Однако если вы примете эти особенности, перед вами раскроются большие возможности. Вы сможете делать графику типографского качества (или по крайней мере на таком уровне, с которого это качество начинается) и полюбите гибкость R. Если вы захотите, то сможете написать свои собственные функции и пакеты, чтобы создавать такую графику, какая нужна именно вам. А можете пользоваться теми, которые другие люди сделали доступными в библиотеке R.
R предоставляет все основные функции рисования, которые, по сути, позволяют создавать практически любые объекты, которые могут вам понадобиться. Во фреймворке рисования вы можете вычерчивать линии, формы и оси, и, опять-таки, как в случае и с другими программными решениями, вы будете ограничены только рамками своего воображения. С помощью разных пакетов R доступны практически все виды диаграмм.
Тогда зачем пользоваться еще чем-нибудь, помимо R? Почему бы не делать с его помощью все? Вот вам несколько причин. R работает на вашем десктопе, так что он не подходит для динамических веб-страниц. Сохранить и разместить диаграммы и изображения на интернет-странице - не проблема, но все это делается отнюдь не автоматически. Вы можете на лету создавать графику прямо в Сети, но на данном этапе существующие для этого решения не слишком устойчивы, особенно если сравнивать их с такими специально разработанными для сети продуктами, как JavaScript.
R также мало подходит для интерактивной графики и анимации. Конечно, вы можете делать с R и это, но существуют более гибкие, более элегантные способы выполнить подобную задачу, например с помощью Flash или Processing.
И наконец, вы, возможно, заметили, что графическим объектам, представленным на рис. 35 и 36, чуточку не хватает лоска. Вы вряд ли когда-нибудь обнаружите подобную графику в газетах или журналах. Вы можете подтянуть дизайн в R до определенного уровня, подключив разные опции или написав дополнительный код, но я сам обычно применяю другую стратегию: я делаю основу графического объекта в R, а затем редактирую его и совершенствую в каком-нибудь приложении для подготовки макетов документов, таком как Adobe Illustrator, - об этом мы еще поговорим далее. Для анализа «сырой» продукт R подходит отлично, но для презентаций и сторителлинга лучше будет немного поработать над эстетикой.
Подсказка. Когда вы будете искать что-нибудь, связанное с R, в интернете, поисковые системы могут иногда не учитывать такое короткое название и выдавать сообщение об ошибке или неправильный результат. Поэтому попробуйте указать в своем запросе «r-project», а не просто «R». Результаты поиска должны оказаться более релевантными.
Компромиссы
Изучать новую программу означает изучать новый язык. Язык, на котором говорит ваш компьютер, - это язык, состоящий из битов и обладающий собственной логикой. Когда вы работаете, например, с Excel или Tableau, вы, по сути, работаете с переводчиком. Интерфейс говорит с вами на вашем языке, и когда вы щелкаете мышью по кнопке, программа переводит команду и затем посылает перевод компьютеру. После чего компьютер выполняет ее и делает для вас что-то, скажем, создает график или обрабатывает какие-то данные.
И здесь время определенно становится серьезным препятствием. Время требуется на изучение нового языка. Для многих людей такое препятствие оказывается непосильным, и я могу их понять. Вам необходимо выполнить работу сейчас, потому что перед вами целая куча данных и люди ждут не дождутся результатов. Если у вас дела обстоят именно так - у вас есть одна-единственная задача, связанная с обработкой данных, и больше таких задач в будущем не предвидится, - тогда, возможно, действительно лучше ограничиться готовыми инструментами для визуализации.
Однако если вы хотите разобраться в ваших данных и вам с большой долей вероятности придется и впредь работать над разными проектами, связанными с обработкой данных, - тогда время, потраченное на изучение программирования сегодня, может завтра обернуться экономией времени для других проектов, которые к тому же будут иметь более впечатляющие результаты. С каждым новым проектом ваши умения в программировании станут совершенствоваться, и оно будет даваться вам все легче и легче. Как и с любым иностранным языком, вы не сразу начинаете писать на нем романы. Нет, вы начнете с азов, а затем постепенно расширите свои знания.
Можно взглянуть на все это и по-другому. Представьте себе, что вас забросили в чужую страну, а вы не говорите на тамошнем языке. Однако у вас есть переводчик. (Выслушайте меня до конца, я говорю по делу.) Чтобы общаться с местными, вам нужно сперва озвучить свою мысль, а затем переводчик должен донести ваше послание. А что делать, если переводчику неизвестно значение только что произнесенного вами слова или он не знает, какое именно слово употребить, чтобы передать сказанное вами? Он может это слово просто опустить или, если он достаточно сообразительный, заглянуть в словарь.
Программа для готовых визуальных решений является тем самым переводчиком. Если она не знает, как делается что-то, то вы оказываетесь в тупике или вам придется попробовать пойти другим путем. В отличие от человека-переводчика, программа неспособна на ходу усваивать новые слова либо, как в нашем случае, новые типы диаграмм и графиков или новые средства обработки данных. Дополнительные функции поступают к ней в виде обновления программы, появления которого приходится ждать. Так почему бы вам самому не выучить язык?
И опять-таки я не призываю вас избегать готовых инструментов. Я сам постоянно ими пользуюсь. Они делают множество нудных задач легкими и быстро разрешимыми, и это здорово. Просто не позволяйте программному обеспечению ограничивать вас.
Как вы убедитесь, читая следующие главы, программирование способно помочь вам проделать больше работы за меньшее время и с меньшими усилиями, чем если вы будете делать все вручную. Конечно, есть и такие задачи, которые лучше делать вручную, особенно когда вы рассказываете истории с помощью данных. И это подводит нас к следующему пункту, который лежит на противоположном конце спектра визуализации: к иллюстрированию.
Иллюстрирование
Давайте заглянем в вотчину графических дизайнеров. Если вы аналитик или у вас более техническая специальность, эта территория для вас, вероятно, незнакомая. Сочетая коды и готовые инструменты визуализации, можно добиться очень многого, но графический объект, который вы в итоге получите, почти всегда будет выглядеть немного грубовато - как нечто, сгенерированное автоматически. Возможно, подписи окажутся не совсем в том месте, или легенда будет немного перегруженной. Для анализа такой результат, как правило, вполне годится - вы же знаете, на что смотрите.
Но когда вы делаете диаграмму или график для презентации, для отчета или для публикации, как правило, вы должны навести лоск, чтобы люди могли четко понять, какую историю вы им рассказываете.
Например, на рис. 35 представлен «сырой» результат работы в R. Он показывает количество просмотров и комментариев на сайте FlowingData для 100 самых популярных постов. Посты рассортированы по категориям. Чем ярче зеленый цвет, тем больше комментариев вызвал конкретный пост, а чем больше размер прямоугольника, тем больше было просмотров. По первому варианту тримапа вы бы об этом не догадались, но когда я смотрел на числа, я знал, что именно я вижу, так как я собственноручно писал этот код.
На рис. 38 представлен переработанный вариант того же тримапа. Названия размещены так, чтобы их было видно; наверху я добавил вводный текст, чтобы читатели понимали, что это такое перед ними; красный участок цветовой легенды я удалил вовсе, так как это нонсенс - пост с отрицательным количеством комментариев. А еще я изменил фон с серого на белый просто потому, что мне показалось - так будет лучше.
Рис. 38. Тримап, созданный в R и отредактированный в Adobe Illustrator
Я мог бы отредактировать код таким образом, чтобы он отвечал всем моим потребностям, но было намного проще щелкнуть мышью по объекту и перетащить его в Adobe Illustrator. Вы можете с нуля создать график или диаграмму в программе для работы с иллюстрациями, а можете импортировать в нее графический объект, который вы разработали, скажем, в R, и отредактировать его так, как вам хочется. В первом случае вы ограничены в выборе вариантов, так как визуализация не является первоочередной задачей данной категории программного обеспечения. Для всего, что сложнее столбцовой диаграммы, вам лучше будет прибегнуть к импорту. В противном случае вам придется очень многое делать вручную, а это чревато ошибками.
Что хорошо в использовании программ - графических редакторов, так это то, что вы лучше контролируете отдельные элементы и все можете делать методом перетаскивания (drag and drop). Поменять цвет столбцов или одного-единственного столбца, увеличить или уменьшить толщину осевых линий, снабдить примечаниями самые важные характеристики - и все это несколькими щелчками мыши.
Опции
Существует много программ для работы с иллюстрациями, но среди них таких, которые бы использовало большинство людей, всего несколько, а используемая повсеместно - и вовсе одна. Скорее всего, решающим фактором для вас будет цена. Цены варьируются от нуля (бесплатные программы с открытым исходным кодом) до нескольких сотен долларов.
ADOBE ILLUSTRATOR
Любая графика, построенная на статистических данных, которая выглядит как сделанная на заказ или появляется в том или ином крупном издании, скорее всего, на одном из этапов прошла обработку в Adobe Illustrator. Эта программа - отраслевой стандарт. Каждый графический объект, который печатается на страницах New York Times, был или создан, или отредактирован в Illustrator.
Популярность Illustrator в типографском деле объясняется тем, что в данной программе вы работаете с векторами, а не с пикселами. Это означает, что вы можете создавать большие графические объекты без снижения качества изображения. Пример обратного - это когда вам приходится увеличивать фотографию с низким разрешением, и в итоге вы получаете изображение, разбитое на цветные квадратики-пикселы.
Данная программа изначально была разработана для конструирования шрифтов, но позже обрела популярность у дизайнеров-иллюстраторов как средство для создания логотипов и арт-графики. И именно для этого Adobe Illustrator главным образом используется и по сей день.
Тем не менее программа предоставляет доступ к некоторым основным функциональным возможностям визуализации данных через инструмент Graph (Диаграмма). С его помощью вы можете создавать практически все основные типы диаграмм и графиков, такие как гистограммы, круговые диаграммы и диаграммы временны"х рядов. Вам нужно ввести числа в маленькую таблицу, однако этим и исчерпываются возможности управления данными.
Лучшее, что есть в Illustrator в плане информационной графики, - это гибкость и легкость работы при наличии большого числа кнопок и функциональных возможностей. Поначалу их обилие может несколько смутить вас, но в них можно быстро освоиться, и вы в этом сами убедитесь, прочитав четвертую главу («Визуализация паттернов во времени»). Именно эта гибкость позволяет лучшим дизайнерам информационной графики создавать лаконичные и понятные объекты.
Illustrator существует в варианте для Windows и для Mac. Однако у данной программы есть и один недостаток: она недешевая. Особенно высокой цена начинает казаться тогда, когда подумаешь, сколько всего можно сделать с помощью кода, который вообще бесплатен (при условии, что у вас уже есть машина, на которую его можно загрузить). Однако если сравнивать по цене данную программу с другими готовыми решениями, Illustrator не покажется таким уж дорогим.
На момент написания книги самая свежая версия Illustrator стоила на сайте Adobe 599 долларов США, в других местах можно было получить значительные скидки (или взять себе более старую версию). Кроме того, Adobe предлагает существенные скидки студентам и другим членам научного сообщества, так что, возможно, программа достанется вам существенно дешевле. (Это самая дорогая программа, которую я когда-либо покупал, но я использую ее почти ежедневно.)
INKSCAPE
Inkscape - это бесплатная (с открытым исходным кодом) альтернатива Adobe Illustrator. Если вы хотите обойтись без затрат, тогда Inkscape - ваш лучший выбор. Я всегда пользуюсь Illustrator, потому что когда я только начинал осваивать тонкости информационной графики, все пользовались именно им, и это показалось мне самым разумным вариантом действий. Но я слышал хорошие отзывы об Inkscape, и, поскольку программа бесплатная, не будет вреда, если попробуете ее. Только не надейтесь найти такое же, как для Illustrator, количество учебных веб-ресурсов на эту тему.
ДРУГИЕ
Illustrator и Inkscape, безусловно, не единственные программы, с помощью которых можно создавать и доводить до блеска свои диаграммы и графики. Просто ими пользуется большинство людей. Но есть и специалисты, которые предпочитают Corel Draw. Данная программа существует только в варианте для Windows и стоит примерно столько же, сколько и Illustrator. Можно найти ее и чуть подешевле, если знать, где искать.
Существуют и другие программы, такие как Raven от Aviary и Lineform, но они предлагают меньший набор инструментов. Помните, что Illustrator и Inkscape - это основные инструменты графических дизайнеров, и они обладают наиболее богатым функционалом. Но если вы хотите всего лишь чуть подкорректировать парочку существующих диаграмм, тогда можете выбрать и более простое (дешевое) программное обеспечение.
Компромиссы
Программы типа Illustrator и Inkscape предназначены лишь для одного: для иллюстрирования. Они не созданы специально для разработки информационной графики. Их основная задача - графический дизайн, а потому многие люди не пользуются всеми функциональными возможностями, предлагаемыми Illustrator и Inkscape. Обе они также не очень хорошо подходят для управления большими массивами данных и не выдерживают сравнения ни с программами, которые вы сами пишете для конкретных целей, ни с другими инструментами, которые специально созданы для визуализации данных. Иными словами, графические редакторы необходимы, если вы хотите делать графику достаточно высокого уровня, чтобы ее можно было публиковать. Они помогают не только в плане эстетики, но также делают объект более читабельным и понятным, чего часто сложно добиться, работая с автоматически сгенерированными результатами.
Маппинг
Возможности инструментов для маппинга частично совпадают с возможностями инструментов для визуализации, о которых мы говорили выше. Однако в последние годы объемы географических данных значительно возросли, а вместе с ними увеличилось и количество способов, которыми можно пользоваться для создания карт. Услуги мобильного позиционирования находятся на подъеме, все больше становятся массивы данных с привязанными к ним широтой и долготой. Помимо прочего, карты - невероятно интуитивный способ визуализации данных, и они заслуживают более внимательного рассмотрения. В первые годы существования Сети создание карт было дело непростым. Да и результат не отличался элегантностью. Вы помните те дни, когда приходилось обращаться к MapQuest, выполнять массу инструкций и в конечном итоге получать малюсенькую статичную карту? В какой-то момент и у Yahoo был такой сервис. Длилось это до тех пор, пока Google не реализовал принцип подвижной карты(рис. 39). Хотя технология была изобретена раньше, она не находила применения, пока скорость интернета у большинства людей не выросла достаточно, чтобы обеспечивать непрерывное обновление данных. Сегодня мы уже привыкли к подвижным картам. Мы с легкостью их прокручиваем и увеличиваем, а в некоторых случаях карты оказываются нужны нам не только для определения направления движения - они становятся основным интерфейсом для просмотра набора данных.
Рис. 39. На Google Maps можно получить также и инструкции
Примечаеие. Подвижные карты - это принцип реализации картографических данных, который сегодня стал практически универсальным. Большие карты, которые в иной ситуации не поместились бы на экране, делятся на меньшие изображения (или тайлы). Вы видите только те тайлы, которые приходятся на ваше окно, а все остальные спрятаны. Однако стоит только протащить карту мышью, как появляются другие тайлы, и таким образом создается впечатление, что вы перемещаетесь по одной большой карте. Подобный принцип отображения вы могли видеть также и при просмотре фотографий с высоким разрешением.
Опции
По мере того как географические данные все больше становятся общественным достоянием, появляются все новые и все более разнообразные инструменты для составления карт с применением этих данных. В случае с некоторыми из них требуется всего лишь толика умений в области программирования, чтобы можно было с их помощью что-то создать и это что-то запустить. Работа с иными инструментами предполагает несколько бо"льшие вложения труда и времени. Но существуют также и решения, не требующие программистских навыков.
КАРТЫ GOOGLE, YAHOO И MICROSOFT
Это самое простое онлайновое решение, но и оно требует, чтобы вы хоть немного ориентировались в программировании. Чем лучше вы умеете писать коды, тем большего вы сможете добиться с помощью API для создания карт, предлагаемых Google, Yahoo и Microsoft.
Основной функционал во всех трех случаях довольно схож, но если вы делаете только первые шаги на данном поприще, я рекомендую вам начать с Google. Мне кажется, это самый надежный вариант. У Google есть API для создания карт как на JavaScript, так и на базе Flash, а помимо этого еще и другие связанные с географией сервисы, такие как геокодирование и прокладывание маршрутов. Просмотрите обучающее руководство о том, как начать работу с системой, а затем уже углубляйтесь в изучение других тем, таких, например, как наносить метки, находить оптимальные маршруты и добавлять слои. Всеобъемлющие инструкции с фрагментами кодов и рекомендациями помогут вам быстро освоиться.
Рис. 40. Нанесение меток на Google Maps
У Yahoo также имеется API для создания карт с помощью JavaScript и Flash плюс некоторое количество геосервисов, но я не уверен, как долго они будут доступны, учитывая текущее состояние компании. Когда писалась эта книга, Yahoo переключила свое внимание с разработки приложений на контент-провайдинг. Microsoft также предлагает API для JavaScript (с названием Bing) и еще одно для Silverlight - платформы, которая разрабатывалась этой корпорацией как ответ на Flash.
Упомянутые выше онлайн-сервисы для создания карт довольно незатейливы в плане того, что они вообще умеют делать. Если вам нужно создавать более сложные карты, вам, скорее всего, придется самостоятельно реализовывать функционал. Однако есть еще ArcGIS, которая разрабатывалась как настольное приложение для создания карт. Это увесистая программа, которая позволяет переносить на карту огромное количество данных и выполнять множество действий, таких как сглаживание и обработка. Все это вы можете делать через пользовательский интерфейс, так что вам не потребуется писать коды.
Почти все службы и отделы графики, в которых работают специалисты по созданию карт, используют ArcGIS. Некоторые люди без ума от нее. Так что если вы интересуетесь созданием детальных карт, вам стоит присмотреться к ArcGIS.
Я использовал ArcGIS в работе над несколькими проектами, потому что я предпочитаю идти «программным путем» и мне все эти функциональные возможности просто были не нужны. У такого богатого инструментария есть и обратная сторона: приходится иметь дело с таким же большим количеством кнопок и меню. Имеются в наличии также онлайн- и серверные решения, но в сравнении с другими разработками они кажутся несколько неуклюжими.
MODEST MAPS
Я уже упоминал Modest Maps выше, когда приводил пример, представленный на рис. 29. В нем демонстрировался рост торговой сети Walmart. Modest Maps - это Flash- и ActionScript-библиотека для карт на основе тайлов, и она также совместима с Python. Библиотека поддерживается группой людей, которые разбираются в онлайн-маппинге и делают прекрасную работу как для своих клиентов, так и для собственного удовольствия, а это многое говорит о качестве библиотеки.
Самое забавное то, что Modest Maps - это в большей степени фреймворк, нежели API для создания карт вроде тех, что предлагает Google. Она обеспечивает абсолютный минимум того, что необходимо для создания онлайн-карты, а после уже не вмешивается в вашу работу и предоставляет вам возможность реализовать то, что вы хотите. Вы можете использовать тайлы от разных провайдеров, а можете кастомизировать карту так, чтобы она подходила для вашего приложения. Например, на рис. 29 представлена карта в сине-черном оформлении, но вы можете с легкостью поменять ее на бело-красную, как это показано на рис. 41.
Рис. 41. Карта в бело-красном оформлении с использованием Modest Maps
Modest Maps распространяется на условиях лицензии BSD, так что вы можете делать с ней все, что захотите, совершенно бесплатно. Правда, для этого вам необходимо будет научиться работать с Flash и ActionScript, но о них мы еще поговорим в восьмой главе («Визуализация пространственных отношений»).
POLYMAPS
Polymaps - это своего рода JavaScript-версия библиотеки Modest Maps. Она была разработана и поддерживается отчасти теми же самыми людьми и предлагает примерно тот же функционал, но и много чего еще в придачу. Modest Maps предоставляет только базовый функционал в области создания карт, в то время как Polymaps имеет такие встроенные функции, как картограммы (рис. 42) и пузырьковые диаграммы.
Рис. 42. Картограмма, демонстрирующая уровень безработицы, реализованная в Polymaps
Поскольку все это JavaScript, объект кажется более легким (так как требует меньше строк кода) и работает в современных браузерах. Для демонстрации данных Polymaps использует масштабируемую векторную графику (SVG), а потому не работает в старых версиях Internet Explorer, хотя большинство людей идет в ногу со временем. К слову сказать, только 5% посетителей сайта FlowingData пользуются устаревшими веб-браузерами, и я подозреваю, что вскоре их количество упадет до нуля.
Лично я в библиотеках для создания карт на JavaScript ценю больше всего то, что код выполняется в браузерах без сучка и задоринки. Вам ничего не приходится делать - никакого компилирования, никакого экспорта Flash. В результате все легко запускается и легко обновляется.
В базовом варианте распространения R не обладает функционалом для создания карт, но существует несколько пакетов, которые позволяют вам заниматься в R также и маппингом. На рис. 43 представлена маленькая карта, которую я сделал в R. Аннотации были добавлены позже, уже в Adobe Illustrator.
Рис. 43. Карта США, созданная в R
Карты, сделанные в R, ограничены в возможностях, да и документация там не на высоте, так что я использую этот способ создания карт, только если мне нужно сделать что-то несложное и по случайности я в этот момент как раз работаю с R. В остальных случаях я предпочитаю прибегать к инструментам, о которых я уже говорил выше.
ОНЛАЙН-РЕШЕНИЯ
Существует также несколько онлайн-решений для создания карт, которые позволяют с легкостью визуализировать географические данные. В большинстве случаев они берут за основу карты, которые люди используют чаще всего, и удаляют с них все лишнее. Получается нечто похожее на упрощенный ArcGIS. К двум из этих ресурсов доступ свободный. Это Many Eyes и GeoCommons. Первый из них - о нем мы говорили выше - обладает лишь базовым функционалом для работы с данными по странам или по штатам США. А вот GeoCommons предоставляет более широкие функциональные возможности и более богатый инструментарий для взаимодействия. А еще GeoCommons поддерживает самые распространенные форматы файлов с картографическими данными, такие как шейп-файлы и KML.
Имеется также множество платных решений, самые полезные из них - это Indiemapper и SpatialKey. SpatialKey пригоден в большей степени для бизнеса и принятия решений, в то время как Indiemapper отлично подходит для задач картографов и дизайнеров. На рис. 44 представлен пример картограммы, которую я состряпал в Indiemapper всего за несколько минут.
Рис. 44. Картограмма, созданная в Indiemapper
Компромиссы
Программы для создания карт встречаются самых разных видов и предназначены для удовлетворения различных потребностей. Было бы замечательно - освоить одну-единственную программу и иметь возможность создавать все мыслимые виды карт. К несчастью, так не получится.
ArcGIS, например, обладает множеством функций, но вам, возможно, не стоит тратить время на ее изучение и деньги на ее покупку, если нужно создавать только простенькие карты. А вот бесплатный R с его базовым функционалом, наоборот, может оказаться слишком простым для того, что вы хотите сделать. Если ваша цель - интерактивные онлайн-карты, вас вполне могут устроить Modest Maps и Polymaps, но тогда вам понадобятся более серьезные навыки в сфере программирования.
Изучите имеющиеся возможности
Данный перечень инструментов отнюдь не исчерпывает все варианты, которыми вы можете пользоваться для визуализации данных, но на первых порах вам его должно хватить. Тут есть много о чем подумать и много с чем поиграть. То, какими инструментами вы в конечном счете будете пользоваться, во многом зависит от того, чего вы хотите добиться, причем всегда есть множество подходов к выполнению задачи даже в рамках одной-единственной программы. Хотите создать статичную информационную диаграмму? Может быть, стоит остановиться на R или Illustrator. Хотите построить интерактивный инструмент для веб-приложения? Тогда попробуйте JavaScript или Flash.
На сайте FlowingData я провел опрос, пытаясь выяснить, чем люди в основном пользуются для анализа и визуализации данных. Ответили чуть более 1000 человек. Результаты представлены на рис. 45.
Рис. 45. Что используют читатели FlowingData для анализа и визуализации данных
Среди ответов есть несколько очевидных лидеров, особенно учитывая тематику FlowingData. На первом месте идет Excel, за ним следует R. А дальше во мнениях и предпочтениях при выборе программного обеспечения наступает разнобой. Более 200 человек выбрали категорию «Другое». В своих комментариях многие заявляли о том, что они комбинируют инструменты для удовлетворения разных потребностей - а в долгосрочном плане это обычно является наиболее эффективным подходом.
Комбинирование возможностей
Многие любят работать только с одной программой - это легко и удобно. Не нужно изучать ничего нового. Если этого хватает для удовлетворения ваших потребностей в области визуализации, тогда не надо отступать от данного принципа. Но после тогокак вы поработаете с данными достаточно долго, наступит момент, когда вы поймете, что возможности программного обеспечения исчерпаны. Вы будете знать, что нужно сделать с данными или как их визуализировать, однако программа не позволит вам это осуществить или сделает процесс более трудоемким, чем следовало бы.
Вы можете смириться с таким положением, а можете начать использовать другие программы, на изучение которых уйдет время, но которые помогут вам осуществить свой дизайнерский замысел. Я вам предлагаю пойти вторым путем. Владение разнообразными инструментами гарантирует, что вы не запутаетесь в данных и что вам хватит гибкости, чтобы выполнять все многообразие визуальных задач и получать реальные результаты.
Закругляясь
Помните: ни один из этих инструментов не панацея. В конечном итоге анализ данных и дизайн всегда будут зависеть от вас. Ведь инструменты являются всего лишь инструментами. То, что у вас есть молоток, вовсе не означает, что вы способны построить дом. Точно так же вы можете иметь в своем распоряжении отличную программу и суперкомпьютер, но если вы не будете знать, как пользоваться этими инструментами, считайте, что их у вас нет. Именно вы решаете, какие вопросы задавать, какие данные использовать и какие их грани высветить, а понимание этого приходит с опытом.
Но вам повезло! Ведь именно этому посвящена вся оставшаяся часть книги. В следующих главах вы познакомитесь с основными концепциями информационного дизайна и научитесь, как претворять теорию на практике, применяя ту или иную комбинацию инструментов, о которых мы говорили выше. Вы узнаете, что именно нужно искать в имеющихся у вас данных и как эти данные визуализировать.
Потоковый график (streamgraph) - разновидность штабельной диаграммы с областями, выстроенной со смещением вокруг центральной оси, в результате чего возникают красивые плавные формы (особенно при работе с большими массивами данных). Разработан Ли Байроном в 2008 году. Генератор можно скачать с GitHub . Прим. пер.
Само по себе понятие является достаточно многогранным, существует несколько определений в зависимости от того, о каком поле деятельности идет речь. Целью визуализации является Это означает, что данные должны исходить от чего-то абстрактного или, по крайней мере, не быть очевидными сразу. Визуализация объектов исключает фотосъемку и это превращение из невидимого в видимое.
Визуализация данных
Визуализация информации - это процесс представления абстрактных деловых или научных данных в виде изображений, которые могут помочь в понимании смысла данных. Что такое визуализация информации? Это понятие можно определить как сопоставление дискретных данных и их визуальное представление. Это определение не охватывает все аспекты визуализации информации, такие как статическая, динамичесая (анимация) и наиболее актуальная на сегодняшний день интерактивная визуализация. Помимо различий между интерактивной визуализацией и анимацией, самая полезная категоризация основывается на научной визуализации, которая обычно осуществляется при помощи специализированного программного обеспечения. Важная роль отводится наглядности в образовательной сфере. Это очень полезно, когда речь идет о преподавании тем, которые трудно представить без конкретных примеров, например, строение атомов, которые слишком малы, чтобы можно было их изучить без дорогостоящего и сложного в использовании научного оборудования. Визуализация позволяет проникнуть в любой мир и представить себе то, что, казалось бы, представить невозможно.
3D-визуализация
Программное обеспечение помогает конструкторам и специалистам цифрового маркетинга создавать визуальное изображение продукта, проекта или виртуальных прототипов в формате 3D. Визуализация предоставляет разработчикам инструменты, которые могут расширить передовые Визуализация с помощью визуальных образов является эффективным способом общения. Зрительное представления является одним из лучших способов коммуникации с потенциальными клиентами. Эффективное общение позволяет тратить больше времени на улучшение своих проектов и продуктивное взаимодействие. Визуализация 3D представляет собой технику создания объемных изображений, диаграмм или анимации.
Использование визуализации в науке
Сегодня визуализация имеет постоянно расширяющийся ассортимент приложений в области науки, образования, техники, интерактивных мультимедиа, медицины и многих других. Свое применение нашла визуализация также в области компьютерной графики, наверное, одном из самых важных событий компьютерного мира. Развитие анимации также способствует продвижению визуализации. Использование визуализации для представления информации - это не новое явление. Она была использована в картах, научных рисунках на протяжении более тысячи лет. Компьютерная графика с самого начала использовалась для изучения научных проблем. Большинство людей знакомы с цифровой анимацией, например, в виде представления метеорологических данных во время сводки погоды по телевидению. Телевизор также предлагает версию научной визуализации, когда он показывает прорисованные с помощью компьютерных программ и анимированных реконструкций дорог или аварий самолета. Некоторые из самых интересных примеров, созданных компьютером, включают изображение реального космического корабля в действии, в пустоте далеко за пределами Земли или на других планетах. Динамические формы визуализации, такие как образовательные анимации или графики, имеют потенциал для повышения качества обучения, так как системы визуализации меняются с течением времени.
Ключ к достижению поставленных целей
Что такое важный инструмент личностного развития. Подобно тому как мотивирующие аффирмации могут помочь сосредоточиться на достижении своих целей, то же самое можно сделать и с помощью визуализации или мысленных образов. Хотя методы визуализации в этом смысле стали очень популярны в качестве средства для развития личности с конца семидесятых и в начале восьмидесятых, люди использовали ментальные образы для осуществления своих желаний еще в древности.
Творческий инструмент
Что такое визуализация? Это использование воображения для создания ментальных образов того, чего мы хотим в нашей жизни. Вместе с фокусированием и эмоциями она становится сильным творческим инструментом, который помогает в достижении желаемой цели. При правильном использовании это может привести к самосовершенствованию, хорошему здоровью и различным достижениям, например, в карьере. В спорте ментальные образы как средства визуализации часто используются спортсменами для повышения своих навыков. Использование визуализации как техники неизменно приводит к гораздо лучшей производительности и результатам. Это также справедливо и в бизнесе, и в жизни.
Как это работает?
Визуализация, или воображение, работает на физиологическом уровне. Нейронные связи, возникающие в мозгу, иначе говоря, мысли, могут стимулировать нервную систему точно так же, как реальное событие. Такого рода "репетиции", или прогонка определенных событий в голове, создают нейронные колебания, которые заставят мышцы делать то, что от них требуется. Взять, например, тех же спортсменов. На время спортивных соревнований важным является не только исключительные физические навыки, но и четкое понимание игры и определенный психологический и эмоциональный настрой. Для большей эффективности, как и любой другой навык, воображение необходимо регулярно тренировать. Без чего является невозможной визуализация? Уроки развития воображения включают в себя важные элементы, а именно ментальные образы релаксации, реалистичность и систематичность.
Когда использовать визуализацию?
Зрительное наблюдение успешных результатов своей деятельности можно проводить абсолютно по любому поводу. Многие используют визуализацию для оживления своих целей. Многие спортсмены, актеры и певцы достигают чего-то сначала в своих умах, а затем только в реальности. Это помогает сосредоточиться и устранить некоторые предварительные страхи и сомнения. Это своеобразная разминка или репециция, которую можно проводить перед важным и волнительным событием. Визуализация - это прекрасный инструмент для подготовки, который неизменно приводит к повышению уровня производительности.
Как осуществляется процесс визуализации?
Можно пойти куда-нибудь в тихое и уединенное место, где вас никто не побеспокоит, закрыть глаза и думать о цели, настрое, поведении или навыках, которые вы хотите приобрести. Сделайте несколько глубоких вдохов и расслабьтесь. Старайтесь визуализировать предмет или ситуацию так четко и во всех подробностях, как это возможно. Эмоции и чувства при этом также играют большую роль, старайтесь прочувствовать то, чего хочется больше всего на свете. Практиковать упражнение стоит, по крайней мере, дважды в день примерно по 10 минут каждый раз и упорствовать до тех пор, пока не добьетесь успеха. Немаловажно также поддерживать и хорошее настроение на протяжении всего процесса.
Преимущества визуализации
Систематическая визуализация модели своего желания поможет лучше ориентироваться на пути достижения поставленных целей, будет вдохновлять и мотивировать, повысит настроение с помощью позитивных, приятных изображений и избавит от негативных эмоций. В жизни и в работе успех начинается с цели. Это может быть потеря веса, повышение по службе, избавление от вредных привычек, начало собственного бизнеса. Большие или маленькие цели дают важный ориентир. Они как компас - помогают двигаться в правильном направлении. Визуализация была описана еще Аристотелем более 2000 лет тому назад. Великий мыслитель своего времени описал этот процесс такими словами: "Во-первых, должен быть определенный, ясный, практический идеал, цель или задача. Во-вторых, есть необходимые средства для их достижения: мудрость, деньги, средства и методы. В-третьих, самое главное - это научиться управлять всеми необходимыми средствами для достижения желаемого результата".
Видеть - значит верить
Обычно происходит так: не поверю, пока не увижу. Прежде чем поверить в достижимость цели, сначала нужно иметь об этом визуальное представление. Техника создания мысленного образа будущего события дает возможность представить желаемые результаты и прочувствовать радость от их достижения. Когда это происходит, человек мотивируется и приобретает готовность добиваться своей цели.
Стоит помнить, что это не хитрый трюк, не просто мечты и надежды на будущее. Скорее, визуализация - это хорошо разработанный метод повышения эффективности, которым пользуются успешные люди в самых разных областях. Исследования показывают, что визуализация повышает спортивные показатели за счет улучшения мотивации, координации и концентрации. Это также помогает в релаксации и позволяет уменьшить страх и тревогу.
Почему визуализация работает?
По данным исследований, в которых использовались снимки мозга, запечатлевшие работу визуализации, можно сделать вывод о том, что нейроны в мозгу, эти электрически возбудимые клетки, которые передают информацию, интерпретируют образы в качестве эквивалента реальных жизненных действий. Мозг генерирует импульс, это создает новые нейронные пути — скопления клеток в нашем мозге, которые работают вместе, чтобы воссоздать воспоминания или поведенческие шаблоны. Все это происходит без физической активности, но таким образом мозг как бы программирует сам себя на успех. Огромным плюсом силы визуализации является то, что она доступна абсолютно для всех людей.
Неразрывная связь между умом и телом
Визуализация является психической практикой. С ее помощью мощно задействуются естественные силы разума. Мы можем использовать силу разума, чтобы стать успешными во всех сферах нашей жизни. Психологические методики учат нас, как использовать воображение, чтобы представить себе конкретные вещи, которые мы хотим иметь в нашей жизни. Весьма замечательно то, что наши мысли влияют на нашу реальность.
Ученые доказали, что мы используем всего 10% от общего потенциала нашего мозга, и это в лучшем случае. Можно ли научиться более эффективно использовать наши природные способности? Системы визуализации представляют собой неразрывные биологические связи между умом и телом, а также связь между умом и реальностью. Если мы научимся использовать воображение и визуализацию в правильном направлении, то она может стать чрезвычайно мощным средством для получения того, что мы хотим в нашей жизни. Важно научиться использовать силу нашего разума совместно с творческими подходом, который помогает раскрыть и развить скрытые таланты и возможности.
Сегодня в области визуализации исследуются методы преобразования данных в визуальные образы для лучшего понимания информации. Одно из самых распространенных визуальных представлений – линейная диаграмма – используется уже более тысячи лет. А такие инструменты, как столбчатая и круговая диаграмма, диаграмма рассеяния и гистограмма, были изобретены более двух веков назад.
С тех пор прошло много времени, и прогресс не стоял на месте. Сейчас в распоряжении пользователей – десятки программ, позволяющих визуализировать данные. При этом визуализация давно «перекочевала» в трехмерное пространство: ученые применяют ее для наглядного представления результатов исследований, метеорологи составляют погодные карты, руководители используют 3D-модели данных для принятия быстрых и эффективных управленческих решений.
Но остановится ли на этом процесс развития технологий визуализации? Конечно, нет. Что нас ждет в будущем? Ответ на этот вопрос можно найти, проследив историю визуализации, ведь не зря говорят: «Без знаний прошлого нет будущего».
Краткий экскурс в историю
Поскольку мы с вами говорим о визуализации, давайте и ее историю представим в наглядном виде – именно так ее изобразил Майкл Фрэндли (Michael Friendly), автор книги Handbook of Data Visualization:
До 17 века – Ранние карты и диаграммы
Первое зерно визуализации зародилось в геометрических диаграммах, в таблицах положений звезд, иллюстрациях частей тела и навигационных картах.
Среди ранних отображений количественной информации есть график перемещения звездных тел, где в двумерной системе координат показано движение планет. Этот график служит хорошей иллюстрацией данного периода:
1600-1699 – Измерения и теории
В XVII веке ученых интересовало, как измерить время, расстояние и пространство. Основной упор делался на карты и навигацию.
Именно в этот период появилась система координат, родилась теория верности и демографическая статистика.
Иллюстрацией того времени может послужить работа Кристофера Шайнера (Christopher Scheiner), датированная 1630 годом. Позднее Эдвард Тафти использовал для нее термин «маленькие множества», подразумевая под ним повторение одного элемента много раз для отображения динамики и происходящих изменений.
На этом рисунке запечатлены пятна на солнце, наблюдавшиеся в течение месяца:
1700-1799 – Новые графические формы
XVIII век – время выхода за рамки «очевидного». На картах теперь стараются отобразить не просто точку географического местоположения, появляются контуры и изолинии.
Примеры эпохи: тематические карты геологических разломов, экономические выкладки и медицинские иллюстрации. Абстрактные визуализации становятся все более распространенными. Начинает накапливаться больше информации о политических и экономических событиях, соответственно возникает необходимость в новых визуальных формах для их отображения.
Ниже – один из первых примеров наложения дополнительных данных на географическую карту:
1850 – Начало современной графики
К этому времени появились основные виды графиков: круговая, столбиковая, площадная диаграммы. Отправной точкой современной графики считается знаменитая визуализация холеры на улицах Лондона, сделанная Джоном Сноу:
В 1858 году сестра милосердия и общественный деятель Великобритании Флоренс Найтингейл изобрела первую круговую диаграмму — ее она использовала в Крымской войне с целью показать, что намного больше солдат умерло от болезней (синий), чем на поле боя (красный) или по другим причинам (черный):
1900-1950 – Смутные годы
Начались философские рассуждения и деление людей на «более визуальных» и «более табличных». Британцы считали себя более табличными. Девизом Британской академии в те времена был сбор данных («сбор пшеничных зерен»), а вот визуализация на их взгляд была уже из серии хлебопекарни.
1950 – 1975 – Возрождение
Ученые и писатели начали активно популяризировать идеи визуализации. Подобные труды выходили буквально один за одним. В 1962 году Джон Тьюки написал книгу «Будущее анализа данных», отделив математику от статистики. И если первая не терпит визуализаций, то статистика как раз обретает больший смысл и форму благодаря им.
В это время появляются первые интерактивные визуализации. Примером может служить визуализация Ричарда Бейкера:
В 1973 году американский ученый Герман Чернов использовал изображения лиц для визуализации данных. Лица Чернова - это отображение многомерных данных в виде человеческого лица, его отдельных частей. Ниже — пример оценки юристами 12 судей по Лицам Чернова:
1975 – н.в. – Интерактивная и динамическая визуализация высокого разрешения
Сегодня мы имеем широкий доступ к инструментам анализа и визуализации данных. Ключевыми моментами, которые ознаменовали эпоху интерактивной и динамической визуализации, можно считать возникновение интерактивных систем, возможность взаимодействовать с моделями (в том числе и 3D), увеличение мощности компьютеров наравне с удешевлением технологий.
Безусловно, ключевую роль в этом процессе сыграло появление Интернета и, как следствие, доступ к большим массивам данных.
Яркий пример визуализации этой эпохи – визуализация сети Интернет, сделанная Opte Project:
