Bevezetés az adatvizualizációba

Dr Csala Dénes

Csíkszereda

2020 december 17-21

Microsoft

databanya

szekelydata

arnoldplaton.wordpress.com

atlo

3 rész

  1. Adattípusok és adatvizualizáció alapok
  2. Alapvető statisztikai eljárások és adatelemzés
  3. Adavizualizáció fejlesztés és történetmesélés

 

Csütörtök: 1-2

Hétfő: 3

Órarend - 1. nap

  • 08:10-09:00 A vizualizáció értéke
  • 09:10-10:00 Adat- és képmodellek
  • 10:10-11:00 Grafikus és színmodellek
  • 11:10-12:00 Alapvető vizualizáció típusok
  • 12:00-12:50 Ebédszünet
  • 14:20-14:50 Projektötlet, csoportok, adatkeresés
  • 15:00-15:50 Klikkelős eszközök
  • 16:00-16:50 Kódolós eszközök

Órarend - 2. nap

  • 08:10-09:00 Adatbemutató, eszközválasztás
  • 09:10-10:00 Önkiszolgáló felületek
  • 10:10-12:00 Adat-workshop
    • 10:10-11:00 Alapvető adatformázási eljárások
    • 11:10-12:00 Történetmesélés, interakció
  • 12:10-15:00 Projektmunka
  • 15:10-15:30 Projektek bemutatója
  • 15:30-16:00 Feedback, összegzés

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/

 

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

 

Mike Bostock - countless D3 examples

 

David McCandless - Knowledge is Beautiful

 

Anyd Kirk - Visualising Data, Arsenal

Miért van szükség adatvizualizációra?

1 ZB

ZETA-EXA-PETA

TERRA-GIGA-MEGA

ZETA-EXA-PETA-TERRA-GIGA-MEGA

Mikhal Khoso - northeastern.edu
Information overload - webdesignerdepot.com
All images - giphy.com

Figyelem

adhdpowered.wordpress.com

"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

Vásárhelyen hull a hó

250 millisec

Sabine Kastner (DOI: 10.1016/j.neuron.2018.07.038)
digital garbage on my Facebook feed..
David McCandless - Information is Beautiful
Barry Feldman - copyblogger.com
Barry Feldman - copyblogger.com

A vizualizáció értéke

Megértés | Feldolgozás | Értékkeresés | Vizualizáció | Kommunikáció

Adat

Információ

Tudás

Arecibo Interstellar Message - wikimedia.com

Mi az adatvizualizáció?

Fordítás

Memória

Megértés

Miért készítsünk adatvizualizációt?

A vizualizáció értéke

Tárol

Kielemez

Segíti a érvelést, gondolatmenetet

Közöl

Bevon

Meggyőz

Adat

Információ

Tudás

Arecibo Interstellar Message - wikimedia.com

Mi az adat?

456?

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

Hónap Évszak Fun
Január Tél - 25 not fun : (
Február Tél sízés rulzz
Július Nyár természet yay! : )
Augusztus Nyár sunshine | beach

adatok megjelenítése

mennyiségi (kvantitatív) táblázat

Teknőc Penge Bot
Leonardo 2 0
Donatello 0 1
Rafaello 6 0
Michelangelo 0 4

adatok megjelenítése

összetett táblázat

Teknőc Penge Bot Cool Szín
Leonardo 2 0 5 kék
Donatello 0 1 2 lila
Rafaello 6 0 7 piros
Michelangelo 0 4 10 narancs

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

  • r/dataisbeautiful
  • r/dataisugly
Edward Tufte

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. (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

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

Csapda: színek

A vizuális nyelv jelzőinek hierarchiája az adatmodellek kontextusában

Vizualizációs design-kritériumok

Félreértelmezhetetlen kifejezőség

Funkcionális hatékonyság

Adatmodell-specifikus

vizualizációs jelzőhierarchia

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!

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!

Alapvető

vizualizáció-típusok

Haladó

vizualizáció-típusok

Andy Kirk - visualisingdata.com
Andy Kirk - visualisingdata.com
Andy Kirk - visualisingdata.com

Projektek

Adatvizualizációs eszközök

ATLO - atlatszo.hu

Klikkelős eszközök

  • Flourish (legegyszerűbb)
  • PlotDB (sok opció)
  • Datawrapper (AI charts)
  • kepler.gl (térképek)

Kódolós eszközök

  • D3.js (mindent IS lehet)
  • D3plus (nem mindent, de könnyen)
  • eCharts (mindent, könnyen - de kínai dok)
  • matplotlib (mindent, pythonból)
  • Plotly (majdnem mindent, mindenhonnan)
  • Vega (a Jövő)
  • CesiumJS (mindent a földgömbön)

Önkiszolgáló felületek

  • PowerBI (Microsoft)
  • Tableau (legnépszerűbb)
  • Qlik (finance)
  • Grafana+InfluxDB (monitoring)
  • Superset (open source, de halott)

D3plus

Python

pandas

JSON

Adat workshop

Online Jupyter platformok

  •  

Python install helyileg: több disztribúciós csomag létezik, én az Anacondát ajánlom. Pycharm vagy Spyder például egy másik.

Projektek bemutatása

5 perc / csoport

Wrap-up

Takeaways

  • Project repository
  • Blockchain certificate
  • Postai cím
  • Póló-méret, szd/DC2
  • Support forum

Bevezetés az adatvizualizációba

By Dénes Csala

Bevezetés az adatvizualizációba

  • 261
Loading comments...

More from Dénes Csala