informático, la gente ha creado modelos digitales más complejos y de mayor tamaño, y ha desarrollado equipos de adquisición y dispositivos de almacenamiento de datos. Asimismo, se necesitan técnicas y métodos de gráficos por computadora más avanzados para crear estos conjuntos de datos masivos. Con datos
Con la expansión de las plataformas de visualización, el aumento de los campos de aplicación, los cambios continuos en las formas de expresión y el aumento de los efectos dinámicos en tiempo real, la interacción del usuario, etc., los límites de la visualización de datos También están cambiando como todos los conceptos emergentes. Siguen expandiéndose.
Los conocidos gráficos circulares, histogramas, diagramas de dispersión e histogramas son los gráficos estadísticos más primitivos y son las aplicaciones más básicas y comunes de visualización de datos. Como herramienta estadística, se utiliza para crear atajos para comprender rápidamente conjuntos de datos y sirve como un medio de comunicación convincente. Transmitir la información esencial presente en los datos. Así podemos ver gráficos estadísticos en una gran cantidad de PPT, informes, planes y noticias.
Pero los gráficos estadísticos más primitivos sólo pueden presentar información básica, descubrir la estructura de los datos y visualizar los resultados de los datos cuantitativos.
Afrontar conjuntos de datos complejos o heterogéneos a gran escala, como análisis de negocio, estados financieros, distribución de la población, retroalimentación del efecto de los medios, datos de comportamiento de los usuarios, etc. , la visualización de datos enfrentará condiciones de procesamiento mucho más complejas.
Puede implicar la recopilación de datos,
una serie de procesamiento de datos complejos, incluido el análisis de datos, la gobernanza de datos, la gestión de datos y la extracción de datos, y luego el diseñador diseña una forma de expresión. puede ser tridimensional, bidimensional, dinámico, en tiempo real o interactivo. Después de eso, los ingenieros crean los algoritmos de visualización correspondientes y los métodos de implementación técnica. Incluyendo métodos de modelado, arquitecturas para procesar datos a gran escala, tecnologías de interacción, métodos de acercamiento y alejamiento, etc. Los ingenieros de animación consideran los materiales de superficie y los métodos de representación de la animación, y los diseñadores de interacción también participarán en el diseño de los patrones de comportamiento de interacción del usuario.
Como resultado, la creación de un trabajo o proyecto de visualización de datos requiere la colaboración de profesionales de muchos campos para tener éxito. El hecho de que los humanos puedan manipular e interpretar información tan diversa y compleja en todas las disciplinas es un arte en sí mismo.
En el desarrollo de la visualización de datos, la aplicación de la ciencia y la ingeniería ha generado una rama: la visualización científica: "el uso de gráficos por computadora para crear imágenes visuales que ayuden a las personas a comprender los intrincados y a menudo complejos aspectos científicos y técnicos". conceptos o resultados. Expresión digital a escala”.
La visualización científica existía antes de que nacieran las computadoras. Como mapas de contorno, mapas de líneas magnéticas, mapas del cielo, etc.
Utilizando la poderosa potencia informática de las computadoras, los humanos pueden expresar patrones complejos de flujo de líquidos y modelos científicos de dinámica molecular en un espacio tridimensional o cuatridimensional.
Por ejemplo, utilizando datos empíricos, la visualización científica puede simular fenómenos naturales en astrofísica que no pueden ser observados ni registrados por el ojo humano (simulando explosiones cósmicas, etc.), geografía (simulando el efecto invernadero) y meteorología (tornados o advección atmosférica).
Elefante; utilizando datos médicos (MRI o CT) para estudiar y diagnosticar el cuerpo humano; o en los campos de la arquitectura, la planificación urbana o el desarrollo de productos industriales de alta gama. Esto es necesario, por ejemplo, durante el desarrollo de los automóviles.
Introduce una gran cantidad de datos estructurales y materiales para simular cómo se deforma el coche al ser golpeado. En el proceso de diseño de la planificación viaria urbana, es necesario simular el flujo de tráfico.
Aunque la forma de visualización científica es relativamente desconocida para la gente común, gráficos como sistemas de partículas, diagramas de dispersión, mapas de calor, etc. son difíciles de entender sin capacitación profesional. Pero, de hecho, los resultados de la visualización científica han penetrado en todos los rincones de nuestras vidas.
A principios de los años 90, el campo de la visualización de información entró en el campo de visión de las personas. Análisis para abordar partes "abstractas" de datos heterogéneos. Ayuda a las personas a comprender y observar conceptos abstractos y amplía las capacidades cognitivas humanas.
La diferencia entre visualización científica y visualización de información es sutil, porque los objetos de la visualización científica son en su mayoría conceptos abstractos. También hay muchas similitudes en medios y tecnología. Entonces las líneas son borrosas.
En países extranjeros, muchas grandes empresas e instituciones de investigación científica tendrán departamentos relevantes para realizar investigaciones sobre visualización de datos, como bibliotecas digitales. Los medios de comunicación y las agencias gubernamentales también realizan análisis visuales de sus propios datos, como mapas de delitos. En el lago
En Internet, aquellos sitios web que tienen una gran cantidad de información sobre la actividad del usuario, redes de relaciones con el usuario o corpus, como digg, friendfeed, flickr o grandes sitios web de comercio electrónico, son todos experimentales.
Proyectos visuales. Desgraciadamente, todavía hay relativamente pocos proyectos comerciales o experimentales en este ámbito en China.
El desarrollo de la visualización de datos, como la mayoría de los desarrollos de proyectos, también se basa en filtrar dimensiones o atributos de datos según las necesidades y seleccionar métodos de expresión según el propósito y el grupo de usuarios. Los mismos datos se pueden visualizar de muchas formas diferentes.
El objetivo de algunas visualizaciones es observar y rastrear datos, por lo que deben enfatizar las capacidades computacionales, modificables y en tiempo real, y pueden producir gráficos cambiantes y legibles.
Para analizar datos, algunos enfatizan la presentación de los datos, tal vez produciendo gráficos interactivos con capacidad de búsqueda.
Algunos pueden generar gráficos multidimensionales distribuidos para descubrir posibles relaciones entre datos.
Para ayudar a los usuarios comunes o empresariales a comprender rápidamente el significado o los cambios de los datos, algunos utilizan hermosos colores y animaciones para crear gráficos vívidos, claros y atractivos.
Otros gráficos pueden usarse en educación, propaganda o política, convertirse en carteles, material educativo, aparecer en las calles, aparecer en anuncios, revistas y mítines. Este tipo de gráfico es muy persuasivo y utiliza fuertes contrastes, sustitución y otras técnicas.
Los chistes pueden crear una imagen muy impactante y autorreferencial. En países extranjeros, muchos medios contratan diseñadores para crear gráficos visuales que ayuden al tema de las noticias en función del tema o los datos de las noticias.
En este punto, todos pueden sentir el valor de aplicación de la visualización de datos. Su diversidad y expresividad han atraído a muchos profesionales, y cada aspecto de su proceso creativo está respaldado por una sólida formación profesional. Independientemente de si es dinámico o no
Es un gráfico visual estático, que construye un nuevo puente para nosotros, permitiéndonos obtener una visión del mundo, descubrir diversas relaciones y sentir los cambios en la información a nuestro alrededor. nosotros en cada momento. Entendamos a los demás.
Cosas que son difíciles de explorar en la forma.
Al traducir esta serie de artículos, quedé profundamente impresionado por la creatividad de la visualización de datos y también sorprendido por el entorno en el que puede nacer y desarrollarse. Se espera que haya más formación educativa para talentos interdisciplinarios y un entorno para desarrollar proyectos experimentales en China. Los diseñadores serán más creativos y profesionales, siempre curiosos y sensibles.