Data Visualization phân cấp là một phương pháp sử dụng trong Data Visualization để hiển thị và truyền tải thông tin phân cấp hoặc hệ thống có cấu trúc. Nó giúp thể hiện mối quan hệ phân cấp giữa các thành phần và cho phép người sử dụng hiểu rõ hơn về cấu trúc và tổ chức của dữ liệu.
Ý nghĩa của Data Visualization phân cấp bao gồm:
- Hiển thị cấu trúc phân cấp: Khi dữ liệu có sự phân cấp và hệ thống hóa, Data Visualization phân cấp giúp hiển thị cấu trúc này một cách rõ ràng và dễ hiểu. Nó cho phép người xem nhìn thấy mối quan hệ giữa các thành phần và cấu trúc tổng thể của dữ liệu.
- Truyền tải thông tin liên kết: Data Visualization phân cấp cho phép người sử dụng nhìn thấy các mối liên kết giữa các thành phần phân cấp. Điều này giúp họ hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các phần tử và cách chúng tương tác với nhau.
- Tạo ra tầm nhìn tổng quan: Bằng cách sử dụng Data Visualization phân cấp, người sử dụng có thể có cái nhìn tổng quan về dữ liệu và cấu trúc tổng thể. Điều này giúp họ nhận ra các mẫu, xu hướng và ý nghĩa toàn cục của dữ liệu.
- Hỗ trợ quyết định và phân tích: Data Visualization phân cấp cung cấp một cách trực quan để khám phá và phân tích dữ liệu phân cấp. Người sử dụng có thể dễ dàng xác định các phần tử quan trọng, phân tích các mối quan hệ và đưa ra quyết định dựa trên thông tin được truyền tải.
- Tăng tính tương tác và tham gia: Data Visualization phân cấp thường cung cấp khả năng tương tác, cho phép người sử dụng thay đổi quan sát, mở rộng hoặc thu gọn các phần tử phân cấp, và tương tác với dữ liệu một cách trực quan. Điều này tạo ra một trải nghiệm tham gia và tương tác cho người sử dụng.
Tóm lại, Data Visualization phân cấp đóng vai trò quan trọng trong việc hiển thị và truyền tải thông tin phân cấp. Nó giúp hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu, mối quan hệ và mẫu phân cấp, đồng thời hỗ trợ quyết định và phân tích.
Kỹ thuật hình ảnh hóa phân cấp
Các kỹ thuật trực quan được thảo luận cho đến nay tập trung vào việc hiển thị đồng thời nhiều chiều. Tuy nhiên, đối với một tập dữ liệu lớn có số chiều cao, sẽ rất khó để hình dung tất cả các thứ nguyên cùng một lúc. Các kỹ thuật trực quan hóa phân cấp phân vùng tất cả các kích thước thành các tập hợp con (tức là không gian con). Các không gian con được hình dung theo cách phân cấp.
Các bài viết liên quan:
“Worlds- within -Worlds,” còn được gọi là n-Vision, là một phương pháp trực quan hóa phân cấp đại diện. Giả sử chúng ta muốn hình dung tập dữ liệu 6-D, trong đó các kích thước là F, X1, …, X5. Chúng tôi muốn quan sát xem chiều F thay đổi như thế nào so với các chiều khác. Trước tiên, chúng tôi có thể sửa các giá trị của kích thước X3, X4, X5 thành một số giá trị đã chọn, chẳng hạn như c3, c4, c5. Sau đó, chúng ta có thể hình dung F, X1, X2 bằng cách sử dụng đồ thị 3-D, được gọi là thế giới. Vị trí nguồn gốc của thế giới bên trong nằm ở điểm (c3, c4, c5) ở thế giới bên ngoài, là một âm mưu 3-D khác sử dụng các kích thước X3, X4, X5. Người dùng có thể thay đổi một cách tương tác, ở thế giới bên ngoài, vị trí của nguồn gốc của thế giới bên trong. Sau đó, người dùng xem những thay đổi kết quả của thế giới bên trong. Hơn nữa, người dùng có thể thay đổi các kích thước được sử dụng trong thế giới bên trong và thế giới bên ngoài. Với nhiều kích thước hơn, nhiều cấp độ thế giới hơn có thể được sử dụng, đó là lý do tại sao phương pháp này được gọi là “Worlds- within -Worlds”.
Ví dụ: “Worlds-within-Worlds.
