Business Intelligence

Dr Csala Dénes

BBTE KGTK

Kolozsvár

2024 ősz

Microsoft

olvasd el ezt most

https://tinyurl.com/fsega-bi

databanya

szekelydata

databanya

szekelydata

arnoldplaton.wordpress.com

atlo

elméletileg 3 rész

• Adattípusok és adatvizualizáció alapok
• Alapvető statisztikai eljárások és adatelemzés
• Adavizualizáció fejlesztés és történetmesélés

 

• 1a-b Elmélet
• 2a-b Gyakorlat
• Jan 2022: Bemutatók

moodle

• link
• ez jó dolog, használjuk
• jegyzetek, blabla, de ami legfontosabb:
  • FÓRUM, éspedig 2:
    • Hirdetések fórum
    • Q&A fórum
• jegyek is itt lesznek

elbírálás

• Egyéni projekt: 65%
• Csoportos projekt: 35%
• Jegyeket a társaitoktól is kaptok (peer grading)
• Januárban mindenki bemutatja a projektjét

Bevezetés az
adatok világába

adatvizualizáció

csaladen.es/live

Disclaimer

• Englisch speakings good, ja!
• Y U NO speak magyar?
• Hibázni jó!
• Szeddalábad

Credit

Jeffrey Heer - University of Washington Interactive Data Lab

http://courses.cs.washington.edu/courses/cse512/16sp/

 

Maneesh Agrawala - Stanford University CS 448B

https://magrawala.github.io/cs448b-fa18/

 

Alexander Simoes, Dave Landry - MIT Media Lab, Datawheel, D3plus

 

Mike Bostock - countless D3 examples

 

David McCandless - Knowledge is Beautiful

Órarend

• 0:00-0:50 Bevezetés az adatok világába: sneak-peak
• 1:00-1:50 A vizualizáció értéke
• 2:00-2:50 Adat- és képmodellek
• 3:00-3:50 Grafikus és színmodellek
• 5:00-5:50 Vizualizáció típusok
• 6:00-6:50 Projektötlet, csoportok, adatkeresés
• 7:00-7:50 Projekt adatszerzés, formálás

Sneak-peak

Adat
Információ
Tudás

Adat

Információ

Tudás

Mi az adat?

Tüzesen süt le a nyári nap sugára

Az ég tetejéről a juhászbojtárra.

adat = az információ elemi egysége

minőségi

A labda piros.

A versenypálya kör alakú.

Árpád jómunkásember.

Csíkban hideg van.

mennyiségi

diszkrét

- Ma 12 paradicsomot ettem.

- Ma 2 pohár vizet ittam.

 

folytonos

- Ma 2 és fél liter vizet ittam.

- Kint mínusz 12.4 fok van.

az adatokat

• mérjük
• gyűjtjük
• feljegyezzük
• elemezzük
• megjelenítjük

adatok megjelenítése

minőségi (kvalitatív) táblázat

adatok megjelenítése

mennyiségi (kvantitatív) táblázat

adatok megjelenítése

összetett táblázat

adatok megjelenítése

oszlopdiagram

adatok megjelenítése

oszlopdiagram + kvalitatív információ

adatok megjelenítése

oszlopdiagram+

adatok megjelenítése

oszlopdiagram++

adatok megjelenítése

tortadiagram

adatok megjelenítése

hierarchia/fa-térkép

adatok megjelenítése

oszlop

diagram

adatok megjelenítése

vonaldiagram

adatok megjelenítése

pontdiagram

adatok megjelenítése

hálózat

adatok megjelenítése

Sankey-diagram

adatok megértése

grafikon → infografika

adatok megértése

infografi...whaaat?

adatok megértése

grafikon → infografika

 

letisztítás

kihámozás

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ 101

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

CNBC

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Antena 3 TV

Fél(re)információ élőben

Csíki Hírlap

Fél(re)információ élőben

Adevărul

Fél(re)információ élőben

mediafax.ro

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Fél(re)információ élőben

Határátkelést megkísérlők száma [fő/nap]

Big Data =

Big Responsibility

Datasaurus, Autodesk, 2017

információ összekapcsolása

infografika → adatvizualizáció

0. infografika

1. interaktív infografika

2. (egyszerű) adatvizualizáció

2. adatvizualizáció

tudás

történetmesélés adatokkal

3. tudásvizualizáció

4. felhasználható tudás

5. ...

A hatalomhoz vezető út

• A tudás hatalom
• A tudáshoz sok információ kell
• Az tudáshoz az információt helyesen kell összekapcsolni
• Az információhoz sok adat kell
• Az információhoz az adatokat helyesen kell értelmezni
• Az adatok értelmezéséhez először meg kell azokat érteni
• Az adatok megértéséhez helyesen kell őket megjeleníteni
• Az adatok megjelenítéséhez helyesen kell őket elemezni
• Welcome to Data Science

A vizualizáció értéke

1 ZB

ZETA-EXA-PETA

TERRA-GIGA-MEGA

Figyelem

adhdpowered.wordpress.com

Megértés | Feldolgozás | Értékkeresés | Vizualizáció | Kommunikáció

Fordítás

Memória

Megértés

Miért készítsünk adatvizualizációt?

A vizualizáció értéke

Tárol

Kielemez

Segíti a érvelést, gondolatmenetet

Közöl

Bevon

Meggyőz

"Figyelemszegénység"

Péntek délután 3 óra tájban Józsi unokatestvére a szentkirályi piacra menet találkozott a kék szemű Ágotával, aki egy barna ruhát viselt.

Kép-felsőbbrendűségi jelenség

Adat- és képmodellek

       Nyers adat   -    Adattábla   -  Vizuális strukturák - Nézetek

Adatátalakítás - Vizuális kódolás - Nézetalakítás

Adatmodell

Elképzelésmodell

N: Névleges - Nominális

O: Rendezett - Ordered

Q: Mérhető - Quantitative

együtt a modellek:

adatok kontextusba helyezése

Adatreferencia

(pandas: index)

Képi jelrendszer: vizuális nyelv

Hasonlóság, sorrend és méretarány e vizuális nyelv szófajai!

Fókusz

Áttetszőség

(Animáció)

Vizuális jelzők - az információ egyértelmű vizuális kódolása

Bertin listája, elméleti, jel-értelmezési megközelítéssel

Csapda: színek

A vizuális nyelv jelzőinek hierarchiája az adatmodellek kontextusában

Vizualizációs design-kritériumok

Félreértelmezhetetlen kifejezőség

Funkcionális hatékonyság

Mackinlay listája, célzott pszihológiai kísérletezéssel
(egy-egy ábra értelmezése)

Grafikus- és színmodellek

Melyik négyszög világosabb?

Melyik négyszög világosabb?

212, 212, 212

207, 207, 207

Melyik kör "nagyobb"?

Mennyivel / Hányszor?

7

Érzékelés

intenzitásgörbéje:

Hatványtörvény

 

Nem lineáris!

Stevens listája, pszhichológiai kísérletezéssel,
érzékrangsorolás alapján

Színmodellek

RGB

HEX

(0.8,0.2,0.4)

(204,51,102)

#CC3366

HSV

H: Szín - Hue

S: Telítettség - Saturation

V: Világosság - Value

Chromatic Adaptation

- Milyen színű a dinó?

-Attól függ...

A színkörnyezet befolyásolja

a színérzetet!

Crispening - the "background effect"

Finomélesítés

Szín-összeolvadás

Színtippek!

Vizualizáció típusok

Projektek

Egyéni projekt

• Releváns probléma
• Adatgyűjtésben/formázásban tud(t)ok segíteni
  • Készítünk egy adatbankot közösen
  • Határidő adatválasztásra Nov 12
  • Határidő adatnormalizálásra Nov 26
  • Sor-alapú formátumba kell transzformálni
  • Egye oszlop egy címke/attribútum
  • Meg kell határozni az oszlopok típusait
• Exploratory viz / adatfelfedezés
• Interaktív vizualizáció / Videóvizualizáció / Infografika
• Hangsúly a tervezésen van, és miért az a legmegfelelőbb forma
• Ezért fontos a probléma definiálása
• Moddle-n fent a leírás

Csoportos projekt

 

• ~3 személy egy csoportban
• Releváns probléma - feladatkörök megosztás
• Interaktív vizualizáció / Videóvizualizáció / Infografika
• Hangsúly a történetmesélésen van
• Moddle-n fent a leírás

 

• Egyéni: Max 5 oldal dolgozat, 3 perc bemutató
• Csoport: Link, 5 perc bemutató
• Határidő Január 8
• Bemutatók Január 9

Csoportos projekt

• Csoportok holnapra
• Adatötletek - akkor is ha nem találtok semmit
  • Egyéni + csoport

Holnap

• Twitter áttekintő
• Eszköz áttekintő
• Kis kódolás/absztraktolás/rajzolás

Webfelület alapok

HTML | CSS | JavaScript

Konzol (console)

F12 | Ctrl + Shift + C | Cmd + J

<DIV>  <SPAN> #ID .CLASS

list (ul, ol, li), hr, br, form, input, select, iframe

D3plus

Python

pandas

JSON

Adat workshop

Wrap-up