Definition Informationsvisualisierung
Die Benutzung von Computer gestützten, interaktiven, visuellen Repräsentation von abstrakten Daten zur Erhöhung des Verständnis
Abstrakte Daten
Daten, die keine inhärente räumliche Struktur haben und deswegen kein direktes Mapping zu geometrischen Formen ermöglicht
Informationsdesign
Wie können wir abstrakte Daten in visuelle Repräsentation umwandeln, sodass wir immer noch die Bedeutung behalten und neue Informationen enthüllen?
Datentypen
- 1D
- Zeitreihen
- 2D
- 3D, multi-dimensionale/multivariante Daten
- Hierarchien/Bäume
- Netzwerke/Graphen
Visualisierungen für 1D
- Kuchendiagramm
- Balkendiagramm
Kuchendiagramm Eigenschaften
- Beliebt für Anteiledaten
- Werte werden als Größe abgebildet, Größe der Teile - Winkel der Teile
- Objekte als Farben abgebildet
- Wertunterschiede schlecht erkennbar
Balkendiagramm Eigenschaften
- Gut zum Werte vergleichen und abbilden
- Werte werden auf die Größe abgebildet
Zeitreihen Visualisierungen
Liniengraphik
Liniengraphik Eigenschaften
- Visualisierung von zeitbezogenen Daten
- Klassische Visualisierung: Liniengraphik
- Problem: Viele Zeitreihen
-> Lösung: Wertefilter - Problem: Lange Zeitreihen
-> Lösung: Zeitfilter
Scatterplot Eigenschaften
- Daten werden abgebildet auf Position X/Y Achse, Größe, Farbe
- intuitiv, leicht lesbar
- Probleme: Overplotting
Multidimensionale Daten
- 3,..,n Spalten mit Datenwerten
- Werte über Objekte (Befragungen, Produktdaten)
- Technik: Scatterplotmatrix, Parallele Koordinaten
Scatterplot Matrix
- Alle Paare der Dimensionen als Scatterplots
- Sind in Matrix nach abgebildeten Dimensionen angeordnet
- Gut für paarweise Korrelationen/Abhängigkeiten
- Beliebt in Statistik
Scatterplot Matrix Probleme
- Viele Dimensionen
- Limitierter Platz für einzelne Scatterplots
- Nur paarweise Abhängigkeiten sichtbar
Parallele Koordinaten Eigenschaften
- Ideal: Koordinaten parallel zueinander (aus Punkt im Scatterplot wird eine Linie in parallelen Koordinaten)
- Mehrere Dimensionen nebeneinander abgebildet
-> Abhängigkeiten leicht sichtbar - Daten bei falscher (Achsen-)Anordnung nicht identifizierbar
- Overplotting
-> Lösung: Filter
Hierarchien Eigenschaften
- Natürliche Art, Daten zu strukturieren bzw. zu organisieren
- Graphen
- Visualisierung: Node-Link Diagramm, Treemaps
Node Link Diagramm Eigenschaften
- Jeder Knoten 1 Punkt
- Beziehungen als Linien
- Horizontale Ebenen
- Problem: Begrenzte Anzahl an Knoten und Ebenen (Positionierung)
-> Lösungsansatz: Kreisangeordnete Knoten
Eigenschaften Treemap - Slice and Dice Algorithmus
- Rekursive Aufteilung eines Rechtecks anhand der Baumstruktur
-> Beginnend mit der Wurzel
-> Teile anhand der Teilbaumgrößen
-> Alterniere zwischen horizontaler und vertikaler Aufteilung
Eigenschaften Graphen/Netzwerke
- Besteht aus Knoten und Kanten
- Visualisierung: Node-Link Diagramm
Eigenschaften Knoten Link Diagramm
- Jeder Knoten 1 Punkt
- Beziehung als Linie
- Klassische intuitive Graphdarstellung
- Gut um Pfade zu verfolgen
- Herausforderung: Graph Layout
- Kriterien:
-> Wenig Kantenüberschneidung, möglichst gleich große Kanten, wenig Knotenüberlappung, klar deutliche Strukturen, große Graphen, Überlappungen von Kanten und Knoten bei großen Graphen
Interaktionstechniken - View Transformations
- Örtliche Anordnung von Informationen ändern
- Navigieren
-> Zooming, Panning, Reorganisation von Objekten auf dem Bildschirm - Highlighting
Interaktionstechniken - Visual Mapping Änderungen
- Datenauswahl für Abbildung
- Farbschemaänderung
Interaktionstechniken - Datentransformation
- Daten hinzufügen
- Daten filtrieren
- Änderung der Datennormalisierung
- Dateneditieren
Interaktion
- Erlaubt dem Benutzer die Daten aus verschiedenen Perspektiven zu sehen
- Greift in die Schritte der Informationsvisualisierungspipeline ein
- Visualisierung kann durch Nutzer angepasst und so auf sein Problem zugeschnitten werden
