При 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 »
Предлагаю вниманию хабрапользователей небольшую статью, описывающую практическую сторону применения такой области, как имитационное моделирование.
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 »
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 »
Одна из базовых задач анализа данных — поиск взаимосвязи двух величин. Здесь я хочу показать пример поиска связи между ценой нефти и курсом рубля.
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 »
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 »
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.
Работать напрямую с canvas API не очень удобно, но уже понапридумана куча инструментов для облегчения работы. Требования к фреймворку в нашем случае:
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.
Говорят, что нелинейная аппроксимация — это искусство, но и с обычной линейной дело, бывает, обстоит не просто.
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 »
Прошел месяц с появления моей первой статьи на Хабре и 20 дней с момента появления второй статьи про линейную регрессию. Статистика по просмотрам и целевым действиям аудитории копится, и именно она послужила отправной точкой для данной статьи. В ней мы коротко рассмотрим пример нелинейной регрессии (а именно, экспоненциальной) и с ее помощью построим модель конверсии, выделив среди пользователей две группы.
Когда известно, что случайная величина y зависит от чего-то (например, от времени или от другой случайной величины x) линейно, т.е. по закону y(x)= Ax+b, то применяется линейная регрессия (так в прошлой статье мы строили зависимость числа регистраций от числа просмотров). Для линейной регрессии коэффициенты A и b вычисляются по известным формулам. В случае регрессии другого вида, например, экспоненциальной, для того чтобы определить неизвестные параметры, необходимо решить соответствующую оптимизационную задачу: а именно, в рамках метода наименьших квадратов (МНК) задачу нахождения минимума суммы квадратов (y(xi) — yi)2.
Итак, вот данные, которые будем использовать в качестве примера. Пики посещаемости (ряд Views, красный пунктир) приходятся на моменты выходя статей. Второй ряд данных (Regs, с множителем 100) показывает число читателей, выполнивших после прочтения определенное действие (регистрацию и скачивание Mathcad Express – с его помощью, к слову, вы сможете повторить все расчеты этой и предыдущих статей). Все картинки — это скриншоты Mathcad Express, а файл с расчетами вы можете взять здесь.
Добрый день, уважаемое хабра-сообщество!
Сегодня мне бы хотелось пролить свет на одну из самых неосвещённых тематик на хабре. Речь пойдёт о визуализаторе медицинских радиологических изображений или DICOM Viewer'е. Планируется написать несколько статей, в которых поговорим об основных возможностях DICOM Viewer'а — в том числе возможности воксельного рендера, 3D, 4D, рассмотрим его устройство, поддержку протокола DICOM и др. В этой статье я расскажу о воксельном рендере и его устройстве. Всем заинтересовавшимся добро пожаловать под кат.
Несколько лет назад я делал сайт о рыбалке и публиковал на нём карту окресностей города, отмечая интересные места. Я так увлёкся картами, что и сегодня занимаюсь дизайном геосервисов, а на досуге экспериментирую с картографическими визуализациями. Недавно я визуализировал статистику работы московского велопроката, а ранее опубликовал высотную модель города в виде разноцветной сетки улиц.
Это здорово, когда большие массивы данных об окружающем нас мире становятся визуальными, осязаемыми. Привлекает меня в этом не множество разноцветных линий или точек на тёмном фоне, а возможность наглядно показать и рассказать окружающим интересную историю, сделать эти данные полезными для людей. Мне хочется, чтобы увлечённых этой темой людей становилось больше — делиться знаниями друг с другом, обсуждать идеи.
Дома в центре Москвы разного цвета в зависимости от площади здания.
Данные: © Участники OpenStreetMap
О дизайне в картографии я уже рассказывали ещё буду рассказывать, ведь об этом можно рассказать много интересного. В этой истории, речь пойдёт не про традиционные карты.
Я задумал собрать что знаю про картографические визуализации и рассказать об этом. В итоге, у меня получился онлайн-курс «Визуализация геоданных» — серия мини-лекций об общих принципах и инструментах для работы с геоданными. К каждой части я собрал ссылки на дополнительные материалы и примеры рабочих файлов, чтобы можно было погрузиться в детали и попробовать что-то сделать самостоятельно. Этот пост собран из материалов курса.
