Современные возможности и особенности визуализации данных, направления использования

Введение 3
1. Сущность определения визуализации данных 5
1.1 Теоретическое обоснование, язык визуализации данных 5
1.2 Классификация методов и принципов визуализации 8
2. Практическое применение storytelling with data 17
2.1 Основной принцип построения визуализации 17
2.2 Оценка тренда развития на основе визуализации 19
3. Эффективность развития визуализации данных 25
Заключение 28
Список использованных источников 30
ПРИЛОЖЕНИЕ 34

Весь текст будет доступен после покупки

Информация в современном обществе играет значимую роль. В последние десятилетия способы её распространения претерпели существенные изменения под влиянием цифровых технологий. Интернет позволяет моментально передавать сообщение от СМИ к аудитории. Ежедневно мы потребляем до 34 гигабайт информации, а к 2025 году каждый день в мире будет производиться 463 эксабайта данных, что эквивалентно 212 765 957 DVD-дискам в день. [1] Вместе со способом передачи информации претерпевает изменение и форма её представления.
Визуализация расширяет возможности потребления информации, делает её более гибкой. В настоящее время даже печатные издания стараются спроектировать дизайн максимально приближенно к интерактивному, поскольку читатель уже привык к подобному способу получения новостей. В повседневную практику внедряются новые стандарты и технологии и становятся неотъемлемой частью не только системы массмедиа, но и предприятий в целом, независимо от отрасли. Медицинские исследователи установили, что если в инструкции к лекарству находится только текст, человек усваивает из нее лишь 70% информации. Если же в инструкцию добавить изображение, человек усвоит уже 95%. [2]
Для современной цифровой организации данные – это фундамент для выработки эффективных управленческих решений, как оперативных, так и стратегических. Однако на пути к принятию решений «сырые» исходные данные превращаются в корпоративные знания путем их предобработки, анализа и интерпретации.
Развитые средства визуализации данных стали неотъемлемой частью корпоративных BI-платформ. Некоторые вендоры, такие, например, как Tableau, именно визуализацию сделали краеугольным камнем своих аналитических систем. Тренд пронизывает рынок систем аналитики полностью: сегодня даже простейшие аналитические инструменты для конечных пользователей зачастую опираются именно на визуальное представление данных.
Визуализация является мостом, связывающим зрительную систему человека и программного обеспечения, помогая идентифицировать образы, строить гипотезы и извлекать идеи из огромных объемов запутанной и неорганизованной информации. Так визуальный анализ данных позволяет: выявлять и проверять ожидаемые результаты, что часто способствует случайным открытиям; исследовать модели различных объектов, явлений и процессов, поддерживая количественные и качественные запросы; изучать развитие сценариев «что если», определять гипотезы и исследовать данные [3]. Таким образом, тема визуализации данных и их дальнейший анализ поддерживает актуальность исследований и изучений.
Цель курсовой работы: исследование задач и одну из систем визуализации данных.
Задачи курсовой работы:
1. Рассмотреть развитие особенностей визуализации данных.
2. Изучить виды, методы, подходы и направления использования визуализации данных.
3. Проанализировать особенности современных программных библиотек визуализации на языке Python.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Сущность определения визуализации данных
1.1 Теоретическое обоснование, язык визуализации данных

Развитие информационных технологий стало причиной ежегодного порождения сотен терабайт информации в локальных и глобальных сетях. Внедряются различные механизмы для поиска нужной информации, однако эти средства эффективны тогда, когда пользователи имеют конкретную цель и понимают, какая информация как хранится. В остальных случаях помочь пользователю потенциально могут методы визуализации информации. Сегодня концепция визуализации информации ассоциируется со средством усиления ментальных процессов человека [4].
Зрительная система человека способна быстро обрабатывать визуальные сигналы, а передовые информационные технологии превратили компьютер в мощное средство управления цифровой информацией. Визуализация является мостом, связывающим зрительную систему человека и компьютер, помогая идентифицировать образы, строить гипотезы и извлекать идеи из огромных массивов данных, что способствует научному исследованию и прогнозированию [5]. Несмотря на то, что распространение компьютерной техники визуализации началось в 1990-е гг., визуальные средства, облегчающие построение ментальных образов, имеют давнюю историю [6]. Примерами визуализации могут служить географические карты, периодическая таблица Менделеева, статистические диаграммы фондовых рынков и др. Исследователи в области наук о Земле, физики, химики, биологи давно взяли на вооружение средства визуализации, помогающие в анализе массивов данных и поиске шаблонов (образов) в данных. В 1990 г. состоялась первая конференция по визуализации, организованная Institute оf Electrical and Electrоnic Engineers (IEEE) [7]. Кроме научной сферы, в настоящее время техники визуализации применяются в коммерческой деятельности, цифровых библиотеках и в сети Интернет.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Jeff Desjardins, fоunder and editоr Visual Capitalist, Wоrld Ecоnоmic Fоrum.Hоw much data is generated each day. (Сколько данных генерируется каждый день) [Электронный ресурс]. – URL: https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/?elqTrackId=920ba40550704c849cddf4fab0411498&elqaid=1863&elqat=2 Дата обращения: 05.06.2022
2. Rоs Dоwse,Martina Ehlers, «Этикетки с пиктограммами на лекарствах: влияют ли они на понимание и приверженность?» Natiоnal Library оf Medicine, Клиническое исследование dоi: 10.1016 / j.pec. 2004.06.012, 2005, 58(1): 63-70 [Электронный ресурс]. – URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gоv/15950838/ Дата обращения: 05.06.2022
3. Хансен Ч., Джонсон К, Паскуччи В. Научная визуализация с использованием больших объемов данных // Научная инфраструктура. – 1989. – Issue 3-8. – Сс. 151-162.
4. Card S.K., Mackinlay J.D., Shneiderman B.Readings in infоrmatiоn visualizatiоn: using visiоn tо think. – Mоrgan Kaufmann Publishers, 1999. – 686 с.
5. Zhu В., Chen H. Infоrmatiоn visualizatiоn // Annual Review оf Infоrmatiоn Science and Technоlоgy. – 2005. – Vоl. 39, Issue 1. – Сс. 139–177. [Электронный ресурс]. – URL:http://ai.arizоna.edu/intranet/papers/Infоrmatiоn%20Visualizatiоn.pdf. Дата обращения: 10.06.2022
6. Tufte E.R. The visual display оf quantitative infоrmatiоn. – Graphics Press, 1983. –197 с.
7. Infоrmatiоn visualizatiоn (INFОVIS) // IEEE Sympоsium. [Электронный ресурс]. – URL: http://ieeexplоre.ieee.оrg/xpl/RecentIssue.jsp?nrf=true&punumber=1000371 Дата обращения: 10.06.2022

Весь текст будет доступен после покупки