Data Bar

Визуализация данных и евклидова геометрия

Человек плохо воспринимает информацию в виде цифр. Эволюционно люди и другие виды живых существ ориентированы на геометрические объекты. Всё что человек видит - это сложные геометрические формы, которые мозг способен описывать, то есть, понимать размеры, форму и т.д. Цифры и числа - некая система отсчета, придуманная человеком и помогающая ему описывать сложные системы.

Визуализация данных по своей сути - это процесс перевода числовой информации в геометрические примитивы (линии, квадраты, круги и т.д.), - их мозг воспринимает намного быстрее. Когда-то начал задумываться что такое визуализация и зачем она нужна, пришел к выводу что это перевод числовой информации в геометрическую для ускорения понимания данных.

Эта мысль сильно изменила сознание. Понимаешь что кроме шаблонов визуализаций у тебя в арсенале есть все геометрические формулы (школьной программы более чем достаточно), и с ними можно уходить на другие уровни визуализации данных. Можно использовать гармонические функции, преобразования координат, формулы проекций, различные функции. Всё это - другой мир, позволяющий делать почти всё что хочешь.

Главный труд Евклида 'Начала' был написал около 300 г до нашей эры.
С этим трудом тесно связана элементарная или евклидова геометрия. Формулам, которые мы применяем в визуализации данных может быть несколько тысяч и сотен лет, но они до сих пор актуальны.

О построении нетривиальных визуализаций и геометрических преобразованиях буду рассказывать на мероприятии 'Cyprus Tableau User Group' в докладе 'Beyond the Basics: Unleashing the Full Power of Tableau Visualizations'.

В бизнесе важна скорость и однозначность считывания информации с дашбордов. Поэтому, в большинстве случаев, трех видов диаграмм достаточно для описания данных (линейный график, бар-чарт, диаграмма разброса). Их все понимают. За пределами бизнесовых дашбордов с визуализацией можно экспериментировать сколько угодно - здесь масса вариантов для творчества. Постепенно приходишь к тому что становится интересным экспериментировать с визуализацией и искать новые подходы. Здесь нет ограничений - можно делать всё что угодно, даже вещи, которые ранее считались невозможными. В конце концов, появляется потребность в экспериментах и самовыражении, невозможные задачи перестают существовать.

Мне повезло учиться данным и их визуализации в международном data комьюнити, когда не было курсов, и аналитика не была в почёте. Можно было экспериментировать вместе с энтузиастами из разных стран и разбирать визы с топами в этой области. Люди из разнызх стран и компаний в свободное время собирали датавизы, общались, а драйва и опыта в этом куда больше чем в работе с базовым Superstore.

Отметил шаги, которые проходишь в своём развитии:

1. Реверс-инжиниринг. Разбираешь чьи-то работы и пытаешься понять как они сделаны.
2. Создание собственных визуализаций. Берешь датасет и делаешь виз на стандартных диаграммах.
3. Создание чего-то нового для себя. То что ты ещё не делал. Каждый раз узнаешь что-то новое и совершенствуешься.
4. Создание чего-то нового для всего сообщества. То, что в профессиональных сообществах еще никто не делал.
5. Шеринг опыта и знаний.

4й шаг очень сложный - кажется что всё уже сделано в визуализации. На самом деле - нет, ещё много всего не придумано. Но здесь важно понять что люди не пытаются делать новые вещи, поскольку считают невозможным или ненужным в рамках одного инструмента.

5й шаг - это статьи, посты, выступления. Люди начинают учиться на твоих работах, разбирать их в группах, переводить статьи, дополнять своими мыслями.

Визуализация - это геометрия. Утверждение очень помогает в поиске новых подходов. Хотите создать что-то новое в визуализации, используйте геометрические преобразования: повороты, сдвиги, масштабирование и др.

В визуализации данных правило Линуса 'Talk is cheap. Show me the code' также работает. Смотрите на то что люди делают. У профессионалов в визуализации данных всегда есть что посмотреть и чему научиться.

www.tgoop.com/data_bar/49

1.1K viewsAlexander Varlamov, Nov 12 at 06:06

Визуализация данных и евклидова геометрия

Человек плохо воспринимает информацию в виде цифр. Эволюционно люди и другие виды живых существ ориентированы на геометрические объекты. Всё что человек видит - это сложные геометрические формы, которые мозг способен описывать, то есть, понимать размеры, форму и т.д. Цифры и числа - некая система отсчета, придуманная человеком и помогающая ему описывать сложные системы.

Визуализация данных по своей сути - это процесс перевода числовой информации в геометрические примитивы (линии, квадраты, круги и т.д.), - их мозг воспринимает намного быстрее. Когда-то начал задумываться что такое визуализация и зачем она нужна, пришел к выводу что это перевод числовой информации в геометрическую для ускорения понимания данных.

Эта мысль сильно изменила сознание. Понимаешь что кроме шаблонов визуализаций у тебя в арсенале есть все геометрические формулы (школьной программы более чем достаточно), и с ними можно уходить на другие уровни визуализации данных. Можно использовать гармонические функции, преобразования координат, формулы проекций, различные функции. Всё это - другой мир, позволяющий делать почти всё что хочешь.

Главный труд Евклида 'Начала' был написал около 300 г до нашей эры.
С этим трудом тесно связана элементарная или евклидова геометрия. Формулам, которые мы применяем в визуализации данных может быть несколько тысяч и сотен лет, но они до сих пор актуальны.

О построении нетривиальных визуализаций и геометрических преобразованиях буду рассказывать на мероприятии 'Cyprus Tableau User Group' в докладе 'Beyond the Basics: Unleashing the Full Power of Tableau Visualizations'.

В бизнесе важна скорость и однозначность считывания информации с дашбордов. Поэтому, в большинстве случаев, трех видов диаграмм достаточно для описания данных (линейный график, бар-чарт, диаграмма разброса). Их все понимают. За пределами бизнесовых дашбордов с визуализацией можно экспериментировать сколько угодно - здесь масса вариантов для творчества. Постепенно приходишь к тому что становится интересным экспериментировать с визуализацией и искать новые подходы. Здесь нет ограничений - можно делать всё что угодно, даже вещи, которые ранее считались невозможными. В конце концов, появляется потребность в экспериментах и самовыражении, невозможные задачи перестают существовать.

Мне повезло учиться данным и их визуализации в международном data комьюнити, когда не было курсов, и аналитика не была в почёте. Можно было экспериментировать вместе с энтузиастами из разных стран и разбирать визы с топами в этой области. Люди из разнызх стран и компаний в свободное время собирали датавизы, общались, а драйва и опыта в этом куда больше чем в работе с базовым Superstore.

Отметил шаги, которые проходишь в своём развитии:

1. Реверс-инжиниринг. Разбираешь чьи-то работы и пытаешься понять как они сделаны.
2. Создание собственных визуализаций. Берешь датасет и делаешь виз на стандартных диаграммах.
3. Создание чего-то нового для себя. То что ты ещё не делал. Каждый раз узнаешь что-то новое и совершенствуешься.
4. Создание чего-то нового для всего сообщества. То, что в профессиональных сообществах еще никто не делал.
5. Шеринг опыта и знаний.

4й шаг очень сложный - кажется что всё уже сделано в визуализации. На самом деле - нет, ещё много всего не придумано. Но здесь важно понять что люди не пытаются делать новые вещи, поскольку считают невозможным или ненужным в рамках одного инструмента.

5й шаг - это статьи, посты, выступления. Люди начинают учиться на твоих работах, разбирать их в группах, переводить статьи, дополнять своими мыслями.

Визуализация - это геометрия. Утверждение очень помогает в поиске новых подходов. Хотите создать что-то новое в визуализации, используйте геометрические преобразования: повороты, сдвиги, масштабирование и др.

В визуализации данных правило Линуса 'Talk is cheap. Show me the code' также работает. Смотрите на то что люди делают. У профессионалов в визуализации данных всегда есть что посмотреть и чему научиться.

BY Data Bar