3 ดี-การแสดงภาพครองตำแหน่งผู้นำในการจัดอันดับเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีแนวโน้มมากที่สุดอย่างมั่นใจ เหตุใดโซลูชันส่วนนี้จึงเสริมความแข็งแกร่งและขยายตำแหน่ง อะไรคือตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับความต้องการ แนวโน้มใหม่ใดที่เกิดขึ้นในสภาวะที่ยากลำบากในปัจจุบัน เราคุยกันเรื่องนี้กับ เซอร์เกย์ อัสตาคอฟหัวหน้ากลุ่มแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ (IDVP) ผู้เข้ารอบสุดท้ายของการแข่งขัน "ข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีที่สุด - 2016".

อะไรคือปัจจัยผลักดันของตลาดการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ? วันนี้สำคัญไหม? แนวโน้มใดที่สามารถระบุได้?

ปัจจัยที่ขับเคลื่อนความต้องการเครื่องมือวิเคราะห์ซึ่งขัดแย้งกันคือสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่ยากลำบาก ในช่วงวิกฤต ผู้จัดการจำเป็นต้องได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นกลางเกี่ยวกับสถานะของธุรกิจอย่างรวดเร็ว ตัวขับเคลื่อนตลาดอีกประการหนึ่งคือการเติบโตของปริมาณข้อมูลเหมือนหิมะถล่ม ซึ่งต้องใช้แนวทางใหม่ในการทำงานกับข้อมูล

ปัจจุบันมีความต้องการเทคโนโลยีที่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก อินโฟกราฟิกเชิงโต้ตอบ และมีอินเทอร์เฟซแบบโต้ตอบได้ ผู้ใช้ตระหนักดีว่าการแสดงภาพและการโต้ตอบกับข้อมูลสามารถช่วยให้พวกเขาเข้าใจข้อมูลได้ดีที่สุด

การพัฒนาแพลตฟอร์มการแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ (IDVP) ของรัสเซียที่ไม่เหมือนใครนั้นมีไว้สำหรับงานเหล่านี้ - แพลตฟอร์มเทคโนโลยีสำหรับการแสดงภาพการปฏิบัติงานและการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือการจัดการนี้ใช้เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองเชิงฟังก์ชันสำหรับการวิเคราะห์สถานการณ์โดยใช้อินโฟกราฟิก 3 มิติเชิงพื้นที่ แพลตฟอร์มนี้ใช้เพื่อแก้ปัญหาด้านการบริหารจัดการ เศรษฐกิจ และการเงิน-เศรษฐกิจ

เมื่อผู้ให้บริการวิเคราะห์พูดคุยเกี่ยวกับข้อมูลลูกค้า พวกเขามักจะพูดถึงปัญหาข้อมูล แต่หากเราใช้กรณีในอุดมคติเมื่อข้อมูลของลูกค้าอยู่ในลำดับที่เป็นแบบอย่าง เราจะแยกแยะข้อมูลสำคัญจากข้อมูลที่ไม่สำคัญ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อกระบวนการทางธุรกิจของเขาจากข้อมูลที่ไม่สำคัญได้อย่างไร

ข้อมูลที่ “สำคัญ” ที่สุดได้มาจากระบบที่ใช้เซ็นเซอร์และมาตรวัด เช่น ในระบบควบคุมกระบวนการอัตโนมัติ ระบบควบคุมท่อส่งก๊าซ การผลิตพลังงาน ฯลฯ หรือจากระบบที่ทำให้กิจกรรมการปฏิบัติงานเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น ระบบธนาคาร การชำระเงิน ระบบลอจิสติกส์ ฯลฯ . ฯลฯ โดยที่บทบาทของปัจจัยมนุษย์ลดลงหรือข้อมูลเชื่อมโยงกับเงิน "จริง"

จริงๆ แล้ว ขณะนี้เรารู้สองวิธีในการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล: ลดปัจจัยมนุษย์ให้เหลือน้อยที่สุด - รับข้อมูลผ่านวิธีการทางเทคนิคที่เป็นกลาง หรือผูกมัดข้อมูลเพื่อเงิน

ตัวอย่างเช่น ในศูนย์ติดตามระบบข้อมูลทางการแพทย์ ความพร้อมของแพทย์จะถูกวัดโดยอัตโนมัติ ณ เวลาที่คนไข้ทำการนัดหมาย โดยไม่มีปัจจัยด้านมนุษย์

ความสมบูรณ์ของการเพิ่มทรัพยากรในระบบนั้นควบคุมได้ง่ายเช่นกัน - แพทย์จะไม่สามารถรับเงินเดือนได้หากไม่ได้เข้าสู่ระบบและไม่ได้ทำงานทุกวัน แม้ว่าแผนกบัญชีจะแยกจากศูนย์ติดตามผล แต่ก็มีพนักงานในคลินิกมากกว่าที่ได้รับการนัดหมาย เมื่อรวมเป็นหนึ่ง ทุกอย่างก็กลับคืนสู่ปกติอย่างรวดเร็ว

ดังนั้นการสร้างโซลูชันการวิเคราะห์รุ่นใหม่จึงไม่มีความหมายในทางปฏิบัติเมื่อแยกออกจากการปรับโครงสร้างระบบระดับล่างใหม่ทั้งการจัดการและข้อมูล

คุณจะทราบจุดอ่อนในกระบวนการทางธุรกิจของลูกค้าได้อย่างไร เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ CEO ที่จะต้องมีความเข้าใจในอดีต ปัจจุบัน และการคาดการณ์สำหรับการพัฒนาธุรกิจของเขา เพื่อตระหนักถึงผลการดำเนินงานและตัวชี้วัดประสิทธิภาพในปัจจุบัน คุณจะจัดการกับเรื่องนี้อย่างไร?

ในงานของเราเรามุ่งเน้นไปที่หลักการหลักสามประการ

1. ว้าว เอฟเฟคเลย- คุณภาพของกราฟิก แอนิเมชั่น และความเร็วของแอปพลิเคชั่นทำให้งานไม่น่าเบื่ออย่างน้อย องค์ประกอบทั้งหมดได้รับการออกแบบมาเพื่อการแสดงผลคุณภาพสูงบนหน้าจอ "ขนาดใหญ่" และสำหรับผู้บริหารบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือพีซี
2. การวิเคราะห์สถานการณ์- ความสามารถในการระบุปัญหาอย่างรวดเร็วที่วัตถุควบคุม เช่น การใช้หลักสัญญาณไฟจราจรหรือรูปภาพเฉพาะ
3. โอกาสไม่เพียงแต่จะระบุปัญหาเท่านั้น แต่ยังเปิดเผยทุกสิ่งด้วย เหตุผลที่เป็นไปได้รูปลักษณ์ภายนอกจึงผลักดันไปสู่การแก้ปัญหา

การพัฒนาโซลูชันเชิงวิเคราะห์ใดๆ - Monitoring Center บนแพลตฟอร์ม IDVP เริ่มต้นด้วยการกำหนดกรณีและปัญหา ซึ่งคล้ายกับกรณีทางธุรกิจ ซึ่งรวมถึงตัวบ่งชี้ต่างๆ ที่แสดงลักษณะของปัญหาที่กำลังแก้ไข และแสดงวิธีการแก้ไขให้กับลูกค้า

จากนั้น เมื่อกรณีเกิดขึ้นและเลือกตัวบ่งชี้เพื่อแก้ไขปัญหา เราจะประดิษฐ์และพัฒนาภาพเชิงโต้ตอบสามมิติที่ก่อตัวเป็น “พื้นที่ปรากฏการณ์” โปรแกรมพิเศษมีหน้าที่รับผิดชอบโดยตรงในการสร้างภาพข้อมูล - "เครื่องเล่น 3 มิติ" ซึ่งประกอบขึ้นภายใต้การควบคุมของแพลตฟอร์มสำหรับผู้ใช้แต่ละราย

IDVP รองรับชุดเครื่องมือวิเคราะห์เชิงโต้ตอบขนาดใหญ่พอสมควร พวกเขามีความสามารถในการปรับขนาด เปลี่ยนตำแหน่งในอวกาศเพื่อการรับรู้ทางสายตาที่ดีขึ้น ความสามารถในการเลือกวัตถุหรือค่าที่แสดงหลายรายการพร้อมการสนับสนุนการเจาะลึกโดยตรงจากแผนภูมิหรือกราฟ

ตัวอย่างเช่น สำหรับ "ศูนย์ตรวจสอบองค์กรทางการเงิน" เราใช้แนวคิดของอินเทอร์เฟซแบบกราฟิกเชิงโต้ตอบสำหรับ "คลาวด์" ของผู้กู้ยืม ซึ่งง่ายและสะดวกในการทำงานด้วย ขนาดของลูกบอลในระบบคลาวด์จะเข้ารหัสข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนเงินกู้ที่ผู้ยืมได้รับ และสีจะเข้ารหัสข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนปัญหาที่ระบุกับผู้ยืม ผู้เชี่ยวชาญสามารถคลิกที่ผู้ยืมที่เขาสนใจ และดูไดอะแกรมความสัมพันธ์ทางการเงินของเขากับคู่สัญญาในส่วน ความสัมพันธ์ และประเภทต่างๆ

แอปพลิเคชันศูนย์ตรวจสอบ "คลังสินค้าอัจฉริยะ" ใช้การแสดงคลังสินค้าเป็นภาพสามมิติและกราฟเส้นพร้อมมาตราส่วนแบบโต้ตอบที่ปรับได้

อันที่จริง นี่คือภาพรวมดิจิทัลของธุรกิจคลังสินค้า ซึ่งมีการนำเสนอคำตอบสำหรับปัญหาการผลิตด้วยวิธีที่เข้าใจง่าย เช่น เหตุใดจึงต้องมีคิวยาวของรถยนต์ในการขนถ่ายสินค้าในคลังสินค้า

แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลในเครื่องมือวิเคราะห์แบบคลาสสิกแตกต่างจากโซลูชันของคุณอย่างไร

แม้จะมีการวางตำแหน่งระบบการวิเคราะห์ที่เป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป แต่เดิมแล้วผู้ใช้ของพวกเขาคือนักวิเคราะห์ที่ผ่านการฝึกอบรม โดยหมุน "คิวบ์" ของข้อมูลและมองหารูปแบบในระบบเหล่านั้น ใช้ตาราง กราฟ แผนภูมิ และอื่นๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เราเลือกผู้ใช้รายอื่นสำหรับตัวเราเอง ประการแรกคือผู้บริหารระดับสูง เจ้าของธุรกิจ ผู้นำในอุตสาหกรรมที่อยู่ภายใต้ข้อจำกัดด้านเวลาอย่างต่อเนื่อง สำหรับเขา ความรวดเร็วในการตัดสินใจด้านการจัดการมักเป็นสิ่งสำคัญ ในขณะเดียวกัน คนยุคใหม่ที่มีงานยุ่งต้องการรับรู้ข้อมูลในรูปแบบของอินโฟกราฟิกเชิงโต้ตอบสามมิติมากขึ้น ซึ่งทำให้เขาสามารถวิเคราะห์จำนวนข้อมูลสูงสุดโดยใช้เวลาน้อยที่สุด เข้าใจสาระสำคัญของปัญหาอย่างรวดเร็ว แนวโน้มต่างๆ การเปลี่ยนแปลงและประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เขาคุ้นเคยกับการมีอยู่ในพื้นที่สามมิติ

ดังนั้นในการพัฒนาของเรา เรามุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่ช่วยให้เราสามารถถ่ายทอดสถานการณ์ในกรณีอุตสาหกรรมที่ซับซ้อนไปยังผู้จัดการได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วยแหล่งข้อมูลจำนวนมาก ในหมู่พวกเขามีดังต่อไปนี้:

เทคนิคใหม่สำหรับงานภาพเชิงโต้ตอบด้วยข้อมูลการดำเนินงานและเชิงกลยุทธ์จำนวนมาก - เทคโนโลยีให้การรับรู้ปัญหาที่มีอยู่อย่างชัดเจนและวิธีการแก้ไขที่เป็นไปได้ผ่านภาพ หน้าจอจะตรวจสอบหลายแง่มุมที่ส่งผลต่อปัญหาไปพร้อมๆ กัน ช่วยให้เข้าใจข้อมูล การจัดการ กระบวนการทางการเงินและเศรษฐกิจได้ง่ายขึ้น และมองเห็นความสัมพันธ์และการพึ่งพาซึ่งกันและกันได้

การแนะนำองค์ประกอบการเล่นเกมเป็นการโต้ตอบกับผู้ใช้ในระดับใหม่ที่ทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลน่าสนใจ ให้ความรู้ และน่าจดจำ ดังนั้นระดับและคุณภาพของการครอบครองข้อมูลจึงเพิ่มขึ้น

การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ 3 มิติใหม่ไม่ได้ใช้ในระบบ BI แบบดั้งเดิม เนื่องจากเป็นไปไม่ได้ที่จะรับผลลัพธ์ปกติบนแพลตฟอร์มเบราว์เซอร์ เช่น ไดอะแกรมโฟลว์ Sankei ไดอะแกรมความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่ม เป็นต้น

มองหาตัวอย่างอินเทอร์เฟซของระบบการวิเคราะห์ของเรา ฉันคิดว่าทุกอย่างจะชัดเจนโดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป

โครงการพิเศษของบริษัทIDVP

จำนวนแหล่งข้อมูลและเครื่องมือสำหรับการประมวลผลที่มีอยู่ในปัจจุบันแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าไม่เคยมีมาก่อนที่ผู้คนจำนวนมากพยายามทำความคุ้นเคยกับโลกแห่งการแสดงข้อมูลเป็นภาพ และเมื่อมีสื่อการเรียนมากมายขนาดนี้ มีคำถามเดียวเท่านั้น "จะเริ่มต้นที่ไหน?"สามารถข่มขู่สำหรับมือใหม่ทุกคน แล้วห้องสมุดไหนดีที่สุดและผู้เชี่ยวชาญแนะนำอะไร? สิ่งนี้จะกล่าวถึงในบทความนี้

การพูดถึงการแสดงข้อมูลเป็นภาพและไม่เอ่ยถึงก็เหมือนกับการพูดถึงประวัติความเป็นมาของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลและไม่พูดถึงสตีฟ จ็อบส์สักคำ D3 (Data Driven Documents) เป็นไลบรารี JavaScript แบบโอเพ่นซอร์สที่สำคัญที่สุดและครองตลาดมากที่สุด ซึ่งมักใช้ในการสร้างกราฟิก SVG โดยไม่มีการกล่าวเกินจริง SVG (จาก English Scalable Vector Graphics) เป็นรูปแบบภาพเวกเตอร์ที่เว็บเบราว์เซอร์รองรับ แต่ก่อนหน้านี้ใช้งานน้อย

ไลบรารี D3 ได้รับความนิยมอย่างมากจากการที่นักออกแบบเว็บไซต์สนใจ SVG อย่างฉับพลัน ซึ่งสาเหตุหลักมาจากกราฟิกแบบเวกเตอร์ดูดีบนหน้าจอความละเอียดสูง (โดยเฉพาะจอแสดงผล Retina ที่ใช้ในอุปกรณ์ Apple) ซึ่งมีเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ทั่วไป.

“เอาเข้าจริง หากปัญหาคือการแสดงภาพข้อมูลแบบ SVG ไลบรารีอื่นๆ ทั้งหมดก็ยังไม่ใกล้จะแก้ปัญหาได้” Moritz Stefaner ผู้เชี่ยวชาญด้านการแสดงภาพข้อมูลอิสระและเจ้าของบริษัทกล่าว ความจริงและความงาม. “ยังมีโปรเจ็กต์ที่น่าสนใจมากมายที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ D3 เช่น NVD3 ซึ่งมีส่วนประกอบกราฟิกมาตรฐาน - พร้อมใช้งาน แต่ปรับแต่งได้ หรือสมมติว่า Crossfilter เป็นเพียงเครื่องมือกรองข้อมูลที่โดดเด่น”

Processing.js เป็นโปรเจ็กต์ “น้องสาว” ของโปรเจ็กต์การประมวลผลที่ช่วยให้คุณแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยใช้มาตรฐานเว็บ และลดความจำเป็นในการใช้ปลั๊กอินใดๆ “คุณไม่จำเป็นต้องรู้ JavaScript เพื่อเริ่มต้นการประมวลผล เนื่องจากการประมวลผลมีภาษาการเขียนโปรแกรมของตัวเอง” Jan Willem Tulp ผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพข้อมูลชาวดัตช์อธิบาย ในฐานะผู้ใช้ คุณเพียงเขียนโค้ดใน Processing แล้ววางลงในหน้าเว็บของคุณ แล้วปล่อยให้ Processing.js จัดการส่วนที่เหลืออย่างเงียบๆ”

“ข้อเสียคือเมื่อคุณเริ่มทำงานในโครงการที่ซับซ้อนมากขึ้น: IDE (Integrated Development Environment) จะดูเหมือนมีข้อจำกัดเล็กน้อย” Jan Willem Tulp กล่าวต่อ

ถึงกระนั้นก็ตาม ความเรียบง่ายโดยธรรมชาติของการประมวลผลตลอดจนชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่ที่พร้อมเสมอที่จะช่วยเหลือผู้ที่ประสบปัญหา ขจัดข้อเสียเปรียบนี้ให้ราบรื่น และทำให้การประมวลผลเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่เข้าถึงได้มากที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

แม้ว่า D3 และการประมวลผลจะมีเครื่องมือทั่วไปสำหรับการแสดงภาพประเภทต่างๆ เกฟีแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจงมากขึ้น Gephi เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับการแสดงภาพเครือข่าย แต่ถึงแม้จะอยู่ในความเฉพาะเจาะจงที่แคบนี้ Gephi ก็ยังมีความเป็นไปได้มากมาย ไม่ว่าคุณจะต้องการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ของพนักงานภายในบริษัท หรือการจ่ายบอลระหว่างเกมฟุตบอล Gephi สามารถช่วยให้คุณเห็นภาพความสัมพันธ์เหล่านี้ได้

เช่นเดียวกับการประมวลผล Gephi ติดตั้งง่ายมาก ทันทีหลังการติดตั้ง คุณจะนำเข้าข้อมูล จัดเรียง และเริ่มต้นการแสดงภาพได้ทันที “ภาพที่ได้สามารถส่งออกและวางลงในเอกสารเว็บใดๆ เพื่อให้ผู้ชมของคุณสามารถใช้ภาพเหล่านี้และแบ่งปันผ่านเครือข่ายได้ในภายหลัง” Benjamin Wiederkehr กล่าว

ไดกราฟ

ไดกราฟเป็นไลบรารี JavaScript แบบโอเพ่นซอร์สที่รวดเร็วและยืดหยุ่น ซึ่งออกแบบมาสำหรับการสร้างกราฟเชิงโต้ตอบ และช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลที่หนาแน่นมาก ไลบรารี Dygraphs ต่างจาก Vega ตรงที่มีการตั้งค่าแบบกำหนดเอง แต่มีข้อได้เปรียบเหมือนกันในการทำงานกับเบราว์เซอร์หลัก ๆ ทั้งหมด นอกจากนี้ Dygraphs ยังมีการโต้ตอบแบบเนทีฟ ซึ่งหมายความว่าฟีเจอร์บางอย่าง (เช่น ซูม แพน หรือวางเมาส์เหนือ) จะแสดงเป็นค่าเริ่มต้น ในขณะที่การพูดว่า “บีบเพื่อซูม” บนอุปกรณ์มือถือก็ถือเป็นโบนัสที่ดี

จะเริ่มต้นที่ไหน?

แม้จะมีข้อมูลนี้ โลกแห่งการแสดงข้อมูลก็อาจดูเหมือนเป็นป่ามืดสำหรับผู้เริ่มต้น แล้วผู้เชี่ยวชาญจะแนะนำอย่างไร?

“สิ่งแรกที่ฉันอยากจะแนะนำคือทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือต่างๆ เท่าที่มีในปัจจุบันเพื่อสร้างกราฟมาตรฐานอย่างรวดเร็ว” Moritz Stefaner กล่าว “โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเริ่มต้นของโครงการ สิ่งสำคัญคือต้องสามารถสร้างแผนภูมิจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วเพื่อสำรวจปริมาณ ความลึก และ “พื้นผิว” ของข้อมูล โดยส่วนตัวแล้วฉันใช้ Tableau และ Gephi แต่นอกเหนือจากนั้น ฉันยังใช้ CartoDB ซึ่งขาดไม่ได้ในการทำงานกับแผนที่ และล่าสุดคือ RAW ไลบรารีโอเพ่นซอร์สซึ่งยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างกราฟที่น่าสนใจอย่างรวดเร็ว”

คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจด้วยว่าไลบรารีที่คุณเลือกนั้นเหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่คุณต้องการแสดง

“สิ่งสำคัญคือต้องถามตัวเองตั้งแต่เริ่มต้นว่าคุณจะใช้งานรูปแบบข้อมูลประเภทใด” Scott Murray กล่าว “งานคือการเห็นภาพช่วงเวลา? นี่อาจเป็นข้อมูลเชิงหมวดหมู่หรือไม่ คำตอบสำหรับคำถามลักษณะนี้อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของคุณ ไลบรารีบางแห่ง เช่น D3 เป็นแบบสากลและสามารถทำงานกับข้อมูลประเภทต่างๆ ได้ ส่วนประเภทอื่นๆ มีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นกับประเภทข้อมูล เช่น Gephi หรือ Sigma.js ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาสำหรับการแสดงภาพเครือข่าย หากคุณรู้ว่าคุณกำลังทำงานอะไรตั้งแต่เริ่มต้น โปรดใช้วิจารณญาณในการเลือกไลบรารีที่มีอยู่ให้เหมาะสมกับประเภทข้อมูลของคุณมากที่สุด"

ข้อดีของชุมชนออนไลน์คืออะไร?

สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มต้นในการแสดงข้อมูลเป็นภาพ จุดสำคัญในการเลือกห้องสมุดคือการมีชุมชนท้องถิ่นที่สมาชิกมีความหลงใหลในงานของตนและพร้อมที่จะช่วยเหลือ

“สำหรับผู้เริ่มต้น ฉันอยากจะแนะนำไลบรารี Processing หรือ D3 เพื่อเริ่มต้น” Jan Willem Tulp กล่าว “พวกเขาทั้งสองมีฐานผู้ใช้จำนวนมากและมีตัวอย่างมากมายให้เรียนรู้”

ชุมชนออนไลน์ในด้านการแสดงข้อมูลไม่เพียงแต่ให้คำตอบสำหรับคำถามมากมายเท่านั้น แต่ยังแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงความขัดแย้งหลักประการหนึ่งของอินโฟกราฟิก ทุกคนเข้ามาในอุตสาหกรรมนี้โดยมีพื้นฐานและประสบการณ์เป็นของตัวเอง ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญด้านการแสดงข้อมูลบางส่วนจึงแก้ไขปัญหาจากมุมมองด้านสุนทรียภาพและศิลปะ ในขณะที่คนอื่นๆ มุ่งเน้นไปที่ด้านสถิติของปัญหา นักสถิติเก่งในการทำความเข้าใจข้อมูลจำนวนมาก แต่ต้องเรียนรู้พื้นฐานของการออกแบบ นักออกแบบรู้มากเกี่ยวกับการสร้างภาพที่สวยงามน่าพึงพอใจ แต่พวกเขาก็ยังมีอีกมากที่ต้องเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการทางสถิติ

“ศูนย์กลางของทุกสิ่งคือข้อตกลงระหว่างทั้งสองฝ่ายเกี่ยวกับประเภทของการแสดงภาพ” โปรแกรมเมอร์-นักออกแบบกล่าว

อย่างไรก็ตาม หากคุณยอมรับคุณสมบัติเหล่านี้ โอกาสดีๆ จะเปิดรอคุณอยู่ คุณจะสามารถสร้างกราฟิกคุณภาพการพิมพ์ได้ (หรืออย่างน้อยก็ดีเท่าที่เริ่มต้น) และคุณจะชอบความยืดหยุ่นของ R หากต้องการ คุณสามารถเขียนฟังก์ชันและแพ็คเกจของคุณเองเพื่อสร้างกราฟิกที่คุณต้องการได้ . หรือคุณสามารถใช้สิ่งที่คนอื่นมีให้ในไลบรารี R

R มีฟังก์ชันการวาดภาพพื้นฐานทั้งหมด ซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างวัตถุได้เกือบทุกอย่างที่คุณต้องการ ด้วยกรอบงานการวาด คุณสามารถวาดเส้น รูปร่าง และแกนได้ และเช่นเดียวกับโซลูชันซอฟต์แวร์อื่น ๆ คุณถูกจำกัดด้วยจินตนาการของคุณเท่านั้น ไดอะแกรมเกือบทุกประเภทพร้อมใช้งานโดยใช้แพ็คเกจ R ที่แตกต่างกัน

แล้วทำไมต้องใช้อย่างอื่นนอกจาก R? ทำไมไม่ทำทุกอย่างกับมันล่ะ? ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการ R ทำงานบนเดสก์ท็อปของคุณ จึงไม่เหมาะกับหน้าเว็บแบบไดนามิก การบันทึกและการวางไดอะแกรมและรูปภาพบนเว็บเพจไม่ใช่ปัญหา แต่ไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ คุณสามารถสร้างกราฟิกได้ทันทีบนเว็บโดยตรง แต่โซลูชันที่มีอยู่สำหรับเรื่องนี้ยังไม่มีประสิทธิภาพมากนักในขั้นตอนนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์เฉพาะเว็บ เช่น JavaScript

R ยังไม่เหมาะกับกราฟิกและแอนิเมชั่นเชิงโต้ตอบ แน่นอนว่า คุณสามารถทำเช่นนี้ได้ด้วย R แต่มีวิธีที่ยืดหยุ่นกว่าและสวยงามกว่าในการทำงานที่คล้ายกันให้สำเร็จ เช่น การใช้ Flash หรือการประมวลผล

ในที่สุด คุณอาจสังเกตเห็นว่าวัตถุกราฟิกที่แสดงในรูปที่ 1 35 และ 36 มีความมันเงานิดหน่อย คุณไม่น่าจะพบกราฟิกเช่นนี้ในหนังสือพิมพ์หรือนิตยสาร คุณสามารถผลักดันการออกแบบใน R ไปสู่ระดับหนึ่งได้โดยเปิดใช้งานตัวเลือกต่างๆ หรือเขียนโค้ดเพิ่มเติม แต่ฉันเองมักจะใช้กลยุทธ์ที่แตกต่าง: ฉันสร้างพื้นฐานของกราฟิกใน R จากนั้นแก้ไขและปรับปรุงในแอปพลิเคชันเลย์เอาต์เอกสารบางตัว เช่น Adobe Illustrator - เราจะพูดถึงเรื่องนี้ในภายหลัง สำหรับการวิเคราะห์ ผลิตภัณฑ์ R แบบ Raw นั้นยอดเยี่ยม แต่สำหรับการนำเสนอและการเล่าเรื่อง มันจะดีกว่าถ้าทำงานด้านสุนทรียศาสตร์สักหน่อย

เบาะแส. เมื่อคุณค้นหาสิ่งที่เกี่ยวข้องกับ R บนอินเทอร์เน็ต บางครั้งเครื่องมือค้นหาอาจไม่คำนึงถึงชื่อสั้น ๆ ดังกล่าวและส่งคืนข้อความแสดงข้อผิดพลาดหรือผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นลองระบุ "r-project" ในข้อความค้นหาของคุณแทนที่จะระบุเพียง "R" ผลการค้นหาควรมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น

การประนีประนอม

การเรียนรู้โปรแกรมใหม่หมายถึงการเรียนรู้ภาษาใหม่ ภาษาที่คอมพิวเตอร์ของคุณพูดเป็นภาษาที่ประกอบด้วยบิตและมีตรรกะของตัวเอง เมื่อคุณทำงานกับ Excel หรือ Tableau แสดงว่าคุณกำลังทำงานร่วมกับนักแปลเป็นหลัก อินเทอร์เฟซจะสื่อสารกับคุณในภาษาของคุณ และเมื่อคุณคลิกปุ่ม โปรแกรมจะแปลคำสั่งแล้วส่งคำแปลไปยังคอมพิวเตอร์ หลังจากนั้นคอมพิวเตอร์จะดำเนินการและทำบางอย่างให้คุณ เช่น สร้างกราฟหรือประมวลผลข้อมูลบางอย่าง

นี่คือจุดที่เวลากลายเป็นอุปสรรคสำคัญอย่างแน่นอน ต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ภาษาใหม่ สำหรับหลายๆ คน อุปสรรคดังกล่าวมีมากมายมหาศาล และฉันก็เข้าใจพวกเขาได้ คุณต้องทำงานตอนนี้เพราะมีข้อมูลมากมายอยู่ตรงหน้าคุณ และผู้คนแทบรอไม่ไหวที่จะเห็นผลลัพธ์ หากเป็นกรณีนี้สำหรับคุณ - คุณมีงานการประมวลผลข้อมูลเพียงงานเดียว และไม่มีการคาดการณ์งานดังกล่าวอีกต่อไปในอนาคต - จริงๆ แล้ว อาจเป็นการดีกว่าที่จะจำกัดตัวเองให้ใช้เครื่องมือแสดงภาพสำเร็จรูป

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการทำความเข้าใจข้อมูลของคุณและมีแนวโน้มที่จะทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ ต่อไปในอนาคต การใช้เวลาในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมในวันนี้อาจส่งผลให้ประหยัดเวลาในวันพรุ่งนี้สำหรับโครงการอื่นๆ ที่จะให้ผลลัพธ์ที่น่าประทับใจมากขึ้นเช่นกัน ในแต่ละโปรเจ็กต์ใหม่ ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณจะพัฒนาขึ้น และจะง่ายขึ้นเรื่อยๆ สำหรับคุณ เช่นเดียวกับภาษาต่างประเทศ คุณไม่ได้เริ่มเขียนนวนิยายทันที ไม่ คุณจะเริ่มต้นด้วยพื้นฐานแล้วค่อย ๆ เพิ่มพูนความรู้ของคุณ

คุณสามารถดูทั้งหมดนี้แตกต่างออกไปได้ ลองนึกภาพการถูกโยนไปต่างประเทศแล้วคุณพูดภาษาท้องถิ่นไม่ได้ อย่างไรก็ตาม คุณมีนักแปลแล้ว (ฟังผมให้จบ ผมพูดตรงประเด็น) ในการสื่อสารกับคนในพื้นที่ คุณต้องแสดงความคิดของคุณก่อน จากนั้นนักแปลจะต้องถ่ายทอดข้อความของคุณ แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าผู้แปลไม่ทราบความหมายของคำที่คุณเพิ่งพูดหรือไม่รู้ว่าจะใช้คำไหนเพื่อถ่ายทอดสิ่งที่คุณพูด? เขาสามารถละคำนี้ทิ้งไปหรือถ้าเขาฉลาดพอก็ลองเปิดพจนานุกรมดู

โปรแกรมสำหรับโซลูชันภาพสำเร็จรูปคือนักแปล หากเธอไม่รู้ว่าต้องทำอะไร แสดงว่าคุณอยู่ในทางตันหรือจะต้องลองใช้เส้นทางอื่น แตกต่างจากนักแปลที่เป็นมนุษย์ โปรแกรมไม่สามารถเรียนรู้คำศัพท์ใหม่ได้ทันที หรือในกรณีของเรา แผนภูมิและกราฟประเภทใหม่ หรือเครื่องมือประมวลผลข้อมูลใหม่ มีฟังก์ชั่นเพิ่มเติมมาในรูปแบบของการอัพเดตโปรแกรมซึ่งคุณต้องรอในลักษณะที่ปรากฏ แล้วทำไมคุณไม่เรียนภาษาด้วยตัวเองล่ะ?

ฉันไม่ได้บอกให้คุณหลีกเลี่ยงเครื่องมือที่มีจำหน่ายทั่วไป ฉันใช้มันตลอดเวลาด้วยตัวเอง พวกเขาทำให้งานที่น่าเบื่อหลายๆ อย่างง่ายและรวดเร็วในการแก้ไข ซึ่งดีมาก อย่าปล่อยให้ซอฟต์แวร์มาจำกัดคุณ

ดังที่คุณจะเห็นในบทต่อไปนี้ การเขียนโปรแกรมสามารถช่วยให้คุณทำงานเสร็จได้มากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง และใช้ความพยายามน้อยกว่าการทำทุกอย่างด้วยมือ แน่นอนว่า มีงานบางอย่างที่ทำด้วยตนเองได้ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณเล่าเรื่องด้วยข้อมูล และสิ่งนี้นำเราไปสู่จุดถัดไป ซึ่งอยู่อีกด้านหนึ่งของสเปกตรัมการแสดงภาพ นั่นคือ ภาพประกอบ

ภาพประกอบ

มาดูขอบเขตของนักออกแบบกราฟิกกันดีกว่า หากคุณเป็นนักวิเคราะห์หรือมีพื้นฐานทางเทคนิคมากกว่านี้ นี่อาจเป็นขอบเขตที่ไม่คุ้นเคยสำหรับคุณ คุณสามารถประสบความสำเร็จได้มากมายโดยการรวมโค้ดเข้ากับเครื่องมือสร้างภาพสำเร็จรูป แต่กราฟิกที่คุณได้รับมักจะดูหยาบๆ เล็กน้อย เหมือนเป็นสิ่งที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ บางทีคำบรรยายอาจไม่อยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องหรือคำอธิบายอาจมีการโอเวอร์โหลดเล็กน้อย สำหรับการวิเคราะห์ ผลลัพธ์ดังกล่าวมักจะค่อนข้างเหมาะสม - คุณรู้ว่าคุณกำลังดูอะไรอยู่

แต่เมื่อคุณสร้างแผนภูมิหรือกราฟสำหรับการนำเสนอ รายงาน หรือสิ่งพิมพ์ โดยทั่วไปคุณจะต้องขัดเกลาแผนภูมิหรือกราฟเพื่อให้ผู้คนเข้าใจได้อย่างชัดเจนว่าคุณกำลังเล่าเรื่องอะไร

ตัวอย่างเช่นในรูป. รูปที่ 35 แสดงผลดิบของงานใน R แสดงจำนวนการดูและความคิดเห็นบนเว็บไซต์ FlowingData สำหรับโพสต์ยอดนิยม 100 รายการ กระทู้จะจัดเรียงตามหมวดหมู่ ยิ่งสีเขียวสว่างมาก โพสต์นั้นก็ยิ่งแสดงความคิดเห็นมากขึ้น และยิ่งสี่เหลี่ยมมีขนาดใหญ่ขึ้นเท่าใด การดูก็ยิ่งได้รับมากขึ้นเท่านั้น คุณคงเดาไม่ออกตั้งแต่เวอร์ชันแรกของ Trimap แต่เมื่อฉันดูตัวเลข ฉันก็รู้แน่ชัดว่าฉันเห็นอะไร เนื่องจากฉันเขียนโค้ดนี้ด้วยตัวเอง

ในรูป ภาพที่ 38 แสดงการตัดแต่งแบบเดียวกันในเวอร์ชันที่แก้ไข ชื่อถูกวางไว้เพื่อให้มองเห็นได้ ฉันได้เพิ่มข้อความแนะนำที่ด้านบนเพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจว่าสิ่งนี้อยู่ตรงหน้าพวกเขาอย่างไร ฉันลบส่วนสีแดงของคำอธิบายสีออกทั้งหมด เนื่องจากมันเป็นเรื่องไร้สาระ - โพสต์ที่มีจำนวนความคิดเห็นติดลบ ฉันยังเปลี่ยนพื้นหลังจากสีเทาเป็นสีขาวเพียงเพราะสำหรับฉันดูเหมือนว่ามันจะดีกว่า

ข้าว. 38. Trimap สร้างใน R และแก้ไขใน Adobe Illustrator

ฉันสามารถแก้ไขโค้ดเพื่อให้เหมาะกับความต้องการทั้งหมดของฉันได้ แต่การคลิกบนวัตถุแล้วลากไปที่ Adobe Illustrator นั้นง่ายกว่ามาก คุณสามารถสร้างกราฟหรือแผนภูมิตั้งแต่ต้นในโปรแกรมภาพประกอบ หรือคุณสามารถนำเข้ากราฟิกที่คุณออกแบบ เช่น R ลงในกราฟิกนั้นและแก้ไขตามที่คุณต้องการ ในกรณีแรก คุณมีตัวเลือกที่จำกัด เนื่องจากการแสดงภาพไม่ใช่งานหลักของซอฟต์แวร์ประเภทนี้ สำหรับสิ่งที่ซับซ้อนกว่าแผนภูมิแท่ง คุณควรใช้การนำเข้าดีกว่า มิฉะนั้นคุณจะต้องทำหลายอย่างด้วยตนเองและนี่เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด

ข้อดีของการใช้โปรแกรมแก้ไขรูปภาพก็คือ คุณสามารถควบคุมแต่ละองค์ประกอบได้มากขึ้น และสามารถทำทุกอย่างโดยใช้วิธีลากและวาง เปลี่ยนสีของคอลัมน์หรือคอลัมน์เดียว เพิ่มหรือลดความหนาของเส้นกึ่งกลาง และใส่คำอธิบายประกอบคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง

ตัวเลือก

มีหลายโปรแกรมสำหรับการทำงานกับภาพประกอบ แต่มีเพียงไม่กี่โปรแกรมเท่านั้นที่คนส่วนใหญ่จะใช้ และมีเพียงโปรแกรมเดียวเท่านั้นที่ใช้ได้ทุกที่ เป็นไปได้มากว่าปัจจัยในการตัดสินใจสำหรับคุณคือราคา ราคามีตั้งแต่ไม่มีอะไรเลย (ฟรีและโอเพ่นซอร์ส) ไปจนถึงหลายร้อยดอลลาร์

Adobe Illustrator

กราฟิกใดๆ ที่อิงตามข้อมูลทางสถิติที่ดูกำหนดเองหรือปรากฏในสิ่งพิมพ์หลักๆ มักจะได้รับการประมวลผลใน Adobe Illustrator ในบางขั้นตอน โปรแกรมนี้เป็นโปรแกรมมาตรฐานอุตสาหกรรม กราฟิกทุกภาพที่ปรากฏในหน้าของ New York Times ถูกสร้างขึ้นหรือแก้ไขใน Illustrator

ความนิยมในการพิมพ์ของนักวาดภาพประกอบนั้นเกิดจากการที่โปรแกรมนี้คุณต้องทำงานกับเวกเตอร์ ไม่ใช่พิกเซล ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสร้างกราฟิกขนาดใหญ่ได้โดยไม่กระทบต่อคุณภาพของภาพ ตัวอย่างที่ตรงกันข้ามคือเมื่อคุณต้องขยายภาพความละเอียดต่ำและจบลงด้วยภาพที่แบ่งออกเป็นพิกเซลสี่เหลี่ยมสี

เดิมโปรแกรมนี้ได้รับการพัฒนาเพื่อการออกแบบแบบอักษร แต่ต่อมาได้รับความนิยมในหมู่นักวาดภาพประกอบในฐานะเครื่องมือสำหรับสร้างโลโก้และกราฟิกอาร์ต และนี่คือสิ่งที่ Adobe Illustrator ใช้เป็นหลักจนถึงทุกวันนี้

อย่างไรก็ตาม โปรแกรมจะให้การเข้าถึงฟังก์ชันการแสดงภาพข้อมูลพื้นฐานบางอย่างผ่านเครื่องมือกราฟ ด้วยเครื่องมือนี้ คุณสามารถสร้างแผนภูมิและกราฟพื้นฐานได้เกือบทุกประเภท เช่น ฮิสโตแกรม แผนภูมิวงกลม และแผนภูมิอนุกรมเวลา คุณต้องป้อนตัวเลขลงในตารางเล็กๆ แต่นั่นคือทั้งหมดที่การจัดการข้อมูลสามารถทำได้

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Illustrator เมื่อพูดถึงกราฟิกข้อมูลก็คือ มันมีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย พร้อมด้วยปุ่มและฟังก์ชันการทำงานมากมาย ในตอนแรก ความอุดมสมบูรณ์ของมันอาจทำให้คุณสับสนเล็กน้อย แต่คุณสามารถคุ้นเคยกับพวกมันได้อย่างรวดเร็ว ดังที่คุณจะเห็นด้วยตัวคุณเองโดยการอ่านบทที่สี่ (“การสร้างภาพรูปแบบเมื่อเวลาผ่านไป”) ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักออกแบบกราฟิกข้อมูลที่ดีที่สุดสามารถสร้างวัตถุที่กระชับและเข้าใจได้

Illustrator มีทั้งเวอร์ชัน Windows และ Mac อย่างไรก็ตาม โปรแกรมนี้ยังมีข้อเสียเปรียบอยู่ประการหนึ่งคือ มันไม่ถูก ราคาเริ่มดูเหมือนสูงเป็นพิเศษเมื่อคุณคิดว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างกับโค้ดที่โดยทั่วไปไม่เสียค่าใช้จ่าย (หากคุณมีเครื่องที่จะดาวน์โหลดมันอยู่แล้ว) อย่างไรก็ตาม หากคุณเปรียบเทียบราคาของโปรแกรมนี้กับโซลูชันสำเร็จรูปอื่นๆ Illustrator ก็จะดูไม่แพงนัก

ในขณะที่เขียน Illustrator เวอร์ชันล่าสุดมีราคา 599 ดอลลาร์บนเว็บไซต์ของ Adobe และคุณสามารถรับส่วนลดจำนวนมากได้จากที่อื่น (หรือรับเวอร์ชันเก่ากว่า) นอกจากนี้ Adobe ยังมอบส่วนลดจำนวนมากให้กับนักเรียนและสมาชิกคนอื่นๆ ในแวดวงวิทยาศาสตร์ ดังนั้นคุณอาจได้รับโปรแกรมนี้ในราคาที่ถูกลงอย่างมาก (นี่เป็นโปรแกรมที่แพงที่สุดที่ฉันเคยซื้อ แต่ฉันใช้มันเกือบทุกวัน)

อิงค์สเคป

Inkscape เป็นทางเลือกฟรี (โอเพ่นซอร์ส) สำหรับ Adobe Illustrator หากคุณต้องการหลีกเลี่ยงต้นทุน Inkscape คือตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณ ฉันมักจะใช้ Illustrator เสมอ เพราะเมื่อฉันเริ่มเรียนรู้ความซับซ้อนของกราฟิกข้อมูล ทุกคนต่างก็ใช้มัน และดูเหมือนว่าจะเป็นสิ่งที่ฉลาดที่สุดที่จะทำ แต่ฉันได้ยินเรื่องดีๆ เกี่ยวกับ Inkscape และเนื่องจากมันฟรี จึงไม่เสียหายที่จะลองใช้ อย่าคาดหวังว่าจะพบบทเรียนบนเว็บเกี่ยวกับหัวข้อนี้มากเท่ากับ Illustrator

อื่น

Illustrator และ Inkscape ไม่ใช่โปรแกรมเดียวที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างและปรับแต่งแผนภูมิและกราฟของคุณได้ เพียงแต่ว่าคนส่วนใหญ่ใช้มัน แต่ก็มีผู้เชี่ยวชาญที่ชอบ Corel Draw เช่นกัน โปรแกรมนี้มีเฉพาะในเวอร์ชันสำหรับ Windows และมีราคาใกล้เคียงกับ Illustrator คุณสามารถหาราคาถูกกว่าเล็กน้อยถ้าคุณรู้ว่าจะดูที่ไหน

มีโปรแกรมอื่นๆ เช่น Aviary's Raven และ Lineform แต่มีชุดเครื่องมือที่เล็กกว่า โปรดจำไว้ว่า Illustrator และ Inkscape เป็นเครื่องมือหลักของนักออกแบบกราฟิกและมีฟังก์ชันการทำงานที่สมบูรณ์ที่สุด แต่ถ้าคุณต้องการปรับแต่งไดอะแกรมที่มีอยู่เล็กน้อย คุณสามารถเลือกซอฟต์แวร์ที่เรียบง่ายกว่า (ถูกกว่า) ได้

การประนีประนอม

โปรแกรมอย่าง Illustrator และ Inkscape ได้รับการออกแบบมาเพื่อสิ่งเดียวเท่านั้น นั่นก็คือ ภาพประกอบ ไม่ได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการพัฒนากราฟิกข้อมูล จุดสนใจหลักของพวกเขาคือการออกแบบกราฟิก ดังนั้นผู้คนจำนวนมากจึงไม่ใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดที่ Illustrator และ Inkscape นำเสนอ ทั้งสองอย่างไม่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก และเปรียบเทียบได้ไม่ดีนักกับโปรแกรมที่คุณเขียนเองเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะหรือกับเครื่องมืออื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อการแสดงข้อมูลเป็นภาพโดยเฉพาะ กล่าวอีกนัยหนึ่ง โปรแกรมแก้ไขกราฟิกถือเป็นสิ่งสำคัญหากคุณต้องการสร้างกราฟิกที่สูงพอที่จะเผยแพร่ได้ สิ่งเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยในเรื่องความสวยงามเท่านั้น แต่ยังทำให้วัตถุสามารถอ่านและเข้าใจได้มากขึ้น ซึ่งมักจะทำได้ยากเมื่อทำงานกับผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ

การทำแผนที่

ความสามารถของเครื่องมือการทำแผนที่บางส่วนตรงกับความสามารถของเครื่องมือการแสดงภาพที่เรากล่าวถึงข้างต้น อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปริมาณข้อมูลทางภูมิศาสตร์ได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก และด้วยจำนวนวิธีที่สามารถสร้างแผนที่ได้ก็เพิ่มขึ้นด้วย บริการระบุตำแหน่งบนมือถือกำลังเพิ่มขึ้น โดยมีชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ โดยมีละติจูดและลองจิจูดแนบมาด้วย นอกจากนี้ แผนที่ยังเป็นวิธีที่ใช้งานง่ายอย่างเหลือเชื่อในการแสดงภาพข้อมูลและคุ้มค่าที่จะพิจารณาอย่างใกล้ชิด ในช่วงปีแรกๆ ของเว็บ การสร้างแผนที่ไม่ใช่เรื่องง่าย และผลที่ได้ก็ไม่สง่างาม คุณจำวันที่คุณต้องไปที่ MapQuest ทำตามคำแนะนำมากมาย และจบลงด้วยแผนที่ขนาดเล็กแบบคงที่หรือไม่? เมื่อถึงจุดหนึ่ง Yahoo ก็มีบริการดังกล่าว สิ่งนี้กินเวลาจนกระทั่ง Google ใช้หลักการของแผนที่เคลื่อนที่ (รูปที่ 39) แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะถูกประดิษฐ์ขึ้นก่อนหน้านี้ แต่ก็ไม่ได้ถูกนำมาใช้จนกว่าความเร็วอินเทอร์เน็ตของคนส่วนใหญ่จะเพิ่มขึ้นเพียงพอที่จะอัปเดตข้อมูลได้อย่างต่อเนื่อง วันนี้เราคุ้นเคยกับการเคลื่อนย้ายแผนที่แล้ว เราสามารถเลื่อนและซูมเข้าได้อย่างง่ายดาย และในบางกรณี เราต้องการแผนที่มากกว่าแค่การกำหนดทิศทางการเดินทาง - แผนที่เหล่านี้กลายเป็นอินเทอร์เฟซหลักในการดูชุดข้อมูล

ข้าว. 39.คุณยังรับคำแนะนำบน Google Maps ได้ด้วย

บันทึก: การย้ายแผนที่เป็นหลักการในการนำข้อมูลการทำแผนที่มาใช้จนเกือบเป็นสากลในปัจจุบัน การ์ดขนาดใหญ่ที่ไม่พอดีกับหน้าจอจะถูกแบ่งออกเป็นรูปภาพขนาดเล็ก (หรือไทล์) คุณจะเห็นเฉพาะแผ่นกระเบื้องที่ตกบนหน้าต่างของคุณ และส่วนที่เหลือทั้งหมดจะถูกซ่อนไว้ อย่างไรก็ตาม ทันทีที่คุณลากแผนที่ด้วยเมาส์ ชิ้นส่วนอื่นๆ จะปรากฏขึ้น และดูเหมือนว่าคุณกำลังเคลื่อนที่ไปรอบๆ แผนที่ขนาดใหญ่แผนที่เดียว คุณยังสามารถเห็นหลักการแสดงผลที่คล้ายกันเมื่อดูภาพที่มีความละเอียดสูง

ตัวเลือก

เมื่อข้อมูลทางภูมิศาสตร์กลายเป็นสาธารณสมบัติมากขึ้น จึงมีเครื่องมือใหม่และหลากหลายมากขึ้นสำหรับการสร้างแผนที่โดยใช้ข้อมูลนั้น ในกรณีของบางคน จำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อยเท่านั้นจึงจะสามารถสร้างบางสิ่งด้วยความช่วยเหลือและเรียกใช้งานได้ การทำงานกับเครื่องมืออื่นๆ ต้องใช้แรงงานและเวลามากกว่าเล็กน้อย แต่ก็มีโซลูชันอื่นๆ ที่ไม่ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย

แผนที่ GOOGLE, YAHOO และ MICROSOFT

นี่เป็นโซลูชันออนไลน์ที่ง่ายที่สุด แต่คุณต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเป็นอย่างน้อยด้วย ยิ่งคุณเขียนโค้ดได้ดีเท่าไหร่ คุณก็จะยิ่งประสบความสำเร็จมากขึ้นด้วย Map API ที่นำเสนอโดย Google, Yahoo และ Microsoft

ฟังก์ชันพื้นฐานในทั้งสามกรณีค่อนข้างคล้ายกัน แต่หากคุณเพิ่งดำเนินการขั้นแรกในสาขานี้ ฉันขอแนะนำให้คุณเริ่มต้นด้วย Google ฉันคิดว่านี่เป็นตัวเลือกที่น่าเชื่อถือที่สุด Google มี API สำหรับสร้างแผนที่ทั้งใน JavaScript และ Flash รวมถึงบริการที่เกี่ยวข้องกับภูมิศาสตร์อื่นๆ เช่น การระบุพิกัดทางภูมิศาสตร์และเส้นทาง ดูบทช่วยสอนเพื่อเริ่มต้นใช้งานระบบ จากนั้นเจาะลึกหัวข้ออื่นๆ เช่น การทำเครื่องหมาย การค้นหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด และการเพิ่มเลเยอร์ คำแนะนำที่ครอบคลุมพร้อมข้อมูลโค้ดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะช่วยให้คุณเริ่มต้นและใช้งานได้อย่างรวดเร็ว

ข้าว. 40.การแท็กบน Google Maps

Yahoo ยังมี API สำหรับการสร้างแผนที่โดยใช้ JavaScript และ Flash รวมถึงบริการทางภูมิศาสตร์บางอย่าง แต่ฉันไม่แน่ใจว่าสิ่งเหล่านี้จะใช้งานได้นานเท่าใดเมื่อพิจารณาจากสถานะปัจจุบันของบริษัท ในขณะที่เขียนหนังสือเล่มนี้ Yahoo ได้เปลี่ยนโฟกัสจากการพัฒนาแอปพลิเคชันไปสู่การนำเสนอเนื้อหา Microsoft ยังเสนอ API สำหรับ JavaScript (เรียกว่า Bing) และอีกอันสำหรับ Silverlight ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาขึ้นเพื่อตอบโจทย์ Flash

บริการสร้างแผนที่ออนไลน์ที่กล่าวถึงข้างต้นนั้นค่อนข้างง่ายในแง่ของสิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้ หากคุณต้องการสร้างแผนที่ที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณมักจะต้องใช้ฟังก์ชันนี้ด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม ยังมี ArcGIS ซึ่งได้รับการพัฒนาเป็นแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปสำหรับสร้างแผนที่ เป็นโปรแกรมขนาดใหญ่ที่ช่วยให้คุณสามารถย้ายข้อมูลจำนวนมหาศาลไปยังการ์ดและทำสิ่งต่างๆ มากมาย เช่น การปรับให้เรียบและการประมวลผล คุณสามารถทำทั้งหมดนี้ได้ผ่านทางอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ดังนั้นคุณจึงไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดใดๆ

บริการกราฟิกและแผนกเกือบทั้งหมดที่จ้างผู้เชี่ยวชาญด้านแผนที่ใช้ ArcGIS บางคนคลั่งไคล้เธอ ดังนั้น หากคุณสนใจที่จะสร้างแผนที่แบบละเอียด คุณอาจต้องการดูที่ ArcGIS

ฉันใช้ ArcGIS ในหลายโครงการเพราะฉันชอบใช้เส้นทาง "ซอฟต์แวร์" และฉันไม่ต้องการฟังก์ชันทั้งหมดนั้น ชุดเครื่องมือที่หลากหลายเช่นนี้ก็มีข้อเสียเช่นกัน: คุณต้องจัดการกับปุ่มและเมนูจำนวนมากเท่าเดิม โซลูชันออนไลน์และบนเซิร์ฟเวอร์ก็มีให้ใช้งานเช่นกัน แต่เมื่อเทียบกับโซลูชันอื่น ๆ ดูเหมือนว่ามันจะดูยุ่งยากเล็กน้อย

แผนที่ที่เรียบง่าย

ฉันได้กล่าวถึง Modest Maps ข้างต้นแล้วเมื่อฉันยกตัวอย่างที่แสดงในรูปที่ 1 29. แสดงให้เห็นถึงการเติบโตของ Walmart Modest Maps เป็นไลบรารี Flash และ ActionScript สำหรับแผนที่แบบเรียงต่อกัน และยังเข้ากันได้กับ Python อีกด้วย ห้องสมุดได้รับการดูแลโดยกลุ่มคนที่เข้าใจการทำแผนที่ออนไลน์และทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมทั้งเพื่อลูกค้าและเพื่อความบันเทิงของตนเอง ซึ่งบ่งบอกถึงคุณภาพของห้องสมุดได้มากมาย

สิ่งที่ตลกก็คือ Modest Maps นั้นเป็นเฟรมเวิร์กมากกว่า API สำหรับการสร้างแผนที่แบบเดียวกับที่ Google นำเสนอ โดยให้สิ่งที่จำเป็นขั้นต่ำที่สุดในการสร้างแผนที่ออนไลน์ จากนั้นจะไม่รบกวนงานของคุณและให้โอกาสคุณในการนำสิ่งที่คุณต้องการไปใช้ คุณสามารถใช้ไทล์จากผู้ให้บริการหลายราย หรือคุณสามารถปรับแต่งแผนที่ให้เหมาะกับการใช้งานของคุณได้ ตัวอย่างเช่นในรูป. ภาพที่ 29 แสดงการ์ดในรูปแบบสีน้ำเงินและสีดำ แต่คุณสามารถเปลี่ยนเป็นสีขาวและสีแดงได้อย่างง่ายดาย ดังแสดงในรูปที่ 29 41.

ข้าว. 41.แผนที่ในรูปแบบสีขาวและสีแดงโดยใช้ Modest Maps

Modest Maps ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต BSD ดังนั้นคุณจึงสามารถทำทุกอย่างที่คุณต้องการได้ฟรี จริงอยู่ คุณจะต้องเรียนรู้วิธีการทำงานกับ Flash และ ActionScript แต่เราจะพูดถึงสิ่งเหล่านี้ในบทที่แปด (“การแสดงความสัมพันธ์เชิงพื้นที่”)

โพลีแมปส์

Polymaps เป็นไลบรารี Modest Maps เวอร์ชัน JavaScript ได้รับการพัฒนาและดูแลรักษาโดยบุคคลกลุ่มเดียวกันและมีฟังก์ชันการทำงานแบบเดียวกันมากมาย แต่มีให้บูตอีกมากมาย Modest Maps มีฟังก์ชันการสร้างแผนที่ขั้นพื้นฐานเท่านั้น ในขณะที่ Polymaps มีคุณสมบัติในตัว เช่น แผนภูมิแผนที่ (รูปที่ 42) และแผนภูมิฟอง

ข้าว. 42.แผนภาพแสดงอัตราการว่างงาน นำไปใช้ใน Polymaps

เนื่องจากเป็น JavaScript ทั้งหมด ออบเจ็กต์จึงดูเบากว่า (เนื่องจากต้องใช้โค้ดน้อยกว่า) และใช้งานได้กับเบราว์เซอร์สมัยใหม่ Polymaps ใช้กราฟิกแบบเวกเตอร์ที่ปรับขนาดได้ (SVG) เพื่อแสดงข้อมูล ดังนั้นจึงใช้ไม่ได้กับ Internet Explorer เวอร์ชันเก่า แม้ว่าคนส่วนใหญ่จะตามทันเวลาก็ตาม อย่างไรก็ตาม มีผู้เยี่ยมชมไซต์ FlowingData เพียง 5% เท่านั้นที่ใช้เว็บเบราว์เซอร์ที่ล้าสมัย และฉันสงสัยว่าจำนวนนั้นจะลดลงเหลือศูนย์ในไม่ช้า

โดยส่วนตัวแล้ว สิ่งที่ฉันชอบที่สุดเกี่ยวกับไลบรารีสำหรับการสร้างแผนที่ใน JavaScript ก็คือโค้ดที่รันในเบราว์เซอร์ได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ คุณไม่จำเป็นต้องทำอะไรเลย ไม่ต้องคอมไพล์ ไม่ต้องส่งออก Flash เป็นผลให้ทุกอย่างเริ่มต้นได้ง่ายและอัปเดตได้ง่าย

ในการแจกแจงแบบพื้นฐาน R ไม่มีฟังก์ชันการแมป แต่มีหลายแพ็คเกจที่ให้คุณทำการแมปใน R ได้เช่นกัน ในรูป รูปที่ 43 แสดงแผนที่ขนาดเล็กที่ฉันสร้างใน R คำอธิบายประกอบถูกเพิ่มในภายหลังใน Adobe Illustrator

ข้าว. 43.แผนที่สหรัฐฯ สร้างขึ้นใน R

แผนที่ที่สร้างใน R มีความสามารถจำกัดและเอกสารประกอบยังไม่ค่อยดีนัก ดังนั้น ฉันจึงใช้วิธีนี้ในการสร้างแผนที่เฉพาะเมื่อจำเป็นต้องทำอะไรง่ายๆ และบังเอิญว่ากำลังทำงานใน R อยู่ในขณะนี้ ในกรณีอื่นๆ ฉันชอบที่จะใช้ ถึงเครื่องมือที่ผมได้กล่าวไปแล้วข้างต้น

โซลูชั่นออนไลน์

นอกจากนี้ยังมีโซลูชันแผนที่ออนไลน์หลายโซลูชันที่ทำให้ง่ายต่อการแสดงภาพข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ในกรณีส่วนใหญ่ พวกเขาจะนำการ์ดที่ผู้คนใช้บ่อยที่สุดและลบสิ่งที่ไม่จำเป็นทั้งหมดออกจากพวกเขา มันกลับกลายเป็นสิ่งที่คล้ายกับ ArcGIS แบบง่าย ทรัพยากรทั้งสองนี้สามารถเข้าถึงได้โดยอิสระ เหล่านี้คือ Many Eyes และ GeoCommons ประการแรก - เราได้พูดถึงไปแล้วข้างต้น - มีเพียงฟังก์ชันพื้นฐานสำหรับการทำงานกับข้อมูลในประเทศหรือรัฐของสหรัฐอเมริกา แต่ GeoCommons มอบฟังก์ชันการทำงานที่ดีกว่าและเครื่องมือสำหรับการโต้ตอบที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น GeoCommons ยังรองรับรูปแบบไฟล์ข้อมูลแผนที่ทั่วไป เช่น เชปไฟล์และ KML

นอกจากนี้ยังมีโซลูชันที่ต้องชำระเงินมากมายซึ่งมีประโยชน์มากที่สุด ได้แก่ Indiemapper และ SpatialKey SpatialKey เหมาะสำหรับธุรกิจและการตัดสินใจมากกว่า ในขณะที่ Indiemapper เหมาะสำหรับนักทำแผนที่และนักออกแบบ ในรูป รูปที่ 44 แสดงตัวอย่างแผนภาพแผนที่ที่ฉันรวบรวมไว้ใน Indiemapper ในเวลาเพียงไม่กี่นาที

ข้าว. 44. Cartogram สร้างขึ้นใน Indiemapper

การประนีประนอม

โปรแกรมการทำแผนที่มีหลายประเภทและได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน คงจะดีมากถ้าเชี่ยวชาญโปรแกรมเดียวและสามารถสร้างแผนที่ทุกประเภทเท่าที่จะจินตนาการได้ น่าเสียดายที่มันไม่ได้ผลเช่นนั้น

ตัวอย่างเช่น ArcGIS มีคุณสมบัติมากมาย แต่คุณอาจไม่ต้องการใช้เวลาในการเรียนรู้หรือเสียเงินเพื่อซื้อมัน หากคุณต้องการเพียงสร้างแผนที่ง่ายๆ เท่านั้น ในทางตรงกันข้าม R ฟรีที่มีฟังก์ชันพื้นฐานอาจง่ายเกินไปสำหรับสิ่งที่คุณต้องการทำ หากเป้าหมายของคุณคือแผนที่ออนไลน์เชิงโต้ตอบ Modest Maps และ Polymaps อาจเหมาะกับคุณ แต่คุณจะต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมที่จริงจังกว่านี้

สำรวจตัวเลือกของคุณ

รายการเครื่องมือนี้ไม่ได้ทำให้ตัวเลือกทั้งหมดที่คุณสามารถใช้แสดงข้อมูลเป็นภาพหมดไปแต่อย่างใด แต่ในตอนแรกก็ควรจะเพียงพอสำหรับคุณ มีเรื่องให้คิดมากมายและมีเรื่องให้เล่นมากมาย เครื่องมือใดที่คุณจะใช้นั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการบรรลุผลเป็นหลัก และมีวิธีต่างๆ มากมายในการทำงานให้สำเร็จแม้จะอยู่ในโปรแกรมเดียวก็ตาม ต้องการสร้างแผนภูมิข้อมูลคงที่หรือไม่? บางทีฉันควรใช้ R หรือ Illustrator ต้องการสร้างเครื่องมือแบบโต้ตอบสำหรับเว็บแอปพลิเคชันของคุณหรือไม่? จากนั้นลองใช้ JavaScript หรือ Flash

ฉันทำการสำรวจบนเว็บไซต์ FlowingData โดยพยายามค้นหาว่าผู้คนส่วนใหญ่ใช้อะไรในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ มีผู้ตอบรับเพียง 1,000 กว่าคน ผลลัพธ์จะแสดงในรูป 45.

ข้าว. 45.สิ่งที่ผู้อ่าน FlowingData ใช้ในการวิเคราะห์และแสดงข้อมูลเป็นภาพ

ในบรรดาคำตอบ มีผู้นำที่ชัดเจนหลายคน โดยเฉพาะหัวข้อ FlowingData Excel มาเป็นอันดับแรก ตามด้วย R จากนั้นความคิดเห็นและความชอบในการเลือกซอฟต์แวร์ก็มีความแตกต่างกัน มีผู้คนมากกว่า 200 คนเลือกหมวดหมู่ "อื่นๆ" ผู้แสดงความคิดเห็นหลายคนระบุว่าพวกเขาผสมผสานเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน ซึ่งโดยปกติแล้วจะเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดในระยะยาว

การรวมตัวเลือก

หลายๆ คนชอบทำงานกับโปรแกรมเพียงโปรแกรมเดียว ทั้งง่ายและสะดวก ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้อะไรใหม่ หากสิ่งนี้เพียงพอที่จะสนองความต้องการด้านการแสดงภาพของคุณ ก็ไม่จำเป็นต้องเบี่ยงเบนไปจากหลักการนี้ แต่หลังจากที่คุณทำงานกับข้อมูลมานานพอแล้ว ก็มาถึงจุดหนึ่งเมื่อคุณตระหนักว่าความสามารถของซอฟต์แวร์นั้นหมดลงแล้ว คุณจะรู้ว่าคุณต้องทำอะไรกับข้อมูลหรือวิธีแสดงภาพ แต่โปรแกรมจะไม่ยอมให้คุณทำหรือจะทำให้กระบวนการใช้เวลานานเกินกว่าที่ควรจะเป็น

คุณสามารถยอมรับสถานการณ์นี้ได้ หรือคุณสามารถเริ่มใช้โปรแกรมอื่นที่ต้องใช้เวลาในการเรียนรู้ แต่จะช่วยให้คุณตระหนักถึงวิสัยทัศน์การออกแบบของคุณ ฉันขอแนะนำให้คุณใช้เส้นทางที่สอง การใช้เครื่องมือที่หลากหลายอย่างเชี่ยวชาญช่วยให้แน่ใจว่าคุณจะไม่ถูกข้อมูลมากเกินไป และคุณมีความยืดหยุ่นในการจัดการงานด้านภาพที่หลากหลายและรับผลลัพธ์ที่แท้จริง

ห่อ

ข้อควรจำ: ไม่มีเครื่องมือใดที่สามารถเป็นยาครอบจักรวาลได้ ท้ายที่สุดแล้ว การวิเคราะห์และการออกแบบข้อมูลจะขึ้นอยู่กับคุณเสมอ ท้ายที่สุดแล้วเครื่องมือก็เป็นเพียงเครื่องมือ เพียงเพราะมีค้อนไม่ได้หมายความว่าคุณสามารถสร้างบ้านได้ ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถมีโปรแกรมดีๆ และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไว้ใช้ แต่ถ้าคุณไม่รู้วิธีใช้เครื่องมือเหล่านั้น แสดงว่าคุณไม่มีมัน คุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะถามคำถามอะไร ข้อมูลใดที่จะใช้ และควรเน้นด้านใดบ้าง และการทำความเข้าใจสิ่งนี้มาพร้อมกับประสบการณ์

แต่คุณโชคดี! ท้ายที่สุดนี่คือสิ่งที่ส่วนที่เหลือของหนังสือเล่มนี้ทุ่มเทให้กับ ในบทต่อไปนี้ คุณจะคุ้นเคยกับแนวคิดพื้นฐานของการออกแบบข้อมูล และเรียนรู้วิธีการนำทฤษฎีไปปฏิบัติโดยใช้เครื่องมือบางอย่างที่เรากล่าวถึงข้างต้น คุณจะได้เรียนรู้ว่าต้องค้นหาอะไรในข้อมูลที่คุณมีและวิธีแสดงภาพข้อมูลนั้น

สตรีมกราฟคือแผนภูมิพื้นที่แบบเรียงซ้อนประเภทหนึ่งที่ออฟเซ็ตรอบแกนกลาง ส่งผลให้ได้รูปทรงที่สวยงามและลื่นไหล (โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่) พัฒนาโดยลี ไบรอนในปี 2551 สามารถดาวน์โหลดตัวสร้างได้จาก GitHub บันทึก เลน

ปัจจุบัน สาขาการแสดงภาพได้สำรวจวิธีการแปลงข้อมูลให้เป็นภาพเพื่อให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น การแสดงด้วยภาพที่พบบ่อยที่สุดอย่างหนึ่งคือแผนภูมิเส้น มีการใช้มานานกว่าพันปีแล้ว และเครื่องมือต่างๆ เช่น กราฟแท่ง กราฟวงกลม แผนภูมิกระจาย และฮิสโตแกรม ได้รับการประดิษฐ์ขึ้นเมื่อกว่าสองศตวรรษก่อน

เวลาผ่านไปนานมากแล้ว และความก้าวหน้าก็ยังไม่หยุดนิ่ง ในปัจจุบัน ผู้ใช้มีโปรแกรมมากมายให้เลือกใช้งานซึ่งช่วยให้พวกเขาแสดงข้อมูลเป็นภาพได้ ในเวลาเดียวกัน การสร้างภาพได้ "ย้าย" มาเป็นเวลานานไปยังพื้นที่สามมิติ: นักวิทยาศาสตร์ใช้มันเพื่อนำเสนอผลการวิจัยด้วยภาพ นักอุตุนิยมวิทยารวบรวมแผนที่สภาพอากาศ ผู้จัดการใช้แบบจำลองข้อมูล 3 มิติเพื่อตัดสินใจด้านการจัดการอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

แต่การพัฒนาเทคโนโลยีการแสดงภาพจะหยุดอยู่แค่นั้นหรือไม่ ไม่แน่นอน อนาคตจะเป็นอย่างไรสำหรับเรา? คำตอบสำหรับคำถามนี้สามารถพบได้โดยการสืบย้อนประวัติศาสตร์ของการสร้างภาพข้อมูล เพราะพวกเขาพูดว่า: "หากไม่มีความรู้เกี่ยวกับอดีตก็ไม่มีอนาคต"

ทัศนศึกษาสั้น ๆ ในประวัติศาสตร์

เนื่องจากเรากำลังพูดถึงการสร้างภาพข้อมูล เรามานำเสนอประวัติของมันในรูปแบบภาพ - นี่คือวิธีที่ Michael Friendly นำเสนอ ผู้เขียนหนังสือ Handbook of Data Visualization:

ก่อนคริสต์ศตวรรษที่ 17 – แผนที่และแผนภูมิในยุคแรกๆ

เมล็ดพันธุ์แรกของการมองเห็นเริ่มต้นจากแผนภาพเรขาคณิต ตารางตำแหน่งดาว ภาพประกอบส่วนต่างๆ ของร่างกาย และแผนภูมิการนำทาง

การแสดงข้อมูลเชิงปริมาณในช่วงแรกๆ ได้แก่กราฟการเคลื่อนที่ของวัตถุดาวฤกษ์ ซึ่งแสดงการเคลื่อนที่ของดาวเคราะห์ในระบบพิกัดสองมิติ แผนภูมินี้ให้ภาพประกอบที่ดีของช่วงเวลานี้:

1600-1699 – การวัดและทฤษฎี

ในศตวรรษที่ 17 นักวิทยาศาสตร์สนใจวิธีการวัดเวลา ระยะทาง และพื้นที่ ความสำคัญหลักอยู่ที่แผนที่และการนำทาง

ในช่วงเวลานี้เองที่ระบบพิกัดปรากฏขึ้น ทฤษฎีความเที่ยงตรงและสถิติประชากรถือกำเนิดขึ้น

ภาพประกอบของเวลานั้นสามารถพบได้ในงานของ Christopher Scheiner ลงวันที่ 1630 ต่อมา เอ็ดเวิร์ด ทัฟต์ใช้คำว่า "ชุดเล็ก" ซึ่งหมายถึงการซ้ำซ้อนขององค์ประกอบหนึ่งหลายครั้งเพื่อแสดงพลวัตและการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น

ภาพนี้แสดงจุดบอดที่เห็นระหว่างเดือน:

1700-1799 – รูปแบบกราฟิกใหม่

ศตวรรษที่ 18 เป็นช่วงเวลาแห่งการก้าวไปไกลกว่า "สิ่งที่ชัดเจน" ขณะนี้แผนที่พยายามแสดงไม่เพียงแค่จุดของที่ตั้งทางภูมิศาสตร์เท่านั้น แต่ยังแสดงรูปทรงและเส้นแยกปรากฏขึ้นด้วย

ตัวอย่างในยุคนั้น: แผนที่เฉพาะเรื่องเกี่ยวกับข้อบกพร่องทางธรณีวิทยา การคำนวณทางเศรษฐศาสตร์ และภาพประกอบทางการแพทย์ การสร้างภาพข้อมูลแบบนามธรรมกำลังกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้น เมื่อข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุการณ์ทางการเมืองและเศรษฐกิจเริ่มสะสมมากขึ้น ความต้องการรูปแบบภาพใหม่ๆ ในการแสดงเหตุการณ์เหล่านั้นก็เกิดขึ้น

ด้านล่างนี้เป็นหนึ่งในตัวอย่างแรกของการซ้อนทับข้อมูลเพิ่มเติมบนแผนที่ทางภูมิศาสตร์:

พ.ศ. 2393 (ค.ศ. 1850) – จุดเริ่มต้นของกราฟิกสมัยใหม่

มาถึงตอนนี้ กราฟประเภทหลักๆ ก็ปรากฏขึ้น: แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง และแผนภูมิพื้นที่ จุดเริ่มต้นของกราฟิกสมัยใหม่ถือเป็นการแสดงภาพอหิวาตกโรคบนถนนในลอนดอนที่มีชื่อเสียงซึ่งสร้างโดย John Snow:

ในปีพ.ศ. 2401 ฟลอเรนซ์ ไนติงเกล พยาบาลและนักเคลื่อนไหวทางสังคมชาวอังกฤษได้คิดค้นแผนภูมิวงกลมอันแรก ซึ่งเธอใช้ในสงครามไครเมียเพื่อแสดงให้เห็นว่าทหารจำนวนมากเสียชีวิตด้วยโรคภัยไข้เจ็บ (สีน้ำเงิน) มากกว่าในสนามรบ (สีแดง) หรือด้วยสาเหตุอื่น ๆ (สีดำ) ):

1900-1950 – ปีแห่งปัญหา

การใช้เหตุผลเชิงปรัชญาและการแบ่งแยกผู้คนออกเป็น "ภาพมากขึ้น" และ "ตารางมากขึ้น" ชาวอังกฤษถือว่าตนเองเป็นตารางมากกว่า คำขวัญของ British Academy ในสมัยนั้นคือการรวบรวมข้อมูล ("การรวบรวมเมล็ดข้าวสาลี") แต่ในความเห็นของพวกเขา การสร้างภาพข้อมูลนั้นมาจากซีรีส์เบเกอรี่อยู่แล้ว

พ.ศ. 2493 – 2518 – ยุคฟื้นฟูศิลปวิทยา

นักวิทยาศาสตร์และนักเขียนเริ่มเผยแพร่แนวคิดเรื่องการสร้างภาพอย่างแข็งขัน ผลงานที่คล้ายกันออกมาทีละชิ้น ในปี 1962 John Tukey ได้เขียน The Future of Data Analysis โดยแยกคณิตศาสตร์ออกจากสถิติ และถ้าสิ่งแรกไม่ยอมให้มีการแสดงภาพข้อมูล สถิติก็จะมีความหมายและรูปแบบมากขึ้น ต้องขอบคุณพวกเขา

ในเวลานี้ การสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบครั้งแรกปรากฏขึ้น ตัวอย่างคือการแสดงภาพข้อมูลนี้โดย Richard Baker:

ในปี 1973 นักวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกัน เฮอร์มาน เชอร์นอฟ ใช้ภาพใบหน้าเพื่อแสดงข้อมูลเป็นภาพ ใบหน้าเชอร์นอฟเป็นการแสดงข้อมูลหลายมิติในรูปแบบของใบหน้ามนุษย์และแต่ละส่วน ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างการประเมินของทนายความสำหรับผู้พิพากษา 12 คนโดยพิจารณาจากบุคคลของ Chernov:

พ.ศ. 2518 – ปัจจุบัน – การสร้างภาพความละเอียดสูงแบบโต้ตอบและไดนามิก

ปัจจุบันเราสามารถเข้าถึงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพได้อย่างกว้างขวาง ช่วงเวลาสำคัญที่เป็นยุคของการแสดงภาพเชิงโต้ตอบและไดนามิกถือได้ว่าเป็นวิวัฒนาการของระบบเชิงโต้ตอบ ความสามารถในการโต้ตอบกับแบบจำลอง (รวมถึง 3D) และการเพิ่มพลังของคอมพิวเตอร์พร้อมกับเทคโนโลยีที่ถูกกว่า

แน่นอนว่าการเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ตและด้วยเหตุนี้ การเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากจึงมีบทบาทสำคัญในกระบวนการนี้

ตัวอย่างที่เด่นชัดของการสร้างภาพข้อมูลในยุคนี้คือการสร้างภาพข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตที่สร้างโดย Opte Project:

เนื่องจากคุณสามารถเดาชื่อได้อย่างง่ายดาย การแสดงภาพข้อมูลจึงเป็นการแสดงข้อมูลใดๆ แบบกราฟิก ในเวลาเดียวกัน บนอินเทอร์เน็ต ฉันพบคำจำกัดความมากมายที่เกี่ยวข้องกับการแสดงภาพข้อมูล:

• กราฟและไดอะแกรม
• อินโฟกราฟิกและไดอะแกรม
• การนำเสนอและการวิเคราะห์ข้อมูล
• การเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ
• การวิเคราะห์ธุรกิจและแดชบอร์ด
• การถ่ายภาพทางวิทยาศาสตร์และการแพทย์
• แผนที่และแผนภูมิแผนที่

จากนั้นทุกคนจะตัดสินใจด้วยตนเองว่าพวกเขาเข้าใจอะไรโดยการแสดงภาพข้อมูล ในตอนท้ายของบันทึก ฉันจะบอกคุณว่าฉันตัดสินใจอะไรด้วยตัวเอง ในระหว่างนี้ มาดูรายละเอียดแต่ละประเภทและค้นหาความแตกต่างและฟีเจอร์ต่างๆ กัน

กราฟและแผนภูมิ

อาจเป็นการแสดงภาพข้อมูลที่คุ้นเคยที่สุดสำหรับเรา ใช้สำหรับการนำเสนอข้อมูลและการวิเคราะห์ คุณสามารถพบพวกเขาได้ที่ทำงาน ในนิตยสาร และในรายงานทางวิทยาศาสตร์ เรามักจะได้รับความรู้เกี่ยวกับแผนภูมิและกราฟประเภทต่างๆ ที่มีอยู่จากโรงเรียนหรือจากชุดมาตรฐานใน Excel อย่างไรก็ตาม มีเพียงไม่กี่คนที่รู้ว่าโลกของกราฟและแผนภูมิไม่ได้จำกัดอยู่เพียงกราฟจุด กราฟแท่ง และกราฟวงกลม มีแผนภูมิที่รู้จักกันดีประมาณ 15 ประเภท และมีทั้งหมดมากกว่า 60 ประเภท และจำนวนเพิ่มขึ้นทุกวัน ผู้คนคิดค้นประเภทใหม่เพื่อแสดงภาพข้อมูลที่ซับซ้อนและผิดปกติ เราจะดูรายละเอียดประเภทของกราฟและแผนภูมิในโพสต์ใดโพสต์หนึ่งต่อไปนี้

อินโฟกราฟิกและไดอะแกรม

อินโฟกราฟิกได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แม้ว่าจะมีมานานแล้วก็ตาม อินโฟกราฟิกหมายถึงการสื่อสารมวลชนด้วยข้อมูล โดยที่กราฟและไดอะแกรมอธิบายข้อเท็จจริงใดๆ ในหัวข้อที่เลือก โดยทั่วไปแล้ว อินโฟกราฟิกจะคงที่และประกอบด้วย “แผ่นงาน” ยาวพร้อมรูปภาพและข้อความ คุณลักษณะที่โดดเด่นของอินโฟกราฟิกคือการให้ข้อสรุปที่พร้อมแล้วนั่นคือผู้อ่านจะถูกนำด้วยมือผ่านหัวข้อที่เลือกและในขณะเดียวกันก็เต็มไปด้วยตัวเลขและรูปภาพ มักใช้รูปแบบวาดด้วยมือหรือการ์ตูน สื่อบางแห่งเผยแพร่อินโฟกราฟิกเป็นประจำทุกวัน เช่น AiF การเติบโตอย่างรวดเร็วของอินโฟกราฟิกทำให้คุณภาพอินโฟกราฟิกโดยรวมลดลง มักใช้นอกสถานที่หรือ "เพื่อความงาม" แม้ว่าจะมีตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมและน่าสนใจก็ตาม

ตัวอย่างอินโฟกราฟิก

ความแข็งแกร่งของกองทัพนโปเลียนระหว่างการทัพรัสเซีย พ.ศ. 2412

ประชากรของประเทศต่างๆ พ.ศ. 2455

บัญญัติ 10 ประการของการพิมพ์

พนังปีก

มังสวิรัติเป็นจำนวน

การนำเสนอและการวิเคราะห์ข้อมูล

วิธีหนึ่งที่พบบ่อยที่สุดในการใช้การแสดงข้อมูลคือการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบของแผนภูมิหรืออินโฟกราฟิก และถ้าด้วยสิ่งนี้ ฉันคิดว่าทุกอย่างชัดเจน การใช้การแสดงภาพเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้โดยนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์เท่านั้น อะไรคือความแตกต่าง?

เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การแสดงภาพ จะใช้สิ่งที่เรียกว่าการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว นั่นคือการสร้างการแสดงข้อมูลเดียวกันด้วยภาพที่แตกต่างกันจำนวนมาก การทำเช่นนี้ทำให้สามารถค้นหาความสัมพันธ์และการขึ้นต่อกันที่ซ่อนอยู่ตั้งแต่แรกเห็น รวมถึงให้การประเมินเบื้องต้นของชุดข้อมูลสำหรับความเป็นไปได้ในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นในอนาคต วิธีการนี้เรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ซึ่งสามารถแปลเป็นภาษารัสเซียเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจได้ ข้อแตกต่างหลักจากการนำเสนอข้อมูลคือ การแสดงภาพในที่นี้อาจ "หยาบ" และน่าเกลียด แต่จะทำได้อย่างรวดเร็วโดยบุคคลเพียงคนเดียวหรือคณะทำงานขนาดเล็ก ด้วยเหตุนี้จึงมักใช้ Excel, R หรือ Matlab

EDA เป็นหนึ่งในเครื่องมือขุดข้อมูล มีแม้กระทั่งบทช่วยสอนเกี่ยวกับวิธีการทำเหมืองข้อมูล

ตัวอย่างการแสดงภาพสำหรับ EDA

การเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ

Storytelling หรือ skazatsievo ในภาษารัสเซีย (ฟังดูตลก) เป็นการนำเสนอข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในรูปแบบของเรื่องราวที่น่าสนใจ ด้วยเหตุผลบางประการ วิดีโอมักถูกเรียกว่าการเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ แต่ไม่ใช่ แต่เป็นกราฟิกข้อมูลประเภทอื่น การเล่าเรื่องแบบโต้ตอบเป็นเรื่องราวที่ผู้ฟังสามารถโต้ตอบได้ โดยพื้นฐานแล้ว มีความใกล้เคียงกับการสื่อสารมวลชนด้วยข้อมูลและอินโฟกราฟิก แต่แตกต่างกันตรงที่ผู้ใช้สามารถควบคุมการแสดงข้อมูลและค้นหาการขึ้นต่อกันที่ผู้เขียนไม่พบ ในแง่นี้จึงใกล้เคียงกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ แต่แตกต่างตรงที่ข้อมูลได้รับการประมวลผลล่วงหน้าและนำเสนอในรูปแบบที่สะดวกต่อการวิเคราะห์ อีกทั้งยังมีคำแนะนำหรือสถานการณ์การใช้งานที่เขียนไว้ล่วงหน้าด้วย ดังนั้นการเล่าเรื่องเชิงโต้ตอบส่วนใหญ่จึงเรียกว่าอินโฟกราฟิกเชิงโต้ตอบ แต่เพื่อที่จะเป็นเช่นนั้นการเพิ่มหน้าต่างป๊อปอัปลงในอินโฟกราฟิกแบบคงที่นั้นไม่เพียงพอ
การสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบกำลังพัฒนาอย่างแข็งขันในปัจจุบัน ตัวอย่างที่ชัดเจนสามารถพบได้ในสื่อหลักๆ หรือในรูปแบบของแต่ละโครงการ

ตัวอย่างการเล่าเรื่องแบบโต้ตอบ (ไปที่เว็บไซต์เมื่อคุณคลิกที่ภาพ)

การวิเคราะห์ธุรกิจและแดชบอร์ด

การแสดงภาพถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันในธุรกิจ หลักการ “พูดคุยกับข้อมูล” ช่วยให้บริษัทมีรายได้มากขึ้นและลูกค้าได้รับบริการที่ดีขึ้น สำหรับการวิเคราะห์แบบครั้งเดียว โดยปกติจะใช้ Excel หรือ R อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่สะดวกหากคุณต้องการตรวจสอบตัวบ่งชี้ (KPI) บางตัวอย่างต่อเนื่อง ในการติดตาม KPI ตามปกติ จะใช้แดชบอร์ด - จอแสดงผลที่แสดงตัวบ่งชี้ที่จำเป็นทั้งหมดในที่เดียวในรูปแบบของกราฟ แผนภูมิ และตาราง

การออกแบบแดชบอร์ดที่มีประสิทธิภาพเป็นงานที่ซับซ้อนและไม่ธรรมดา มักจะมีข้อมูลที่ไม่จำเป็นมากเกินไปหรือพยายามใช้แผนภูมิเทมเพลตทุกประเภทที่เป็นไปได้ บ่อยครั้งในการออกแบบแดชบอร์ดที่ดี จำเป็นต้องสร้างการแสดงภาพข้อมูลประเภทใหม่ หัวข้อนี้กำลังพัฒนาอย่างแข็งขันเนื่องจากมีการใช้การวิเคราะห์ในธุรกิจเพิ่มมากขึ้น แดชบอร์ดยังใช้สำหรับการใช้งานส่วนตัว (ตัวติดตามฟิตเนส การวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายส่วนตัว ฯลฯ)

แผนที่เป็นหนึ่งในวิธีการแสดงภาพที่เก่าแก่ที่สุดซึ่งแสดงถึงความเป็นจริงโดยรอบ แผนที่แผนที่คือแผนที่ที่มีข้อมูลที่พิมพ์อยู่ในรูปแบบของสีหรือวิธีการอื่นๆ บางทีฉันอาจจะไม่แม่นยำกับเงื่อนไขที่นี่ขอให้นักทำแผนที่ยกโทษให้ฉันด้วย Cartograms สามารถใช้แสดงข้อมูลต่างๆ ได้ ตั้งแต่ความหนาแน่นของประชากรไปจนถึงความถี่ของการใช้คำสาบานในแต่ละภูมิภาคของประเทศ สามารถใช้ในการแสดงภาพประเภทใดก็ได้ที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ ฉันได้เน้นไว้ในย่อหน้าแยกต่างหากเนื่องจากการนำไปปฏิบัติค่อนข้างแตกต่างจากการแสดงภาพประเภทอื่น (เรากำลังรอหมายเหตุเกี่ยวกับเรื่องนี้)

ตัวอย่างแผนผัง (ไปที่เว็บไซต์โดยคลิกที่ภาพ)

สรุป

โน้ตกลายเป็นข้อความยาวอย่างไม่คาดคิด บางทีมันอาจจะดี คุณสามารถดูได้ทันทีว่าในโลกของการแสดงภาพข้อมูลมีมากมายเพียงใด ฉันเข้าใจอะไรเกี่ยวกับแนวคิดนี้ และบล็อกนี้จะเกี่ยวกับอะไร
สำหรับฉัน การนำเสนอข้อมูลเน้นไปที่กราฟและแผนภูมิเป็นหลัก รวมถึงอินโฟกราฟิกเชิงโต้ตอบด้วย นี่คือสิ่งที่บันทึกจำนวนมากจะทุ่มเทให้กับการเจาะลึกแผนที่และแดชบอร์ดก็น่าสนใจเช่นกัน