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Datavisualisatie
Beispiel für Datenvisualisierung: Die mathematische Darstellung der Bose-Einstein-Kondensat
Charles Minards Informationsgrafik über Napoleons Invasion in Russland

Datenvisualisierung, ebenfalls Wissensvisualisierung oder wissenschaftliche Visualisierung genannt, es ist Disziplin, die sich mit der visuell anzeigen von Dateien. Dies ist ein interdisziplinäres Feld, das beides umfasst Grafikdesign, Informatik wenn Theorie des Wissens fallen.

Allgemeines

Der Zweck einer Datenvisualisierung besteht darin, einen Einblick in die Daten mithilfe von Bilder. Ein einfaches Beispiel ist ein Diagramm einer gemessenen Temperatur zu bestimmten Tageszeiten. Umfangreichere Beispiele sind CTScans von MRTScans, die in Krankenhäusern durchgeführt werden, um bestimmte Symptome eines Patienten erkennen und Diagnosen erstellen zu können.

Die Datenvisualisierung bezieht sich auf die Visualisierung im Allgemeinen. Dies betrifft die Gestaltung von Ausdrucksformen und die (Visualisierungs-)Modelle (und Klassifikationen), die dabei für den Gestalter und Empfänger der Botschaft eine Rolle spielen.

Datenvisualisierung ist anders als Computergrafik. Computergrafik konzentriert sich auf die Erstellung von Bildern (2D/3D) mit dem Computer. Der Bereich Datenvisualisierung nutzt das Wissen aus dem Bereich der Computergrafik, um Daten zu visualisieren. Die Datenvisualisierung soll es ermöglichen, Daten zu untersuchen, zu bearbeiten und als Bilder anzuzeigen. Grundsätzlich wird der Benutzer mit den Daten interagieren.

Die Spezialität digitale Bildbearbeitung (Bildverarbeitung) untersucht 2D-Bilder (Fotos oder Videos) und versucht, daraus Informationen zu extrahieren und zu nutzen oder die Bilder zu verbessern. Die Datenvisualisierung verarbeitet Daten (sprich: Zahlen) zu visuellem Material.

Visualisierungsprozess

Der Visualisierungsprozess übersetzt Rohdaten in grafische Objekte wie Punkte, Linien oder Ebenen. Der Prozess der Datenvisualisierung beginnt mit der Datenerfassung. Dies kann daran liegen, dass Daten berechnet wurden oder durch Messungen. In jedem Fall werden die Daten für die visuelle Darstellung aufbereitet (Filtering, Eng.). Das bedeutet, dass bestimmte Daten gefiltert und ggf. transformiert werden. Nach der Transformation werden die Daten auf visuelle Objekte wie Grafiken oder 3D-Figuren projiziert (Mapping). Schließlich werden visuelle Objekte zu Pixelinformationen verarbeitet (Rendering) und auf dem Bildschirm angezeigt.

Die Datenvisualisierung ist nicht nur eine Berechnung, die durchgeführt wird. Der Nutzer hat ein Interesse an der Interaktion mit den Daten. Der Benutzer kann dies in jeder Phase des Visualisierungsprozesses tun.

Beim Berechnen oder Messen der Daten müssen Parameter eingestellt werden. Der Benutzer entscheidet auch, welche Daten aus den Daten herausgefiltert und welcher Verarbeitung vor der Anzeige der Daten unterzogen wird. Wie die Daten dargestellt werden (zB als Graph, als Histogramm oder als 3D-Bild) bestimmt der Benutzer im Schritt Mapping. Je nach Anwendung kann der Benutzer auch die Rendering-Technik bestimmen. Wenn die Daten in Echtzeit bearbeitet werden und die Daten auch in Echtzeit manipuliert werden können, ist es sinnvoll, eine schnelle Rendering-Technik zu wählen. Schließlich bestimmt der Benutzer die Ansicht: Zoomen, Drehen, Schwarzweiß oder Farbe. Der Benutzer muss dies angeben.

Formen der Datenvisualisierung

Externe Links

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