सूचना विज़ुअलाइज़ेशन पैटर्न

कुछ साल पहले, मुझे यूएक्स और इसके साथ जुड़ी हर चीज में बहुत दिलचस्पी हो गई। धीरे-धीरे, एक समझ आई कि जानकारी का दृश्य कितना महत्वपूर्ण है, खासकर अब। टफ्टी , क्लीवलैंड और बर्टिन को पढ़ने के बाद, इस दिशा में सोचना असंभव नहीं है। लगातार विचारों के साथ आता है कि चीजों को कैसे बनाया जाए (विशेष रूप से, हमारे उत्पाद में ) अधिक दृश्य, अधिक समझने योग्य।

नीचे मैंने यह दिखाने की कोशिश की कि सूचना का दृश्य महत्वपूर्ण क्यों है, इसके मूल सिद्धांतों के बारे में बात करें और कुछ अच्छे उदाहरण दिखाएं। मैं कुछ उबाऊ परिभाषाओं और लेख में चुटकुले की अनुपस्थिति के लिए पहले से माफी मांगता हूं। यह उद्देश्य पर किया जाता है। डैडली सीरियस का लेख।

और, हमेशा की तरह, मैं लेख की मात्रा के लिए माफी माँगता हूँ। लेकिन, मुझे आशा है कि आप अंत तक पढ़ने के इच्छुक होंगे।

1. विज़ुअलाइज़ेशन क्यों महत्वपूर्ण है?

1. यह आपको यह देखने की अनुमति देता है कि क्या नोटिस करना मुश्किल है । हां, जानकारी डेटा में मौजूद है, लेकिन विज़ुअलाइज़ेशन के बिना आप रुझानों, व्यवहार और निर्भरता के पैटर्न पर ध्यान नहीं देते हैं।
2. वह कई सवालों के जवाब तेजी से देती है । सबसे सरल मामले में, चार्ट को देखना और संख्याओं के कॉलम की तुलना में प्रवृत्ति को देखना बहुत आसान है।
3. अच्छा दृश्य आपको "डेटा का पता लगाने" की अनुमति देता है, उनके साथ खेलता है, दिलचस्प चीजों का खुलासा करता है, जो कि पत्रकारिता में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, उदाहरण के लिए।
4. आजकल, डेटा वॉल्यूम अविश्वसनीय दर से बढ़ रहे हैं। विज़ुअलाइज़ेशन, बढ़ती जटिलता और डेटा की विविधता से निपटने में मदद करता है।
5. हर कोई लुभावने रंग चित्रों को देखना पसंद करता है, लेकिन लगभग कोई भी संख्या के साथ उबाऊ टेबल पसंद नहीं करता है। सूचना की व्यक्तिपरक धारणा, सूचना पर भरोसा तब अधिक होता है जब इसे दृष्टिगत रूप से प्रस्तुत किया जाता है।

किसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने का एक उत्कृष्ट उदाहरण लंदन में हैजा की महामारी है (एक उदाहरण टफ्टी की पुस्तक से लिया गया है)। एक निश्चित चिकित्सक, जॉन स्नो ने पानी द्वारा हैजे के परिवहन के बारे में अपनी परिकल्पना को साबित करने के लिए कल्पना का उपयोग किया, हालांकि सभी ने सोचा कि यह हवा के माध्यम से किया गया था।

40 दिनों के भीतर, लंदन के एक जिले में 600 से अधिक लोग मारे गए। डॉ। स्नो ने मृत्यु के आंकड़े एकत्र किए और उसका मानचित्रण किया। काली आयत एकल मृत्यु है। यह देखा जा सकता है कि सामान्य तौर पर उन्हें पानी के सेवन पंप के पास रखा जाता है।



बेशक, कई मामले दूरदराज के घरों में हुए। जॉन स्नो ने प्रत्येक व्यक्तिगत मामले की जांच की और उसकी परिकल्पना की पुष्टि की। उदाहरण के लिए, पास के शराबखाने में एक भी व्यक्ति की मौत नहीं हुई। शराब की भठ्ठी के मालिक ने कहा कि श्रमिकों को बीयर पीने का अधिकार है और यार्ड में उनका अपना कुआं है। सामान्य तौर पर, जब पंप बंद हो जाता था, तो महामारी जल्दी समाप्त हो जाती थी।

इस मामले में, दृश्य ने महामारी के कारण को स्थापित करने में मदद की। यह उदाहरण अकेले डॉ। स्नो के लिए सम्मान को प्रेरित करने और टफ्टी को प्यार करने के लिए पर्याप्त है।

2. सूचना दृश्य के बुनियादी सिद्धांत

कई बुनियादी सिद्धांत नहीं हैं। आइए हम दो पर ध्यान केंद्रित करें: एक छवि की अवधारणा (छवि) और दृश्य का मंत्र। मैं जानबूझकर निम्न-स्तरीय सिद्धांतों जैसे डेटा-टू-इंक अनुपात और सुगमता नियमों को छोड़ देता हूं, वे निष्पादन को प्रभावित करते हैं, न कि पैटर्न को।

जैक्स बर्टिन को सूचना दृश्य के क्षेत्र में सबसे प्रभावशाली लेखकों में से एक माना जा सकता है। उनके मौलिक कार्य, सेमियोलॉजी ऑफ़ ग्राफिक , 40 साल पहले लिखे गए, जब तक कि कोई भी पार नहीं हुआ।

बर्टिन ने छवि की अवधारणा और पढ़ने की जानकारी के स्तर की शुरुआत की।

बोरिंग परिभाषा # 1

छवि - अर्थपूर्ण दृश्य रूप, न्यूनतम तात्कालिक दृष्टि में बोधगम्य

छवि एक अभिव्यंजक दृश्य रूप है जिसे न्यूनतम समय में मान्यता प्राप्त है।

यही है, अगर हम तस्वीर को देख सकते हैं और तुरंत कह सकते हैं कि यह क्या है - इसका मतलब है कि तस्वीर एक छवि है। सूचना के विज़ुअलाइज़ेशन से इसका क्या लेना-देना है?

शुरू करने के लिए, हम पढ़ने के स्तर से निपटेंगे। उनमें से 3 हैं: प्राथमिक, मध्यवर्ती और सामान्य ।



ऊपर एक बोरिंग चार्ट है जो दिन के हिसाब से स्टॉक कोट्स दिखाता है।

• प्राथमिक स्तर पर, हम एक प्रश्न पूछ सकते हैं जैसे "5 मार्च को बोली क्या थी?"
• एक मध्यवर्ती स्तर पर, सवाल यह होगा: "पहले तीन दिनों के दौरान बोली का क्या हुआ?"
• एक सामान्य स्तर पर, सवाल यह होगा कि "पूरी अवधि के लिए बोली का क्या हुआ?"

अच्छा दृश्य तीनों स्तरों के प्रश्नों का उत्तर बहुत जल्दी दे सकता है। बुरा नहीं कर सकता। यही है, एक अच्छा दृश्य छवि के करीब आना चाहिए। हमें जवाब खोजने पर जितना संभव हो उतना कम समय बिताना चाहिए।

बेन श्नाइडरमैन ने भी सूचना दृश्य के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दिया। विशेष रूप से, वह विज़ुअलाइज़ेशन के मंत्र का मालिक है।

थोड़ा कम उबाऊ परिभाषा # 2

"पहले अवलोकन, ज़ूम और फ़िल्टर करें, फिर विवरण-ऑन-डिमांड।"

सबसे पहले, सामान्य स्तर, अनुमान और फ़िल्टरिंग, फिर विवरण (जब हम पूछते हैं)

भविष्य में, मंत्र को अंतिम रूप दिया गया था, और यह एक अधिक आधुनिक संस्करण जैसा दिखता है:



और अब हमारे पास मापदंड हैं जिसके द्वारा हमें विज़ुअलाइज़ेशन करना चाहिए, और यह भी देखना चाहिए कि क्या यह विज़ुअलाइज़ेशन अच्छा है। मनुष्य को सक्षम होना चाहिए

• डेटा का चयन करें और फ़िल्टर करें । उदाहरण के लिए, हम स्टॉक कोट्स दिखाते हैं। एक विशेष बाजार खंड में कंपनियों को $ 1 बिलियन से अधिक के पूंजीकरण के साथ, और इसी तरह देखना संभव है।
• डेटा की प्रस्तुति बदलें । कभी-कभी मैं एक साधारण सूची देखना चाहता हूं, कभी-कभी मैट्रिक्स या स्कैटर चार्ट जैसे अधिक जटिल प्रतिनिधित्व।
• डेटा एन्कोडिंग बदलें । उदाहरण के लिए, मैं चाहता हूं कि पूंजीकरण आकार में व्यक्त किया जाए। बड़ी कंपनियां - एक बड़ा सर्कल, छोटा - छोटा। या मैं प्रौद्योगिकी कंपनियों को लाल और ऊर्जा क्षेत्र को ग्रे के रूप में देखना चाहता हूं।
• लिंक देखें (यदि यह समझ में आता है)। यदि डेटा किसी तरह जुड़ा हुआ है (उदाहरण के लिए, लोग), तो मुझे ये कनेक्शन देखने या न देखने में सक्षम होना चाहिए।
• रुचि के क्षेत्रों में वृद्धि करें और विवरण देखें । उदाहरण के लिए, मुझे इस चार्ट में इस बड़े हरे घेरे में क्या दिलचस्पी है? और यह, यह पता चला है, Apple है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, आधुनिक दृश्य बहुत इंटरैक्टिव है। और यह काफी नया और खराब अन्वेषण वाला क्षेत्र है।

तो:

सूचना दृश्य = प्रस्तुति + अंतःक्रिया

3. विज़ुअलाइज़ेशन पैटर्न

कुल मिलाकर, केवल 4 पैटर्न हैं

1. कार्ड । भौगोलिक, कार्टोग्राम और इतने पर। वे सभी भूगोल पाठ पर एक दूसरे को स्कूल से जानते हैं। कार्ड के लिए धन्यवाद, आप में से बहुत से लोग याद करते हैं कि हीरे अफ्रीका में खनन किए जाते हैं, और बोदाइबो में सोने का भंडार है
2. टाइमलाइन (रूसी शुद्धतावादी एक अच्छा अनुवाद प्रस्तुत करने के लिए स्वतंत्र हैं - दो अक्षर "पी" जानबूझकर उपयोग किए जाते हैं)। इसका उपयोग समय से संबंधित हर चीज की कल्पना करने के लिए किया जाता है, कहते हैं, एक कार्य अनुसूची (हर किसी का पसंदीदा गैंट चार्ट) या चंद्र चक्र।
3. कई चर । पैटर्न का एक काफी व्यापक वर्ग जो कई चर वाले डेटा की कल्पना करने के लिए उपयोग किया जाता है। प्रति वर्ष लिंग, वजन, ऊंचाई और कोका-कोला के सेवन से लोगों को कहें।
4. नेटवर्क। निर्भरता, रिश्ते और पदानुक्रम की कल्पना करने के लिए।

आइए कुछ उदाहरण देखें।

कार्ड

मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से सबसे अटूट पैटर्न, क्योंकि मेरे काम में कार्ड बेकार हैं। व्यापक दर्शकों के लिए सबसे अधिक समझने योग्य और दिलचस्प पैटर्न, क्योंकि हर कोई यह जानने में दिलचस्पी रखता है कि संयुक्त राज्य अमेरिका (और इस देश में ) में क्या हो रहा है।

न्यूयॉर्क टाइम्स से जादूगरों द्वारा बनाई गई एक इंटरेक्टिव मानचित्र का एक अच्छा उदाहरण। सामान्य तौर पर, यह प्रकाशन विज़ुअलाइज़ेशन के एक प्रेम से अलग होता है, और इसमें बहुत सारे उत्कृष्ट उदाहरण हैं जिनसे आप सीख सकते हैं।

इमिग्रेशन एक्सप्लोरर अच्छे विज़ुअलाइज़ेशन के सभी पाँच सिद्धांतों का सफलतापूर्वक उपयोग करता है, जो आंशिक रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका के आव्रजन के विभिन्न पहलुओं की खोज करते समय उपयोग करने के लिए इतना दिलचस्प है।



आप देश और वर्ष के अनुसार डेटा फ़िल्टर कर सकते हैं। जनसंख्या के प्रतिशत और निवासियों की संख्या पर जानकारी की प्रस्तुति को बदलें। मानचित्र क्षेत्रों को बढ़ाएं, साथ ही मंडलियों के आकार को भी बदलें।



एक संवादात्मक मानचित्र के साथ खेलना स्थिर तस्वीर देखने की तुलना में बहुत अधिक मजेदार है। आप देखते हैं कि विभिन्न अवधियों में आव्रजन की संरचना कैसे बदल गई, आप इसे इतिहास के अपने ज्ञान से जोड़ते हैं और आपको लगता है कि आपने अपने लिए कुछ नया, दिलचस्प पाया है। वैसे, यूएसएसआर के प्रवासियों ने लॉस एंजिल्स और न्यूयॉर्क को चुना।

मैं इसे स्पष्ट विवेक के साथ दृश्य के लगभग पूर्ण उदाहरण के रूप में कहूंगा।

समय

एक महान कई समयरेखा हैं। मैं आपको कुछ उदाहरण देता हूं। सैन फ्रांसिस्को से कम्यूटर ट्रेनों की अनुसूची । एक्स अक्ष पर, हमारे पास ट्रेन प्रस्थान का समय है। Y अक्ष पर - मार्ग के साथ शहर।



हम तुरंत ध्यान देते हैं कि इस अनुसूची में शहरों के बीच की दूरियां दिखाई देती हैं। हम यह भी देखते हैं कि ट्रेनें कहां रुकती हैं और कहां नहीं। खैर, सब कुछ के अलावा, लाइन का ढलान ट्रेन की गति को दर्शाता है। हमारे पास हाई-स्पीड ट्रेनें हैं, साथ ही नियमित ट्रेनें (काली) भी हैं। कुछ ट्रेनें, बाद में प्रस्थान के समय के साथ धीमी ट्रेनों से आगे निकल जाती हैं।

दुर्भाग्य से, अनुसूची अन्तरक्रियाशीलता काफी सीमित है। सप्ताह की गति, दिशा और दिनों के हिसाब से ही ट्रेनों को फिल्टर करना संभव है। यदि आप किसी बिंदु पर होवर करते हैं, तो आप आगमन का सही समय भी देख सकते हैं। लेकिन मैं व्यक्तिगत समय अंतराल या क्षेत्रों को बढ़ाना चाहता हूं, ट्रेनों के प्रकारों को उजागर करना, अनुसूची की प्रस्तुति को अधिक परिचित समय के लिए बदलना।

यहां मैं विरोध करने में असमर्थ हूं, और मैं टारगेटप्रोसेस प्रोजेक्ट मैनेजमेंट सिस्टम से दूसरा उदाहरण दिखाऊंगा जो हम करते हैं (यह एक बेशर्म विज्ञापन है, आप इसे छोड़ सकते हैं)। नीचे हम एक विशेषता की विकास प्रगति देखते हैं। अर्थात्, यह किस स्थिति में था और कितने दिन, किसने इस पर काम किया, कब नए कार्य और बग दिखाई दिए, कब बंद हुए।



हम कानबन पर काम करते हैं और फीचर कई राज्यों से होकर गुजरता है। यह देखा जा सकता है कि, पूर्व-रिलीज़ राज्य में एक सप्ताह को छोड़कर, पूरे पर, सब कुछ सुचारू था।

कोई फ़िल्टर नहीं है, कुछ भी नहीं बदला जा सकता है, और बड़ी तस्वीर को देखने में भी मुश्किल है जब एक विशेषता विकसित करने में कुछ हफ्तों से अधिक समय लगता है। इसलिए संशोधित करने के लिए कुछ है। हालाँकि, समयरेखा स्वयं एक स्क्रीन पर बहुत सारी जानकारी दिखाती है।

कई चर

जब कई चर होते हैं, तो आपको सोचना होगा। क्या 6 चर की ठीक से कल्पना करना संभव है? क्यों नहीं? नीचे दी गई तस्वीर में, हम लिंग, आयु, रक्तचाप, कोलेस्ट्रॉल और धूम्रपान पर निर्भर करते हुए 10 साल तक हृदय रोग के विकास के जोखिम का एक दृश्य देखते हैं।



आइए स्टाइल पर ध्यान न दें, जो वांछित होने के लिए बहुत कुछ छोड़ देता है। इस तस्वीर की लंबे समय तक जांच की जा सकती है, यह देखते हुए कि महिलाओं का औसत जोखिम 2 गुना कम है; युवा लोग शांति से सो सकते हैं; धूम्रपान, यह बाहर निकलता है, 40 के बाद काफी सभ्य तरीके से प्रभावित करना शुरू कर देता है। एक कठिन समस्या का एक बहुत ही सफल समाधान।

और न्यूयॉर्क टाइम्स में वापस आ गया। बाजार के नेताओं को बाहरी लोगों से कैसे अलग करें? बाजार में कौन सही रास्ते पर लौटना शुरू कर रहा है, और कौन, इसके विपरीत, जमीन खोना शुरू कर रहा है? नीचे ऐसे सवालों के जवाब का एक शानदार उदाहरण है। पहली नज़र में विज़ुअलाइज़ेशन काफी जटिल है, लेकिन जब आप यह पता लगाते हैं कि यह कैसे काम करता है, तो आप इसे पसंद करेंगे।



चार्ट दिखाता है कि कंपनियां दो समय चर में बाजार की तुलना में कैसा महसूस करती हैं: एक वर्ष (वाई अक्ष) के लिए, और आपके चुने हुए अंतराल (दिन, सप्ताह, महीने, तिमाही - एक्स अक्ष) के लिए। इस प्रकार, कंपनियों के 4 समूह प्रतिष्ठित हैं:

• नेता: वर्ष में दोनों पूरे और आखिरी महीने में बढ़े हैं
• बाहरी व्यक्ति: वर्ष और पिछले महीने में गिर गया
• कैच अप: एक वर्ष में गिर गया, लेकिन एक महीने में बढ़ता है
• अंतराल: वर्ष में बढ़ रहा है, लेकिन महीने में गिर रहा है

आप उद्योग डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं, किसी व्यक्तिगत कंपनी का विवरण देख सकते हैं और पैमाने बदल सकते हैं। और हाँ, दाईं ओर बड़ा हरा घेरा Apple है।

नेटवर्क

हमारे पास अभी भी नेटवर्क हैं। वृक्ष दृश्य का एक विशिष्ट और सरल उदाहरण इस लेख का माइंड मैप है।



अन्य दिलचस्प उदाहरणों के लिंक के साथ एक अधिक विस्तृत संस्करण भी उपलब्ध है।

पेड़ों, आदि जैसी संरचनाओं का विज़ुअलाइज़ेशन आमतौर पर काफी जटिल होता है, क्योंकि मॉनिटर स्क्रीन छोटे होते हैं। यहां आधी दीवार पर लगे पोस्टर्स में यह बहुत अच्छा लग रहा है।

निष्कर्ष

मेरा लक्ष्य आपको जानकारी को दर्शाने के महत्व से अवगत कराना था और वास्तविक उदाहरणों से दिखाना था कि यह कैसे लोगों को निर्णय लेने और डेटा के साथ काम करने में मदद कर सकता है।

अगर मैं सफल रहा, तो मैं बेहद खुश हूं। और लेख के अंत तक स्क्रॉल करने के लिए धन्यवाद (क्षमा करें, मैं बयाना में टूट गया)।

मिखाइल दुबाकोव
@mdubakov