可視化とそのプロセスの理解
カリフォルニア工科大学のYoutube動画「可視化とそのプロセスの理解」について要点と要約をまとめました
3つの要点
- 要点1
可視化のプロセスは科学とデザインの組み合わせであり、非線形で反復的です。 - 要点2
可視化プロジェクトには異なる関与レベルがあり、各段階ごとに異なるソフトウェアエンジニアリングが必要です。 - 要点3
可視化には非構造化データと構造化データの2つのタイプがあり、それぞれ異なる方法で表現されます。
要約
可視化とは何か
可視化は科学とデザインの組み合わせであり、データの取得、解析、フィルタリング、マイニング、表現、改善、相互作用などのさまざまな段階を含みます。各段階は、コンピュータ科学、数学、統計学、2Dデザイン、グラフィックデザイン、ヒューマンコンピュータインタラクション、情報可視化などの異なる科学に属しています。このプロセスは直線的ではなく、むしろ反復的であり、調査、計画、作成、評価を含みます。
可視化プロジェクトの異なる関与レベル
可視化プロジェクトには、異なる関与レベルがあります。最初のステップは、データを表示するためのツールを使用してクイックな検査を行うことです。次のステップは、より詳細な分析と学習のためにカスタマイズされたツールを作成することです。科学的な研究では、ツールは短い寿命を持つ場合もあり、より安定した普及解決策の開発されることもあります。関与レベルと必要なソフトウェアエンジニアリングは、各段階ごとに異なります。
可視化における幾何学的構造とデータの種類
データの幾何学的構造により、可視化は2つのタイプに分かれます:非構造化または抽象的なデータと構造化データです。表のような非構造化データは、画面へのマッピングと視覚的な表現の作成が必要です。これは情報可視化の範疇に属します。物理的な位置や次元を持つ構造化データは、2D、3D、または多次元の形式で表現することができます。マッピングは直感的であり、相互作用によって理解が向上します。この領域は科学的可視化として知られています。
可視化のリソースと例
情報可視化や科学的な会議、例えばI Triple EやSIGGRAPHは、最新の可視化研究を見つけるための貴重なリソースです。抽象的なデータは表として可視化することができ、構造化データはメッシュとして表現することができます。ただし、データ表現の2つの形式を切り替え、両方に統計分析を行うことも可能です。
▼今回の動画
編集後記
▼ライターの学び
可視化は科学とデザインの組み合わせであり、非線形で反復的なプロセスであることを学びました。
▼今日からやってみよう
今日から可視化の基本を学んで実践してみましょう!データの可視化を試してみることができます。