Лекція 7. Візуалізація цифрового контенту

Аналіз даних

Візуалізація інформації передбачає, що "візуальні уявлення та методи взаємодії використовують переваги широкої смуги пропускання людського ока у свідомість, щоб дозволити користувачам бачити, досліджувати та розуміти великі обсяги інформації одночасно. інформація інтуїтивно зрозумілими способами ".

Аналіз даних

 є незамінною частиною всіх прикладних досліджень та вирішення проблем у промисловості. Найбільш фундаментальними підходами до аналізу даних є візуалізація (гістограми, діаграми розсіювання, ділянки поверхні, карти дерев, паралельні координатні ділянки тощо), статистика (перевірка гіпотези, регресія, PCAтощо), видобуток даних (асоціація гірничих робітта ін.), і машинне навчання методи (кластеризація, класифікація, дерева рішеньтощо). Серед цих підходів візуалізація інформації або візуальний аналіз даних найбільше залежать від когнітивних навичок аналітиків-аналітиків і дозволяють виявити неструктуровані діючі уявлення, обмежені лише людською уявою та творчістю. Аналітику не потрібно вивчати будь-які складні методи, щоб мати можливість інтерпретувати візуалізацію даних. Візуалізація інформації також є схемою формування гіпотез, яка може бути, як правило, супроводжується більш аналітичним або формальним аналізом, таким як тестування статистичних гіпотез.