Pemvisualan data

Pemvisualan data ialah perwakilan grafik data. Ia melibatkan penghasilan gambar yang menyampaikan hubungan antara data yang diwakili kepada penonton imej. Komunikasi ini dicapai melalui penggunaan pemetaan sistematik antara tanda grafik dan nilai data dalam penciptaan pemvisualan. Pemetaan ini menetapkan bagaimana nilai data akan ditunjukkan secara visual, menentukan bagaimana dan sejauh mana sifat tanda grafik, seperti ukuran atau warna, akan berubah untuk mencerminkan perubahan dalam nilai datum.

Untuk menyampaikan maklumat dengan jelas dan cekap, pemvisualan data menggunakan grafik statistik, plot, grafik maklumat dan alat lain. Data berangka boleh dikodkan menggunakan titik, garis, atau bar, untuk menyampaikan mesej kuantitatif secara visual. Pemvisualan yang berkesan membantu pengguna menganalisis dan memberi alasan mengenai data dan bukti.^[1] Ia menjadikan data kompleks lebih mudah diakses, difahami dan dapat digunakan. Pengguna mungkin mempunyai tugas analitik tertentu, seperti membuat perbandingan atau memahami sebab-akibat, dan prinsip reka bentuk grafik (iaitu menunjukkan perbandingan atau menunjukkan sebab-akibat) mengikuti tugas tersebut. Jadual biasanya digunakan di mana pengguna akan mencari pengukuran tertentu, sementara carta pelbagai jenis digunakan untuk menunjukkan corak atau hubungan dalam data untuk satu atau lebih pemboleh ubah.

Pemvisualan data ialah seni dan sains.^[2] Ini dipandang sebagai cabang statistik deskriptif oleh beberapa orang, tetapi juga sebagai alat pengembangan teori yang didasarkan oleh orang lain. Peningkatan jumlah data yang dihasilkan oleh aktiviti Internet dan peningkatan jumlah sensor di persekitaran disebut sebagai "data besar" atau Internet sesuatu. Memproses, menganalisis dan menyampaikan data ini menghadirkan cabaran etika dan analitik untuk visualisasi data. Bidang sains data dan pengamal yang dipanggil saintis data membantu menangani cabaran ini.^[3]

Rujukan

^ "Stephen Few-Perceptual Edge-Selecting the Right Graph for Your Message-2004" (PDF). Diarkibkan (PDF) daripada yang asal pada 2014-10-05. Dicapai pada 2014-09-08.
^ Manuela Aparicio and Carlos J. Costa (November 2014). "Data visualization". Communication Design Quarterly Review. 3 (1): 7–11. doi:10.1145/2721882.2721883.CS1 maint: uses authors parameter (link)
^ Press, Gil. "A Very Short History Of Data Science". Diarkibkan daripada yang asal pada 2017-09-11. Dicapai pada 2017-08-26.

Bacaan lanjut

Cleveland, William S. (1993). Visualizing Data. Hobart Press. ISBN 0-9634884-0-6.
Evergreen, Stephanie (2016). Effective Data Visualization: The Right Chart for the Right Data. Sage. ISBN 978-1-5063-0305-5.
Healy, Kieran (2019). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-18161-5.
Post, Frits H.; Nielson, Gregory M.; Bonneau, Georges-Pierre (2003). Data Visualization: The State of the Art. New York: Springer. ISBN 978-1-4613-5430-7.
Wilke, Claus O. (2018). Fundamentals of Data Visualization. O'Reilly. ISBN 978-1-4920-3108-6.
Wilkinson, Leland (2012). Grammar of Graphics. New York: Springer. ISBN 978-1-4419-2033-1.

Pautan luar

Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization, An illustrated chronology of innovations by Michael Friendly and Daniel J. Denis.
Duke University-Christa Kelleher Presentation-Communicating through infographics-visualizing scientific & engineering information-March 6, 2015

[ReferenceA-1] "Stephen Few-Perceptual Edge-Selecting the Right Graph for Your Message-2004" (PDF). Diarkibkan (PDF) daripada yang asal pada 2014-10-05. Dicapai pada 2014-09-08.

[2] Manuela Aparicio and Carlos J. Costa (November 2014). "Data visualization". Communication Design Quarterly Review. 3 (1): 7–11. doi:10.1145/2721882.2721883.CS1 maint: uses authors parameter (link)

[3] Press, Gil. "A Very Short History Of Data Science". Diarkibkan daripada yang asal pada 2017-09-11. Dicapai pada 2017-08-26.

[1]

[2]

[3]