Рубрика «визуализация данных» - 56

в 12:11, , рубрики: world of tanks, авиабилеты, Блог компании Лаборатория данных, визуализация данных, интерфейсы, ПДД, погода, танки, транспорт

Этой весной мы в лаборатории экспериментировали с самыми разными данными: характеристиками танков в игре World of Tanks, статистикой правильных и неправильных ответов на тренажёре ПДД, температурными рекордами в городах России, нарушениями в работе маршрутных такси Нижнего Новгорода, историей изменения цен на авиабилеты. Результатом экспериментов стали 5 наглядных интерактивных визуализаций:

5 экспериментов по визуализации данных - 1

Я расскажу, как мы создаём визуализации и каких придерживаемся принципов: в общем и на примере каждой визуализации. Все примеры включают ссылки на интерактивные прототипы, где можно самостоятельно «пощупать» данные и сделать собственные выводы.

Читать полностью »

в 12:18, , рубрики: devextreme, gauges, Блог компании DevExpress, визуализация данных, разработка
Gauges: стоит ли их использовать для визуализации данных - 1

Визуализация данных — эффективный способ представления информации, содержащий в себе большое количество различных инструментов. Gauges (шкалы, индикаторы) — один из видов таких инструментов, который является если не популярным, то точно часто применяемым. Но насколько такой вид визуализации полезен и стоит ли его использовать?
Читать полностью »

в 11:41, , рубрики: timeline, wolfram cloud, wolfram language, wolfram mathematica, Блог компании Wolfram Research, визуализация данных, Программирование

Несколько лет назад мы создали сайт, посвященный хронологии возникновения и развития различных систематизированных данных и вычисляемых знаний, которые вы можете посмотреть онлайн. Я написал код, который размещает события вдоль временной шкалы, а затем наши дизайнеры провели серьёзную работу касательно дизайна получаемого материала (шрифты, заголовки, цвета и тому подобное) и довели качество до коммерческого уровня.

Новое в Wolfram Language: функция TimelinePlot для создания временной шкалы - 1

В общем, в прошлом году мы добавили функцию NumberLinePlot в Wolfram Language для визуализации точек, областей и неравенств. Как только пользователи начали работать с NumberLinePlot, мы начали получать просьбы о введении подобной функции, но с датами и временем, поэтому мы решили, что пришло время для TimelinePlot.
Читать полностью »

в 18:53, , рубрики: max, max 7, max msp, msp, визуализация, визуализация данных, данные, информация, Программирование, среда разработки

Создание полноценных приложений на Max 7. Часть 1 — Постановка задачи, визуальное программирование - 1При решении задач визуализации информации, очевидно, возникает вопрос о практической реализации задуманного. Данный цикл статей посвящен процессу проектирования приложений с помощью визуального программирования в Max 7 от компании Cycling '74. Начнем изучение вопроса, от простого к сложному. Пройдем путь от любительской заготовки до полноценного «однофайлового» приложения (standalone .exe).

Уровень: легкийЧитать полностью »

в 7:18, , рубрики: data mining, Анализ и проектирование систем, визуализация данных, имитационное моделирование, моделирование предметной области, метки: ,

Предлагаю вниманию хабрапользователей небольшую статью, описывающую практическую сторону применения такой области, как имитационное моделирование.

Постановка задачи (описание процесса)

В логистический центр по согласованному с поставщиком календарю поставок прибывает известное количество товаров одного типа. При переполнении склада заявка на поставку товаров заведомо отменяется. Товар поступает, хранится и передается в розничную точку продаж в упаковках по 8 шт. По прибытию машину встречает сотрудник центра (кладовщик), проверяет наличие необходимой сопроводительной документации, актов соответствия/качества, первичной бухгалтерской документации и сопровождает машину в зону разгрузки.

В зоне разгрузки кладовщик в присутствии экспедитора и при помощи погрузочного оборудования (электрический погрузчик) проводит прием и визуальный осмотр товара. Далее перемещает его в зону входного контроля. Специалист по качеству (контроллер) проводит входной контроль товара. При допуске, товары, при помощи специалиста по качеству, перемещаются в зону ожидания для дальнейшего размещения на стеллажах участка хранения. При обнаружении товара не соответствующего входным параметрам перемещает его в изолятор брака для осуществления дальнейшего возврата поставщику.

Комплектовщики при помощи погрузочного оборудования (электрический погрузчик) комплектуют в зоне отгрузки поставку в розничную точку продаж. Комплектация проводится при достижении остатка товара в розничной точке продаж точки восполнения запаса (точки перезаказа).

После комплектации стандартной партии отгрузки товар передается в точку розничных продаж для реализации.
Необходимо разработать модель представленного процесса для дальнейшего проведения оптимизационных экспериментов (например, определения точки перезаказа при условии отсутствия нулевого остатка в розничной точке продаж).
Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: биометрия, веб-дизайн, визуализация, визуализация данных, данные, интерфейсы, СКУД

Анализируем посещаемость сотрудников по данным СКУД - 1

Мне, как и большинству читающих сей текст, для того, чтобы сесть в рабочее кресло, необходимо успешно себя аутентифицировать в корпоративной системе контроля доступа (далее СКУД). В каждой компании это делается по-разному: с помощью электронных карт, биометрии, паролей, или по старинке — с занесением вашей записи охранником в бумажный журнал. Казалось бы, данные посещаемости уже имеют хранилище и поступают туда в одном формате, логика подсчета времени проста, как день, но мало кто использует эти данные. В большинстве случаев ни рядовой сотрудник, ни даже его начальство зачастую не могут ответить на ряд простых, но имеющих практическую ценность вопросов: сколько часов я уже нахожусь на рабочем месте? Приходил ли уже сотрудник Денисов сегодня в офис? Вернулась ли с обеда гражданка Фролова? В котором часу позавчера ушел с работы сотрудник Смирнов. В статье я расскажу, как можно получить ответы на эти вопросы и постараюсь убедить в том, что учет проведенного в офисе времени полезен для сотрудников. Если стало интересно — любезно прошу под кат.
Читать полностью »

в 9:18, , рубрики: data mining, Gnuplot, анализ данных, визуализация, визуализация данных, регрессия

Одна из базовых задач анализа данных — поиск взаимосвязи двух величин. Здесь я хочу показать пример поиска связи между ценой нефти и курсом рубля.

image

Во-первых надо определить, имеет ли вообще задача смысл. Почему нефть и рубль должны/могут быть взаимосвязаны? Вкратце, модель такая: экспортёры продают нефть за доллары, а затем продают доллары, чтобы получить рубли для расчётов внутри страны. Механизм крайне упрощён, надо учитывать объёмы добычи-продажи, что эскортируют не только нефть, не всегда экспортёры продают доллары, на курс валют влияет ЦБ интервенциями и т.д. И тем не менее, будем считать, что модель более-менее рабочая, то есть, что существуют фундаментальные причины для взаимосвязи цены нефти и курса рубля.
Читать полностью »

в 5:53, , рубрики: 3d, Блог компании КРОК, визуализация данных, грабли, Клиентская оптимизация, контент, косяки, Работа с анимацией и 3D-графикой, метки:

3D-системы — подборка отличных способов накосячить с контентом - 1

3D-системы используются для визуализации инженерных решений (типа обучения операторов АЭС, мониторинга там же), в нефтегазовой геологоразведке (туда идут самые дорогие иммерсионные системы), для демонстрации различных товаров (от кастомных дизайнов салонов автомобилей до типа укладки товара в грузовиках), для обучения ремонтников (можно разобрать двигатель Боинга), в медицине для обучения, а также для отработки эвакуаций и ЧС на разных ответственных объектах.

Главная проблема подготовки контента — это то, что на рынке много компаний, которые говорят «Мы умеем это делать», но не имеют своего железа по факту. Без двухнедельного тестирования, без чёткого понимания ограничений железа и просто знания особенных грабель — это не «умеем и можем», а «хотим, но не получится». Читать полностью »

в 6:23, , рубрики: canvas, fabricjs, interactive map, Блог компании Аркадия, визуализация данных, метки: , ,

Введение

Заказчиком была поставлена следующая задача – показывать на картах торговых центров статистику по посещаемости магазинов, использованию эскалаторов, лифтов и коридоров. Карту нужно уметь размечать — указывать точки, где показывать статистику и какую конкретно статистику. И, естественно, показывать эту статистику для выбранного периода времени и фильтров. Откуда берутся и где хранятся данные – отдельная большая тема, за скобками данной статьи.

Раз плюнуть, скажете вы – берём векторную карту торгового центра в svg и дополняем её данными. Красиво, современно, быстро. Даже есть готовые решения типа jVectorMap.

Только вот векторных карт нужных торговых центров нет, есть только те картинки, что предоставлены владельцами центров. Абсолютно разные по стилистике и наполнению. А большое количество центров (порядка 300) не позволяет перерисовать их в вектора быстро и дёшево. Да и добавление новых торговых центров потребует дополнительной работы.

Поэтому было решено использовать HTML5 canvas и для разметки карты, и для показа данных.

Выбор фреймворка

Работать напрямую с canvas API не очень удобно, но уже понапридумана куча инструментов для облегчения работы. Требования к фреймворку в нашем случае:

  1. Объектная модель поверх canvas API.
  2. Способность отрисовывать и масштабировать картинку.
  3. Интерактивность:
    • возможность манипуляции объектами на этапе разметки карты,
    • возможность масштабирования и перемещения по карте.
  4. Возможность экспорта/импорта размеченных объектов.
  5. Наличие детализированных событий.
  6. Высокая скорость отрисовки.

Под рассмотрение попали fabric.js, EaselJS, Raphaël, Paper.js и Processing.js.
Всем требованиям удовлетворяет fabric.js. Учитывая имеющийся небольшой опыт работы с ним, было решено взять его за основу. Далее в примерах использовалась версия 1.4.4.

Читать полностью »

в 9:55, , рубрики: data mining, Gnuplot, анализ данных, визуализация данных, линейная регрессия

Говорят, что нелинейная аппроксимация — это искусство, но и с обычной линейной дело, бывает, обстоит не просто.

image

Многие, наверно, помнят, что самый простой и довольно точный метод построения прямых МНК — это «прозрачной линейкой на глазок». Раньше, когда считали на калькуляторах, этот метод позволял экономить многие часы монотонных вычислений, но сейчас для заведомо линейных процессов это уже не актуально, аппроксимацию умеет мгновенно считать и рисовать даже Excel.

Однако при решении реальных задач часто приходится иметь дело с процессами, у которых модель неизвестна. В таких случаях бывает разумно строить кусочно-линейные аппроксимации. И вот тут, когда точных критериев построения просто не существует — метод «прозрачной линейки», основанный на «искусстве аппроксимации» (по простому — чуйке), опять становится актуальным.
Читать полностью »

1...1020...555657...60...67
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js