2.2. Люди смотрят на графики в отчетах, статьях, блогах, чтобы понять
2.3. историю, которая за ними стоит. Данные — основа графика, и они должны быть
2.4. на нем указаны. Но это не значит, что нужно разместить на графике сразу все
2.5. имеющиеся у вас данные. Многие графики черезчур перегружены.
2.6. 2. Визуальный шум
2.7. Ненужные и отвлекающие визуальные элементы сокращают
2.8. эффективность визуализации. Визуальный шум может быть в виде темных или
2.9. тяжелых линий сетки, излишних отметок, лейблов, лишнего текста, иконок или
2.10. картинок; декоративных теней и градиента, объема. На графиках слишком часто
2.11. используют текстуры и градиенты.
2.12. 3. График и текст — единое целое
2.13. Отчеты часто страдают “эффектом слайд-шоу” — автор рассказывает о
2.14. графиках в теле текста. Более эффективная модель такая — графики дополняют
2.15. текст и в то же время в них достаточно информации, чтобы прочитать их как
2.16. нечто самостоятельное. Небольшой пример — легенда, поясняющая значение
2.17. линии, столбика, точки, часто размещается далеко от самого графика (справа)
2.18. или под ним. Интегрированная легенда, которая находится сразу под названием,
2.19. прямо на графике или в конце линии, намного более доступна читателю.
2.20. 4. Предвнимательная обработка
2.21. Эффективная визуализация данных учитывает особенности восприятия
2.22. информации мозгом (пре-обработку информации подсознанием). Наши глаза
2.23. определяют ограниченное количество визуальных характеристик (таких как
2.24. форма или контраст). Мы считываем несколько характеристик и достраиваем их
2.25. в воображении до цельного образа. Предвнимательная обработка учитывает
2.26. операции, которые мозг совершает до того, как читатель внимательно
2.27. всмотрится в изображение. Другими словами, учитывает, что именно мы
2.28. заметим сходу.
3. это представление данных в виде, который обеспечивает наиболее эффективную работу человека по их изучению. Визуализация данных находит широкое применение в научных и статистических исследованиях (в частности, в прогнозировании, интеллектуальном анализе данных, бизнес-анализе), в педагогическом дизайне для обучения и тестирования, в новостных сводках и аналитических обзорах. Визуализация данных связана с визуализацией информации, инфографикой, визуализацией научных данных, разведочным анализом данных и статистической графикой.
4. История
5. Визуализация информации
6. 4 базовых закона восприятия
7. Уровни визуализации
7.1. 1. Визуализация ДАННЫХ помогает прочитать цифры — переработка массива данных в диаграммы, позволяющая увидеть закономерности. Об этом навыке хорошо рассказывает книга «Говори на языке диаграмм». 2. Визуализация ИНФОРМАЦИИ соединяет различные факты в историю, и в какой-то степени уже предлагает интерпретацию событий. Наверное это и есть «инфографика» в ее чистом виде. 3. И наконец, визуализация ЗНАНИЙ. Когда, например, предприниматель хочет донести миру идею своего инновационного бизнеса. Идея у него в голове и ему надо помочь облечь ее не в форму слов, а изображение \ схему \ карту.
