Main.-Từ.-Suy nghĩ trực quan. Phương pháp trình bày dữ liệu trực quan

Suy nghĩ trực quan. Phương pháp trình bày dữ liệu trực quan

    Hình dung - Hình ảnh 24. Hiển thị trực quan Trình bày dữ liệu trực quan Nguồn: GOST 27459 87: Hệ thống xử lý thông tin. Đồ họa máy. Điều khoản và định nghĩa ...

    Phương pháp hiển thị thông tin về trạng thái của thiết bị công nghệ và tham số quy trình trên màn hình máy tính hoặc bảng điều khiển trong hệ thống điều khiển tự động trong ngành, cũng ... ... Wikipedia

    Theo nghĩa chung, phương pháp trình bày thông tin dưới dạng hình ảnh quang học (ví dụ, dưới dạng bản vẽ và hình ảnh, đồ thị, sơ đồ, sơ đồ cấu trúc, bảng, thẻ, v.v.). Hình dung rất hiệu quả được sử dụng để đại diện ... ... Từ điển Điều khoản kinh doanh

    Chữ tượng hình Ai Cập được phép mô tả trực quan trực quan các khái niệm ... Wikipedia

    Hình dung của hình thức tiêu biểu - 98. Trực quan hóa Biểu mẫu tiêu chuẩn Biểu diễn trực quan của Mẫu Nguồn: GOST 27459 87: Hệ thống xử lý thông tin. Đồ họa máy. Điều khoản và định nghĩa ... Thư mục từ điển Điều khoản của tài liệu quy định và kỹ thuật

    Hình dung - (Lat. Visualis Optic) 1. Đảo hình ảnh trực quan hoặc hình ảnh tinh thần (ví dụ: bạn có thể "đầu tiên" để tưởng tượng một trang của cuốn sách nơi cần cần thiết); 2. Trong tâm lý học, gia nhập để vi phạm suy nghĩ về thị giác ... ... Từ điển bách khoa tâm lý học và sư phạm

    GOST 27459-87: Hệ thống xử lý thông tin. Đồ họa máy. Điều khoản và định nghĩa. - Thuật ngữ GOST 27459 87: Hệ thống xử lý thông tin. Đồ họa máy. Điều khoản và định nghĩa của tài liệu gốc: 5. Nhóm trực quan tuyệt đối Lệnh tuyệt đối, nhóm trực quan hóa, trong đó tọa độ tuyệt đối được sử dụng ... ... Thư mục từ điển Điều khoản của tài liệu quy định và kỹ thuật

    Nội dung 1 Cách thức hoạt động 2 An toàn 3 Dịch vụ chuyển đường hiện tại ... Wikipedia

    xóa thông tin khỏi dữ liệu - Phân tích công nghệ dữ liệu thông minh về kho dữ liệu dựa trên các phương thức IA và công cụ ra quyết định. Quá trình phát hiện mối tương quan, xu hướng, mẫu, kết nối và danh mục. Thực hiện bằng cách nghiên cứu cẩn thận với ... Danh mục dịch thuật kỹ thuật

    Loại hệ thống ... Wikipedia

Sách

  • , Kabaki Robert và .. R là một ngôn ngữ mạnh mẽ để tính toán thống kê và đồ họa có thể đối phó với bất kỳ nhiệm vụ nào trong khu vực xử lý dữ liệu. Nó hoạt động trong tất cả các hệ điều hành quan trọng và ...
  • R trong hành động. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong R, Robert I. Kabakov. R là một ngôn ngữ mạnh mẽ cho các tính toán thống kê và đồ thị có thể đối phó với bất kỳ nhiệm vụ nào trong khu vực xử lý dữ liệu. Nó hoạt động trong tất cả các hệ thống hoạt động quan trọng và ...

Khi tăng số lượng dữ liệu tích lũy, ngay cả khi sử dụng bao nhiêu thuật toán khai thác dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt, nó trở nên khó khăn hơn để "tiêu hóa" và giải thích kết quả thu được. Và, như bạn đã biết, một trong những điều khoản của DM là tìm kiếm các mẫu thực tế hữu ích. Mô hình chỉ có thể thực tế hữu ích nếu nó có thể được hiểu và hiểu.

Các phương thức biểu diễn hình ảnh hoặc đồ họa của dữ liệu bao gồm biểu đồ, biểu đồ, bảng, báo cáo, danh sách, sơ đồ kết cấu, bản đồ, v.v.

Trực quan hóa được coi là một công ty con trong phân tích dữ liệu, nhưng bây giờ ngày càng nhiều nghiên cứu về vai trò độc lập của nó.

Phương pháp trực quan truyền thống có thể tìm thấy ứng dụng sau:

 Nhập thông tin người dùng ở dạng trực quan;

 Kháng gọn mô tả các mẫu vốn có trong bộ dữ liệu gốc;

 snap kích thước hoặc nén thông tin;

 Để cài đặt các khoảng trống trong tập dữ liệu;

 Kiểm soát tiếng ồn và khí thải trong tập dữ liệu.

Phương pháp trực quan

Phương pháp trực quan, tùy thuộc vào số lượng đo được sử dụng, được chấp nhận

phân loại thành hai nhóm:

 Biểu diễn dữ liệu trong một, hai và ba chiều;

Instation dữ liệu trong bốn chiều trở lên.

Trình bày dữ liệu trong 4 + Đo

Đệ trình thông tin theo bốn chiều và nhiều chiều hơn không có sẵn cho nhận thức của con người. Tuy nhiên, các phương pháp đặc biệt đã được phát triển để có khả năng hiển thị và nhận thức bởi một người thông tin đó.

Các phương pháp nổi tiếng nhất về trình bày đa chiều thông tin:

 Tọa độ công nghiệp;

 "Người Chernova";

 Biểu đồ nhất.

Đại diện các đặc điểm không gian

Một hướng trực quan riêng biệt là một biểu diễn trực quan.

Đặc điểm không gian của các đối tượng. Trong hầu hết các trường hợp, các quỹ như vậy phân bổ các vùng riêng lẻ trên bản đồ và biểu thị chúng với nhiều màu sắc khác nhau tùy thuộc vào giá trị của chỉ báo được phân tích.



Bản đồ được trình bày trong giao diện Scratch hiển thị dữ liệu dưới dạng cảnh quan ba chiều được xác định và các biểu mẫu được định vị và định vị (sơ đồ cột, mỗi chiều cao và màu sắc ngẫu nhiên). Phương pháp này cho phép các đặc điểm chỉ thị và tương đối của định hướng không gian

dữ liệu và nhanh chóng xác định xu hướng trong đó.

Quá trình khai thác dữ liệu. Phân tích khu vực chủ đề. Xây dựng vấn đề. Chuẩn bị dữ liệu.

Quá trình khai thác dữ liệu. BẮT ĐẦU BƯỚC.

Quá trình DM là một loại nghiên cứu. Giống như bất kỳ nghiên cứu nào, quá trình này bao gồm các giai đoạn nhất định, bao gồm các yếu tố so sánh, gõ, phân loại, khái quát hóa, trừu tượng hóa, lặp lại.

Quá trình DM được liên kết chặt chẽ với quy trình ra quyết định.

Quá trình DM xây dựng một mô hình, và trong quá trình ra quyết định, mô hình này được vận hành.

Xem xét quá trình DM truyền thống. Nó bao gồm các bước sau:

 Phân tích khu vực chủ đề;

 Cung cấp nhiệm vụ;

 Chuẩn bị dữ liệu;

 mô hình xây dựng;

check và đánh giá các mô hình;

 Chọn mô hình;

 Mô hình mô hình;

 Sửa chữa và cập nhật mô hình.

Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ xem xét chi tiết ba giai đoạn đầu tiên của quá trình khai thác dữ liệu,

các giai đoạn còn lại sẽ được xem xét trong bài giảng tiếp theo.

Giai đoạn 1. Phân tích khu vực chủ đề

Học - Đây là quá trình kiến \u200b\u200bthức về một lĩnh vực chủ đề nhất định, một đối tượng hoặc hiện tượng cho một mục đích cụ thể.

Quá trình nghiên cứu là quan sát các thuộc tính của các đối tượng để xác định và đánh giá quan trọng, từ quan điểm của nhà nghiên cứu, mối quan hệ tự nhiên giữa các tính chất này.

Giải quyết bất kỳ nhiệm vụ nào trong lĩnh vực phát triển phần mềm nên bắt đầu với nghiên cứu về khu vực chủ đề.

Khu vực chủ đề - Đây là khu vực giới hạn tinh thần của thực tế thực tế được mô tả hoặc mô hình hóa và nghiên cứu.

Khu vực chủ đề bao gồm các đối tượng được phân biệt bởi các thuộc tính và trong một số mối quan hệ nhất định giữa bản thân hoặc tương tác theo bất kỳ cách nào.

Khu vực chủ đề - Đây là một phần của thế giới thực, nó là vô hạn và chứa như

dữ liệu đáng kể và không đáng kể từ quan điểm của nghiên cứu.

Các nhà nghiên cứu cần có khả năng phân bổ phần thiết yếu của họ. Ví dụ, khi giải quyết nhiệm vụ "phát hành khoản vay?" Tất cả dữ liệu rất quan trọng về sự riêng tư của khách hàng, cho dù người phối ngẫu có công việc hay cho dù khách hàng có con nhỏ hay không, trình độ học vấn của anh ta là gì, v.v. Để giải quyết một nhiệm vụ ngân hàng khác, dữ liệu này sẽ hoàn toàn không quan trọng. Nguyên liệu dữ liệu, do đó, phụ thuộc vào việc lựa chọn khu vực chủ đề.

Trong chính nó, khái niệm này khá nhiều kỹ thuật, có một số định nghĩa tùy thuộc vào lĩnh vực hoạt động nào đang được đề cập. Mục đích của trực quan hóa là điều này có nghĩa là dữ liệu sẽ đến từ một cái gì đó trừu tượng hoặc ít nhất là không rõ ràng ngay lập tức. Trực quan hóa các đối tượng không bao gồm nhiếp ảnh và đây là sự biến đổi của vô hình trong khả thi.

Trực quan hóa dữ liệu.

Trực quan hóa thông tin là quá trình trình bày dữ liệu kinh doanh hoặc khoa học trừu tượng dưới dạng hình ảnh có thể giúp hiểu ý nghĩa của dữ liệu. Trực quan hóa thông tin là gì? Khái niệm này có thể được định nghĩa là so sánh dữ liệu rời rạc và biểu diễn trực quan của họ. Định nghĩa này không bao gồm tất cả các khía cạnh của trực quan hóa thông tin, chẳng hạn như tĩnh, động (hoạt hình) và hình dung tương tác có liên quan nhất hiện nay. Ngoài sự khác biệt giữa hình dung và hình ảnh động tương tác, phân loại hữu ích nhất dựa trên trực quan hóa khoa học, thường được thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng. Một vai trò quan trọng được trao cho tầm nhìn trong lĩnh vực giáo dục. Nó rất hữu ích khi nói đến việc dạy những người khó tưởng tượng mà không có các ví dụ cụ thể, ví dụ, cấu trúc của các nguyên tử quá nhỏ để chúng có thể được nghiên cứu mà không đắt tiền và phức tạp trong việc sử dụng thiết bị khoa học. Trực quan hóa cho phép bạn thâm nhập bất kỳ thế giới nào và tưởng tượng những gì nó dường như sẽ được tưởng tượng.

Trực quan 3d.

Phần mềm giúp các nhà thiết kế và các chuyên gia tiếp thị kỹ thuật số để tạo hình ảnh trực quan về một sản phẩm, dự án hoặc nguyên mẫu ảo ở định dạng 3D. Trực quan hóa cung cấp các công cụ dành cho nhà phát triển có thể mở rộng trực quan hóa nâng cao bằng hình ảnh trực quan là một cách hiệu quả để giao tiếp. Quan điểm phổ biến là một trong những cách tốt nhất để giao tiếp với khách hàng tiềm năng. Truyền thông hiệu quả cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn để cải thiện các dự án và tương tác sản xuất. Trực quan 3D là kỹ thuật tạo hình ảnh, biểu đồ hoặc hình động thể tích.

Sử dụng trực quan hóa trong khoa học

Ngày nay, Trực quan hóa có sự mở rộng liên tục các ứng dụng trong lĩnh vực Khoa học, Giáo dục, Công nghệ, Đa phương tiện tương tác, Y học và nhiều loại khác. Trực quan hóa cũng tìm thấy ứng dụng của nó trong lĩnh vực đồ họa máy tính, có lẽ là một trong những sự kiện quan trọng nhất của thế giới máy tính. Phát triển hoạt hình cũng góp phần thúc đẩy trực quan hóa. Sử dụng trực quan hóa để gửi thông tin không phải là một hiện tượng mới. Nó được sử dụng trong bản đồ, số liệu khoa học trong hơn một nghìn năm. Đồ họa máy tính ngay từ đầu đã được sử dụng để nghiên cứu các vấn đề khoa học. Hầu hết mọi người đều quen thuộc với hoạt hình kỹ thuật số, ví dụ, dưới dạng gửi dữ liệu khí tượng trong một báo cáo truyền hình. TV cũng cung cấp một phiên bản trực quan hóa khoa học khi nó hiển thị thông qua các chương trình máy tính và tái thiết đường hoạt hình hoặc tai nạn máy bay. Một số ví dụ thú vị nhất được tạo bởi máy tính bao gồm hình ảnh của một tàu vũ trụ thực sự trong hành động, trong sự trống rỗng vượt xa đất hoặc trên các hành tinh khác. Các hình thức trực quan động, như hình ảnh động hoặc biểu đồ giáo dục, có khả năng cải thiện chất lượng học tập, vì các hệ thống trực quan đang thay đổi theo thời gian.

Chìa khóa để đạt được các mục tiêu

Một công cụ quan trọng của sự phát triển cá nhân là gì. Cũng giống như sự khẳng định thúc đẩy có thể giúp tập trung vào việc đạt được mục tiêu của họ, điều tương tự cũng có thể được thực hiện với sự trợ giúp của trực quan hoặc hình ảnh tinh thần. Mặc dù các phương pháp trực quan theo nghĩa này đã trở nên rất phổ biến như một phương tiện để phát triển tính cách kể từ cuối những năm bảy mươi và vào đầu những năm tám mươi, mọi người đã sử dụng những hình ảnh tinh thần để thực hiện mong muốn của họ trong thời cổ đại.

Công cụ sáng tạo

Trực quan là gì? Việc sử dụng trí tưởng tượng này để tạo ra những hình ảnh tinh thần về những gì chúng ta muốn trong cuộc sống của chúng ta. Cùng với sự tập trung và cảm xúc, nó trở thành một công cụ sáng tạo mạnh mẽ giúp đạt được mục tiêu mong muốn. Với việc sử dụng đúng cách, điều này có thể dẫn đến sự tự cải thiện, sức khỏe tốt và những thành tựu khác nhau, ví dụ, trong sự nghiệp. Trong thể thao, hình ảnh tinh thần như các công cụ trực quan thường được vận động viên sử dụng để tăng kỹ năng của họ. Việc sử dụng trực quan hóa khi công nghệ liên tục dẫn đến hiệu suất và kết quả tốt hơn nhiều. Nó cũng đúng trong kinh doanh, và trong cuộc sống.

Làm thế nào nó hoạt động?

Hình dung, hoặc trí tưởng tượng, làm việc ở cấp độ sinh lý. Trái phiếu thần kinh phát sinh trong não, nói cách khác, những suy nghĩ có thể kích thích hệ thống thần kinh theo cách tương tự như một sự kiện thực sự. Loại "diễn tập" này hoặc nhịp của các sự kiện nhất định trong đầu, tạo ra các dao động thần kinh làm cho cơ bắp tạo ra những gì được yêu cầu của chúng. Lấy, ví dụ, các vận động viên tương tự. Tại thời điểm thi đấu thể thao, không chỉ các kỹ năng thể chất đặc biệt, mà còn hiểu rõ về trò chơi và một thái độ tâm lý và cảm xúc nhất định. Để hiệu quả cao hơn, giống như bất kỳ kỹ năng nào khác, trí tưởng tượng phải được đào tạo thường xuyên. Trực quan hóa không thể là gì? Những bài học về sự phát triển của trí tưởng tượng bao gồm các yếu tố quan trọng, cụ thể là hình ảnh tinh thần của thư giãn, thực tế và có hệ thống.

Khi nào nên sử dụng trực quan hóa?

Quan sát ngoạn mục về kết quả thành công của các hoạt động của nó có thể được thực hiện hoàn toàn cho bất kỳ dịp nào. Nhiều người sử dụng trực quan để hồi sinh mục tiêu của họ. Nhiều vận động viên, diễn viên và ca sĩ tiếp cận một cái gì đó đầu tiên trong tâm trí của họ, và sau đó chỉ trong thực tế. Nó giúp tập trung và loại bỏ một số nỗi sợ hãi sơ bộ và nghi ngờ. Đây là một loại khởi động hoặc loa, có thể được tổ chức trước một sự kiện quan trọng và thú vị. Trực quan hóa là một công cụ chuẩn bị tuyệt vời luôn dẫn đến sự gia tăng hiệu suất.

Quá trình trực quan hóa như thế nào?

Bạn có thể đi đâu đó ở một nơi yên tĩnh và kín đáo nơi không ai sẽ làm phiền bạn, nhắm mắt lại và nghĩ về mục tiêu, điều chỉnh, hành vi hoặc kỹ năng mà bạn muốn mua. Làm một hơi thở sâu và thư giãn. Cố gắng trực quan hóa chủ đề hoặc tình huống rõ ràng và trong tất cả các chi tiết càng tốt. Cảm xúc và cảm xúc cũng đóng một vai trò lớn, hãy cố gắng cảm nhận những gì tôi muốn nhất trên thế giới. Thực hành tập thể dục có giá trị ít nhất hai lần một ngày khoảng 10 phút mỗi lần và kiên trì cho đến khi họ thành công. Nó cũng quan trọng để duy trì một tâm trạng tốt trong toàn bộ quá trình.

Lợi thế của trực quan hóa

Trực quan hệ thống của mô hình mong muốn của họ sẽ giúp điều hướng tốt hơn cách đạt được mục tiêu của mình, sẽ truyền cảm hứng và thúc đẩy, sẽ tăng tâm trạng với những hình ảnh tích cực, dễ chịu và sẽ cứu khỏi những cảm xúc tiêu cực. Trong cuộc sống và trong công việc, thành công bắt đầu với mục tiêu. Nó có thể giảm cân, tăng theo dịch vụ, loại bỏ những thói quen xấu, bắt đầu kinh doanh riêng. Mục tiêu lớn hoặc nhỏ cho một mốc quan trọng. Chúng giống như một la bàn - giúp di chuyển đúng hướng. Trực quan hóa được mô tả bởi Aristotle hơn 2000 năm trước. Người suy nghĩ tuyệt vời của thời gian của mình mô tả quá trình này với những từ như vậy: "Đầu tiên, phải có một lý tưởng nhất định, rõ ràng, thực tế, một mục tiêu hoặc một nhiệm vụ. Thứ hai, có nghĩa là cần thiết để đạt được chúng: Trí tuệ, tiền, tiền bạc và phương pháp . Thứ ba Điều quan trọng nhất là tìm hiểu cách quản lý tất cả các phương tiện cần thiết để đạt được kết quả mong muốn. "

Xem - nó có nghĩa là tin tưởng

Thông thường nó xảy ra như thế này: Tôi sẽ không tin cho đến khi tôi nhìn thấy. Trước khi bạn tin vào khả năng đạt được mục tiêu, trước tiên bạn cần phải có một biểu diễn trực quan về nó. Kỹ thuật tạo ra một hình ảnh tinh thần của sự kiện tương lai khiến nó có thể trình bày các kết quả mong muốn và cảm thấy niềm vui của việc đạt được chúng. Khi điều này xảy ra, một người được thúc đẩy và sẵn sàng để đạt được mục tiêu của mình.
Điều đáng nhớ là đây không phải là một mánh khóe xảo quyệt, không chỉ là ước mơ và hy vọng cho tương lai. Thay vào đó, Trực quan hóa là một phương pháp được phát triển tốt để cải thiện hiệu quả, được sử dụng bởi những người thành công trong các lĩnh vực khác nhau. Các nghiên cứu cho thấy trực quan hóa tăng các chỉ số thể thao bằng cách cải thiện động lực, phối hợp và tập trung. Nó cũng giúp thư giãn và cho phép bạn giảm bớt sự sợ hãi và lo lắng.

Tại sao trực quan hóa công việc?

Theo các nghiên cứu trong đó các ảnh chụp nhanh não bắt được công việc của trực quan hóa đã được sử dụng, có thể kết luận rằng các tế bào thần kinh trong não, các tế bào dễ kích hoạt điện này truyền thông tin để diễn giải hình ảnh như một hành động tương đương với cuộc sống thực. Bộ não tạo ra động lượng, nó tạo ra các con đường thần kinh mới - tích lũy tế bào trong não của chúng ta làm việc cùng nhau để tạo lại những ký ức hoặc mô hình hành vi. Tất cả điều này đang xảy ra mà không có hoạt động thể chất, nhưng do đó, bộ não như nó sẽ tự lập trình để thành công. Một lợi thế lớn về sức mạnh trực quan là nó hoàn toàn có sẵn cho tất cả mọi người.

Giao tiếp không thể tách rời giữa tâm trí và cơ thể

Trực quan hóa là một thực hành tinh thần. Với sự giúp đỡ của nó, các lực lượng tự nhiên của tâm trí là mạnh mẽ. Chúng ta có thể sử dụng sức mạnh của tâm trí để trở nên thành công trong tất cả các quả cầu của cuộc sống của chúng ta. Kỹ thuật tâm lý dạy chúng ta cách sử dụng trí tưởng tượng để tưởng tượng những điều cụ thể mà chúng ta muốn có trong cuộc sống của chúng ta. Thật tuyệt vời khi suy nghĩ của chúng ta ảnh hưởng đến thực tế của chúng ta.

Các nhà khoa học đã chứng minh rằng chúng tôi chỉ sử dụng 10% tổng tiềm năng của não, và điều này là tốt nhất. Tôi có thể học được hiệu quả hơn về khả năng tự nhiên của chúng tôi không? Các hệ thống trực quan là các kết nối sinh học không thể tách rời giữa tâm trí và cơ thể, cũng như kết nối giữa tâm trí và thực tế. Nếu chúng ta học cách sử dụng trí tưởng tượng và trực quan hóa đúng hướng, nó có thể trở thành một phương tiện cực kỳ mạnh mẽ để có được những gì chúng ta muốn trong cuộc sống của chúng ta. Điều quan trọng là tìm hiểu cách sử dụng sức mạnh của tâm trí chúng ta cùng với một cách tiếp cận sáng tạo giúp phát hiện ra và phát triển những tài năng và cơ hội tiềm ẩn.

"Họ nói một bản vẽ là hàng ngàn từ, và điều này là đúng, nhưng với điều kiện bản vẽ là tốt." Bowman.

Khi tăng số lượng dữ liệu tích lũy, ngay cả khi sử dụng bao nhiêu thuật toán khai thác dữ liệu mạnh mẽ và linh hoạt, nó trở nên khó khăn hơn để "tiêu hóa" và giải thích kết quả thu được. Và, như bạn đã biết, một trong những quy định của việc khai thác dữ liệu là tìm kiếm các mẫu thực tế hữu ích. Mô hình chỉ có thể thực tế hữu ích nếu nó có thể được hiểu và hiểu.

Năm 1987, theo sáng kiến \u200b\u200bcủa Ủy ban kỹ thuật máy tính ACM SIGGRAPH IEEE của đồ họa máy tính, do nhu cầu sử dụng phương pháp, phương tiện và công nghệ dữ liệu mới, các hướng trực quan tương ứng đã được xây dựng.

Các phương thức biểu diễn hình ảnh hoặc đồ họa của dữ liệu bao gồm biểu đồ, biểu đồ, bảng, báo cáo, danh sách, sơ đồ kết cấu, bản đồ, v.v.

Trực quan hóa được coi là một công ty con trong phân tích dữ liệu, nhưng bây giờ ngày càng nhiều nghiên cứu về vai trò độc lập của nó.

Phương pháp trực quan truyền thống có thể tìm thấy ứng dụng sau:

∙ trình bày thông tin cho người dùng ở dạng thị giác;

∙ mô tả nhỏ gọn các mẫu vốn có trong tập dữ liệu nguồn;

∙ giảm kích thước hoặc nén thông tin;

∙ khôi phục các khoảng trống trong tập dữ liệu;

∙ tìm tiếng ồn và khí thải trong tập dữ liệu.

Trực quan công cụ khai thác dữ liệu

Mỗi thuật toán khai thác dữ liệu sử dụng một cách tiếp cận cụ thể để trực quan hóa. Trong các bài giảng trước, chúng tôi đã xem xét một số phương thức khai thác dữ liệu. Trong quá trình sử dụng từng phương thức, hoặc đúng hơn là triển khai phần mềm của nó, chúng tôi đã nhận được một số người trực quan, trong đó chúng tôi đã quản lý để giải thích kết quả thu được do công việc của các phương pháp và thuật toán có liên quan.

∙ Đối với các quyết định về cây, trình hiển vi của các giải pháp này, một danh sách các quy tắc, một bảng liên hợp.

∙ Đối với các mạng thần kinh, tùy thuộc vào công cụ, nó có thể là một cấu trúc liên kết mạng, một biểu đồ thay đổi độ lớn của lỗi cho thấy quá trình học tập.

∙ Đối với bản đồ Kohonen: Đầu vào, đầu ra, thẻ cụ thể khác.

∙ Đối với hồi quy tuyến tính, đường hồi quy xuất hiện như một trình hiển thị.

∙ Để phân cụm: Dendrograms, sơ đồ phân tán.

Biểu đồ và biểu đồ tán xạ thường được sử dụng để đánh giá chất lượng của phương pháp này hoặc phương thức đó.

Tất cả các cách biểu diễn trực quan hoặc hiển thị dữ liệu này có thể thực hiện một trong các chức năng:

∙ là một minh họa về việc xây dựng mô hình (ví dụ: biểu diễn cấu trúc (đồ thị) của mạng thần kinh);

∙ giúp giải thích kết quả thu được;

∙ là một phương tiện để đánh giá chất lượng của mô hình xây dựng;

∙ kết hợp các chức năng được liệt kê ở trên (Cây giải pháp, Dendrogram).

Mô hình khai thác dữ liệu trực quan

Chức năng đầu tiên (minh họa xây dựng mô hình), trên thực tế, là một hình ảnh trực quan của mô hình khai thác dữ liệu. Có nhiều cách khác nhau để trình bày các mô hình, nhưng biểu diễn đồ họa của nó cung cấp cho người dùng "giá trị" tối đa. Người dùng, trong hầu hết các trường hợp, không phải là một chuyên gia về mô hình hóa, hầu hết anh ta là một chuyên gia trong lĩnh vực chủ đề của nó. Do đó, mô hình khai thác dữ liệu phải được thể hiện trên ngôn ngữ tự nhiên nhất đối với anh ta hoặc ít nhất, chứa một số lượng tối thiểu các yếu tố toán học và kỹ thuật khác nhau.

Do đó, khả năng truy cập là một trong những đặc điểm chính của mô hình khai thác dữ liệu. Mặc dù vậy, cũng có một cách phổ biến và dễ nhất để thể hiện mô hình, như một "hộp đen". Trong trường hợp này, người dùng không hiểu hành vi của mô hình sử dụng. Tuy nhiên, mặc dù hiểu lầm, nó nhận được kết quả - các mẫu được xác định. Một ví dụ kinh điển về một mô hình như vậy là một mô hình của một mạng lưới thần kinh.

Một cách khác để đại diện cho mô hình là đại diện cho nó một hình thức trực quan, dễ hiểu. Trong trường hợp này, người dùng thực sự có thể hiểu mô hình "bên trong" là gì. Do đó, có thể đảm bảo sự tham gia trực tiếp vào quy trình.

Những mô hình như vậy cung cấp cho người dùng khả năng thảo luận về logic của nó với các đồng nghiệp, khách hàng và những người dùng khác hoặc giải thích nó.

Hiểu mô hình dẫn đến hiểu nội dung của nó. Là kết quả của sự hiểu biết, sự tự tin trong mô hình tăng lên. Một ví dụ cổ điển là một giải pháp cây. Các quyết định cây được xây dựng thực sự cải thiện sự hiểu biết về mô hình, tức là. Công cụ khai thác dữ liệu được sử dụng.

Ngoài sự hiểu biết, các mô hình như vậy cung cấp cho người dùng tương tác với mô hình, hãy hỏi câu hỏi của cô ấy và nhận câu trả lời. Một ví dụ về sự tương tác như vậy là phương tiện "mà nếu". Sử dụng hộp thoại "Hệ thống", người dùng có thể hiểu về mô hình.

Bây giờ chúng tôi chuyển sang các chức năng giúp giải thích và đánh giá kết quả của việc xây dựng các mô hình khai thác dữ liệu. Đây là tất cả các loại đồ họa, biểu đồ, bảng, danh sách, v.v.

Ví dụ về các công cụ trực quan, mà bạn có thể ước tính chất lượng của mô hình, là sơ đồ phân tán, bảng liên hợp, biểu đồ thay đổi độ lớn của lỗi.

Sơ đồ phân tán.nó là một biểu đồ của độ lệch của các giá trị được dự đoán bằng mô hình, từ thực tế. Các sơ đồ này được sử dụng cho các giá trị liên tục. Một đánh giá trực quan về chất lượng của mô hình được xây dựng chỉ có thể chỉ có thể ở cuối quá trình xây dựng.

Bảng màuĐược sử dụng để ước tính kết quả phân loại. Các bảng như vậy được sử dụng cho các phương thức phân loại khác nhau. Chúng đã được chúng tôi sử dụng trong các bài giảng trước. Đánh giá chất lượng của mô hình xây dựng chỉ có thể xảy ra vào cuối quá trình xây dựng mô hình.

Lịch trình thay đổi độ lớn của lỗi. Lịch trình thể hiện sự thay đổi độ lớn của lỗi trong quá trình hoạt động của mô hình. Ví dụ, trong quá trình hoạt động của các mạng thần kinh, người dùng có thể theo dõi lỗi về các bộ học tập và thử nghiệm và ngừng học cách ngăn chặn mạng "đào tạo lại". Ở đây, đánh giá chất lượng của mô hình và thay đổi của nó có thể được đánh giá trực tiếp trong quá trình xây dựng mô hình.

Ví dụ về các công cụ trực quan giúp giải thích kết quả là: đường xu hướng trong hồi quy tuyến tính, thẻ Kohonen, sơ đồ tán xạ trong phân tích cụm.

Phương pháp trực quan

Các phương thức trực quan hóa, tùy thuộc vào số lượng đo được sử dụng, là thông lệ được phân loại thành hai nhóm:

∙ trình bày dữ liệu trong một, hai và ba chiều;

∙ trình bày dữ liệu trong bốn hoặc nhiều kích thước.

Trình bày dữ liệu trong một, hai và ba chiều

Nhóm các phương thức này bao gồm các cách nổi tiếng để hiển thị thông tin có sẵn cho nhận thức của trí tưởng tượng của con người. Hầu như bất kỳ công cụ khai thác dữ liệu hiện đại nào bao gồm các phương thức biểu diễn trực quan từ nhóm này.

Phù hợp với số lượng đo lường, đây có thể là những cách sau:

∙ đo một chiều (univariate) hoặc 1-D;

∙ đo hai chiều (bivariate) hoặc 2-D;

∙ đo lường ba chiều hoặc chiếu (dự án) hoặc 3-D.

Cần lưu ý rằng mắt người tự nhiên nhất nhận thấy các bài thuyết trình hai chiều về thông tin.

Khi sử dụng bản trình bày thông tin hai và ba chiều, người dùng có khả năng xem các mẫu của tập dữ liệu:

∙ cấu trúc cụm và phân phối các đối tượng cho các lớp (ví dụ: trên sơ đồ phân tán);

∙ Đặc điểm tôpô;

∙ sự hiện diện của xu hướng;

∙ thông tin về vị trí lẫn nhau của dữ liệu;

∙ sự tồn tại của các phụ thuộc khác vốn có trong tập dữ liệu thử nghiệm.

Nếu tập dữ liệu có nhiều hơn ba chiều, thì có thể tùy chọn:

∙ việc sử dụng các phương thức trình bày thông tin đa chiều (chúng được thảo luận dưới đây);

∙ giảm kích thước trước đó Một cách ngắt kết nối hai chiều. Có nhiều cách khác nhau để giảm kích thước, một trong số đó là một phân tích nhân tố - được xem xét ở một trong những bài giảng trước đó. Để giảm kích thước và bản trình bày trực quan đồng thời về thông tin trên bản đồ hai chiều, thẻ Kohonen tự tổ chức được sử dụng.

Trình bày dữ liệu trong 4 + Đo

Đệ trình thông tin theo bốn chiều và nhiều chiều hơn không có sẵn cho nhận thức của con người. Tuy nhiên, các phương pháp đặc biệt đã được phát triển để có khả năng hiển thị và nhận thức bởi một người thông tin đó.

Các phương pháp nổi tiếng nhất về trình bày đa chiều thông tin:

∙ tọa độ song song;

∙ "Khuôn mặt Chernova";

∙ sơ đồ cánh hoa.

Tọa độ song song

Trong tọa độ song song, các biến được mã hóa theo chiều ngang, đường thẳng đứng xác định giá trị của biến. Một ví dụ về một bộ dữ liệu được trình bày trong tọa độ cartesian và tọa độ song song được đưa ra trong hình. 16.1. Phương pháp này đại diện cho dữ liệu đa chiều được phát minh bởi Alfred Inselberg vào năm 1985.

Chú thích: Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ xem xét những câu hỏi như vậy: Các hiệp hội là cơ sở của công việc của bộ não con người, khái niệm về lý thuyết về xử lý, hệ thống hóa và trực quan hóa thông tin, ánh xạ tâm trí và suy nghĩ thị giác.

Như đã đề cập ở trên, chủ đề của khóa học này là ánh xạ tâm trí - một kỹ thuật hiệu quả để cải thiện năng suất cá nhân. Nhưng trước khi thảo luận về các lĩnh vực ứng dụng của bản đồ tư duy "OV, các quy tắc cho các lỗi xây dựng và điển hình của họ về việc sử dụng, hơn nữa, trước khi cố gắng giải thích bản đồ tâm trí nào nói chung, bạn cần nói về suy nghĩ trực quan (hoặc rạng rỡ) , sự hiện thân và kết quả của bản đồ tư duy.

Hiệp hội là cơ sở của công việc của bộ não con người

Bạn đã bao giờ nghĩ về các nguyên tắc nào là công việc của những máy tính siêu năng lượng mà mỗi chúng ta mặc trong hộp sọ của bạn? Sẵn sàng đặt cược - suy nghĩ đầu tiên đã đến với người đứng đầu hầu hết các độc giả là về bộ vi xử lý bên dưới máy tính xách tay và máy trạm của chúng tôi. Tuy nhiên, những nghi ngờ mơ hồ về sự không tương thích của "loại trọng lượng" của một microchip silicon và não vẫn không tự tin để tranh luận về cách mọi thứ đơn giản - số học nhị phân, "Có một xung - không có động lực" và tất cả những gì. Có, như mô hình não của não, máy nhị phân khá chấp nhận được, nhưng đây là một mô hình rất thô (chúng ta nhớ rằng bất kỳ mô hình nào chỉ phản ánh một điều quan trọng nhất trong đối tượng thuộc tính ngữ cảnh này là đúng?). Bằng cách nào đó quá nguyên gia hóa ra - để giảm suy nghĩ của chúng ta đối với số không và đơn vị. Nhưng làm thế nào sau đó để giải thích rằng tầng của những kỷ niệm nhỏ - cảm giác, màu sắc, mùi hôi, ý tưởng vội vã với đôi mắt tinh thần của chúng ta khi chúng ta nghĩ về điều gì đó? Nhiều hình ảnh trong số những hình ảnh này cho hầu hết người nước ngoài không được kết nối với chủ đề phản ánh của chúng tôi và có nghĩa là một cái gì đó cụ thể chỉ dành cho họ, vì chúng được liên kết với một số ký ức và kinh nghiệm cá nhân. Cho phép bản thân suy nghĩ về một cái gì đó và không tuân theo một số hướng suy nghĩ nhất định - bạn sẽ ngạc nhiên khi nào xa và xa các chủ đề phản chiếu ban đầu: các hình ảnh thay thế liên quan đến các liên kết của một chuỗi, kéo nhau từ Các thùng của bộ nhớ, nhanh chóng dẫn bạn từ đối tượng bạn nghĩ về. Tất nhiên, bạn có thể cố gắng giải thích hành vi tương tự của bộ não ở chỗ nó chỉ đơn giản là một chương trình xử lý thông tin phân nhánh phức tạp rực rỡ dựa trên dữ liệu đã được lưu trữ trong bộ nhớ, nhưng mọi thứ không đơn giản như vậy.

Bất kỳ thông tin nào vào não của chúng ta (không quan trọng là đó là một cảm ứng, hương vị, mùi, màu sắc, âm thanh), kéo vào ánh sáng của Thiên Chúa, khối lượng của những kỷ niệm nhỏ, suy nghĩ và cảm giác, giống như đá rơi vào ao nước đồng tâm vòng tròn. Và mỗi ký ức này đang kéo khối lượng của người khác, lần lượt, khiến những hình ảnh, suy nghĩ hoặc ý tưởng mới và mới đối với cuộc sống. Vâng, tôi hiểu rằng đã có một chút độc giả mệt mỏi với lý luận rộng lớn của nó. Và bản chất của họ là các đơn vị và người nói chuyện có lẽ rất tốt để giải thích bộ não của chúng ta hoạt động như thế nào trên "cấp độ vật lý", nhưng nếu nói đến nguyên tắc công việc của mìnhSau đó, nó không nên nói về các bit, mà là về hiệp hội là đơn vị xử lý thông tin tối thiểu bởi bộ não con người. Ghi nhớ khái niệm về Lexeme như một đơn vị ngôn ngữ tối thiểu có một ý nghĩa độc lập? Vì vậy, trong ngôn ngữ mà "nói" não của chúng ta, Lexes như vậy là hiệp hội. Hiệp hội là gì?

Hiệp hội:

  • trong sinh lý - sự hình thành mối liên hệ tạm thời giữa các kích thích thờ ơ do kết quả của nhiều thời gian;
  • trong Tâm lý học là một mối quan hệ thường xuyên giữa các sự kiện riêng lẻ, sự thật, đối tượng hoặc hiện tượng phản ánh trong ý thức và cố định trong bộ nhớ.

Trong sự hiện diện của một kết nối kết hợp giữa các hiện tượng tinh thần A và B, sự xuất hiện của sự xuất hiện trong ý thức của hiện tượng B thường xuyên trong ý thức của một người.

Vì vậy, mỗi hiệp hội có liên quan đến một số lượng lớn các hiệp hội mới, lần lượt, được liên kết với các khái niệm mới và mới. Do đó, tư duy có thể được thể hiện dưới hình thức một thuật toán kết hợp phức tạp, một loại slalom trên các nhánh của cây liên kết, phân kỳ từ thùng - tư tưởng chính. Cùng một lúc, giáo sư Anokhin (http://ru.wikipedia.org/wiki/anokhin._porth_kuzmich) cho biết, khả năng của bộ não về sự hình thành các kết nối kết hợp sẽ vượt xa khả năng lưu trữ thông tin. Đối với công suất thông tin của não, nó cũng rất ấn tượng - Tiến sĩ Mark Rosenzweig (http://en.wikipedia.org/wiki/mark_roosenzweig) đã viết rằng ngay cả khi một người đã nhớ 10 đơn vị thông tin (Word, hình ảnh Hoặc một ấn tượng tiểu học khác) mỗi giây trong 100 năm, điền vào ít hơn một phần mười khối lượng bộ nhớ người. Và cho dù cách các đơn vị thông tin như vậy cũng như trong đầu của chúng ta, số lượng hiệp hội liên kết với họ, một vài đơn hàng trên! Tiềm năng của bộ não con người liên quan đến việc tạo ra các hiệp hội thực sự vô hạn: tất cả các ý tưởng, ký ức và cảm giác của chúng tôi được lưu trữ trong đầu của chúng tôi dưới dạng "các bài hát" đặc biệt - cuộn dây kết nối với chúng với những suy nghĩ khác.

Dưới đây là một ví dụ về những gì thường đang diễn ra trong đầu của chúng tôi:

Nó thực sự là một hình ảnh rất quen thuộc?

Do đó, nền tảng của bộ não của chúng ta dựa trên hai nguyên tắc chính.

  • Suy nghĩ liên kết - Sự kết nối của từng ký ức với khối lượng hình ảnh khác, và đó là về nguyên tắc này mà chúng tôi đã nói mười phút cuối.
  • Phân cấp các khái niệm - Trong mỗi "bản nhạc" liên kết như vậy, một trong những hình ảnh là chính (root), từ đó các nhánh của các bản nhạc được chuyển hướng đến các khái niệm, ý tưởng, ký ức khác của các khái niệm khác. Kết quả là, chúng tôi nhận được một loại cây (hoặc đồ thị) của hình ảnh liên quan đến khái niệm ban đầu.

Nếu bạn cố gắng kết hợp hai nguyên tắc này (hoạt động trong khu phức hợp, bổ sung cho nhau), nên nói về cái gọi là bức xạ, hoặc là trực quan, tư duy. Chúng ta sẽ nói về anh ta trong cùng một bài giảng, nhưng một lát sau. Trong khi đó, chúng tôi sẽ cố gắng đối phó với những lý thuyết về xử lý, hệ thống hóa và hình dung thông tin tồn tại tại thời điểm này và liệu họ không có bất kỳ đặc điểm chung nào với các nguyên tắc trên của bộ não con người.

Khái niệm về lý thuyết về xử lý, hệ thống hóa và trực quan hóa thông tin

Lý thuyết xử lý thông tin tương ứng

Hãy bắt đầu với định nghĩa.

Xử lí dữ liệu - Bất kỳ chuyển đổi thông tin từ một loài này sang loài khác, được sản xuất bởi các quy tắc chính thức nghiêm ngặt.

Lý thuyết điều trị thông tin (Lý thuyết xử lý thông tin) - Hướng kiến \u200b\u200bthức khoa học, nghiên cứu cách mọi người đối xử với mọi người thông tin, được chọn và đồng hóa, và sau đó được sử dụng trong quá trình ra quyết định và quản lý hành vi của họ.

Lý thuyết xử lý thông tin được sử dụng trong nghiên cứu về nhận thức, trí nhớ, sự chú ý, lời nói, suy nghĩ và giải quyết các vấn đề về tâm lý học thực nghiệm. Đổi lại, logic toán học, kỹ thuật truyền thông, lý thuyết thông tin và lý thuyết về hệ thống máy tính đã đóng góp lớn cho sự phát triển của các lý thuyết này. Tại sao chúng ta nói "Lý thuyết" - trong một số nhiều? Thực tế là nó thực sự nên nói về cả gia đình các chương trình nghiên cứu và lý thuyết và nghiên cứu hoàn toàn phân mảnh. Đương nhiên, như trong bất kỳ cộng đồng khoa học nào, không có sự đồng ý giữa các nhà nghiên cứu và trong sự trỗi dậy - ý kiến \u200b\u200bcủa các nhà khoa học chỉ hội tụ trong một số bưu kiện, lý thuyết và phương pháp nghiên cứu ban đầu. Trong khuôn khổ gia đình được đề cập, các cách tiếp cận như ngôn ngữ học biến đổi (http://ru.wikipedia.org/wiki / agent_linguic) có thể được phân biệt (http://ru.wikipedia.org/wiki//en.wikipedia.org / wiki (http://www.gumer.info/bibliotek_buks/psihol/ jaroschev / 11.php) và hành vi triệt để. BiHewicism, đặc biệt, đã tham gia vào việc nghiên cứu hành vi của động vật và tích cực phân bố các nguyên tắc của nó cho tất cả các lĩnh vực tâm lý học. Tuy nhiên, một số khó khăn nảy sinh trong khi cố gắng mở rộng lý thuyết và phương pháp về chủ nghĩa hành vi về các quy trình biểu tượng của một người, đặc biệt, thành các khả năng ngôn ngữ. Khi sự thất vọng của các nhà khoa học trong các phương pháp quen thuộc đã trở thành phổ quát, các nhà nghiên cứu tâm lý học đã kêu gọi các lý thuyết khác, do kết quả mà họ gần như quên mất về chủ nghĩa hành vi. Tuy nhiên, các nhà khoa học phát triển lý thuyết về xử lý thông tin được chia sẻ với niềm tin của người tiền nhiệm của họ đối với chủ nghĩa kinh nghiệm, chủ nghĩa hoạt động, v.v. Vâng, các nhà tâm lý học từ chối lan truyền các kết luận thu được do các thí nghiệm với động vật, và từ việc giải thích hành vi có thể nhìn thấy của các cá nhân theo lý do bên ngoài, đặc biệt là ảnh hưởng môi trường. Đồng thời, phương pháp chung và phương pháp thống kê để xử lý kết quả của các thí nghiệm vẫn giữ nguyên - chỉ các động vật đã được thay đổi như các đối tượng. Nhà khoa học của Brathy nhắc lại sự tồn tại của các khả năng bẩm sinh và bắt đầu tích cực thảo luận các quy trình nội bộ như kế hoạch, chiến lược, hình ảnh, giải pháp và hiệp hội.

Thế kỷ XX được đánh dấu bằng sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ truyền thông - điện thoại, đài phát thanh và truyền hình. Sự tương tự của việc xử lý thông tin của bộ não người và công việc được mô tả trong lý thuyết giao tiếp của kênh thông tin được mô tả trong các nhà tâm lý học rất minh họa. Một vai trò lớn trong việc tạo ra một lý thuyết toán học về thông tin và việc chuyển các khái niệm về lý thuyết về giao tiếp với công việc của bộ não con người được chơi bởi các nghiên cứu về Clang Shannon (tên quen thuộc, phải không?). Lý thuyết được tạo bởi anh ta mô tả việc chuyển tin nhắn về bất kỳ bản chất nào từ bất kỳ nguồn nào đến bất kỳ người nhận nào, bao gồm cả việc truyền tín hiệu trong não người.

Nhưng hãy để chúng tôi nhớ về một tên không thể hiểu được đề cập bởi chúng tôi khi bắt đầu phần này, ngôn ngữ học biến đổi. Một lần, Nam Khomsky (http://ru.wikipedia.org/wiki/ homensky, _noam) lập luận rằng ngôn ngữ của con người là không thể giải thích một cách khoa học từ vị trí của chủ nghĩa biaheviorism. Ông nhấn mạnh rằng phương pháp này hoàn toàn không chính xác đại diện cho bản chất của ngôn ngữ, bỏ qua cấu trúc, quy tắc và ngữ pháp của nó. Trên thực tế, ông đã nói về "các quy tắc trong đầu" của một người, cho phép biến đổi (biến đổi) thông tin được truyền đi - để chia nó thành các đơn vị ngữ nghĩa (từ) và liên kết các đơn vị này trong số đó. Thừa cân từ chủ nghĩa hành vi, mô hình xử lý thông tin mới để tìm kiếm ý tưởng ngày càng nghiêng về ngôn ngữ học. Ở đây và các nhà nghiên cứu hiện đại tìm cách phát hiện các quá trình tâm lý hoặc các hoạt động tinh thần làm nền tảng cho hoạt động ngôn ngữ. Các loại hoạt động nhận thức như nhận thức, bộ nhớ, suy nghĩ và sự hiểu biết đang tích cực được nghiên cứu. Và khái niệm của Hiệp hội lại không còn sang một bên.

Về lý thuyết về lý thuyết về hệ thống máy tính, tiêu đề này cũng che giấu toàn bộ brood của các ngành học hoàn toàn khác nhau. Ở đây bao gồm lý thuyết về thuật toán, phương pháp số, lý thuyết về automata hữu hạn, ngôn ngữ lập trình, lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và nhiều hơn nữa ... và đây không phải là tính năng duy nhất liên quan đến lý thuyết về hệ thống điện toán với tâm lý của xử lý thông tin , - cả hai hướng đều tăng từ logic toán học, cả hai đều tham gia vào việc nghiên cứu về thiên nhiên hành vi hợp lý và sự xuất hiện của các máy tính toán và sự phát triển của các nguyên tắc mà chúng được xây dựng, dẫn đến sự xuất hiện của sự tương tự khác về tinh thần và trí tuệ của con người khả năng. Các mô hình máy đã giúp suy nghĩ học tập và đặc biệt - quá trình giải quyết vấn đề. Tước từ sự tương tự này, các nhà tâm lý học đang cố gắng giải thích cách bộ não nhận được thông tin, chú thích và duy trì nó trong bộ nhớ, sau đó nó sử dụng nó để đưa ra quyết định và quản lý hành vi. Tất nhiên, không có sự tương ứng đầy đủ giữa công việc của não và máy tính và không thể, nhưng các nhà khoa học vẫn đã tìm cách tạo ra một khái niệm mỏng có khả năng giải thích cách hệ thống trí tuệ - là một người hoặc một thiết bị nhất định - tạo ra mới hiểu biết. Đoán xem khái niệm này là vai trò quan trọng nhất? Vâng, tất nhiên, bạn đúng - đây là một khái niệm hiệp hội!

Hệ thống hóa và cấu trúc thông tin

Vì vậy, chúng tôi đã tìm ra việc xử lý thông tin, bây giờ chúng tôi sẽ chuyển sang hệ thống hóa. Tất nhiên, chúng tôi không quên rằng việc hệ thống hóa thông tin là một phần không thể thiếu trong thuật toán xử lý thông tin, một giai đoạn nhất định, nhưng vẫn còn, về giai đoạn này, bạn cần nói riêng. Như mọi khi, đầu tiên chuyển sang định nghĩa:

Hệ thống hóa - Phân phối các yếu tố thông tin về các dấu hiệu của mối quan hệ họ hàng, tương đồng, tức là phân loại và gõ chúng.

Não người (trong bối cảnh các quá trình nhận thức, ghi nhớ, chuyển đổi thông tin, v.v.) hoạt động với hệ thống hóa thông tin. Ví dụ, quá trình ghi nhớ hiệu quả hơn nhiều nếu một người thành công cấu trúc hợp lý thông tin nhận được, phân hủy trên các kệ, khi họ nói chuyện với người dân. Trong các quá trình giao tiếp (hãy nhớ rằng, chúng ta đã nói về lưỡi và ngôn ngữ học?) Việc trình bày hệ thống hóa của thông tin truyền cũng đóng một vai trò quan trọng. Hệ thống hóa và cấu trúc. Thông tin là các cơ chế tâm lý quan trọng nhất, do bộ não con người có thể xử lý hiệu quả các luồng thông tin lớn.

Mong muốn về một phạm vi toàn diện của đối tượng nghiên cứu, để hệ thống hóa kiến \u200b\u200bthức là đặc trưng của bất kỳ quy trình kiến \u200b\u200bthức nào. Nhiều nhà nghiên cứu lưu ý rằng quá trình não bộ não về vấn đề xuất phát từ nhận thức về các đặc tính, đặc điểm và chức năng của đối tượng học tập để tìm các yếu tố cấu trúc, kết nối và quan hệ bị thiếu giữa chúng. Và nếu bạn thành thạo cách tiếp cận có hệ thống và phát triển khả năng hệ thống hóa và cấu trúc thông tin, bạn có thể giúp não làm việc hiệu quả hơn trong quá trình học tập và trong việc giải quyết các nhiệm vụ chuyên nghiệp.

Cấu trúc dữ liệu là khác nhau - tuyến tính (danh sách), bảng, phân cấp (gỗ). Cây (đồ thị) của các khái niệm, được xây dựng trên cơ sở các kết nối liên kết, là cách tự nhiên nhất đối với não của chúng ta. Phương pháp đại diện (cấu trúc) của dữ liệu (mặc dù, nói đúng, quan hệ kết hợp và phân loại không nên bị nhầm lẫn). Nhớ lại tư duy thị giác? Nhân tiện, kể từ khi chúng tôi bắt đầu nói về cây cối, thì đã đến lúc chúng ta chuyển sang sự cân nhắc về vấn đề trực quan hóa thông tin. Nhưng trước khi chúng tôi lưu ý rằng có một hướng toàn bộ kiến \u200b\u200bthức khoa học, nghiên cứu các phương pháp và kỹ thuật cấu trúc thông tin được gọi là kiến trúc thông tin. Kinh điển nói rằng.

kiến trúc thông tin - Khi Khoa học đang tham gia vào các nguyên tắc hệ thống hóa thông tin và điều hướng về nó để giúp mọi người tìm kiếm và xử lý dữ liệu thành công hơn họ cần.

Điều đầu tiên đến với chúng ta trong đầu với từ "trực quan" là đồ họa và biểu đồ (đây là sức mạnh của hiệp hội!). Mặt khác, chỉ có dữ liệu số có thể được hiển thị, vẫn chưa thể xây dựng lịch trình dựa trên văn bản mạch lạc. Đối với văn bản, chúng ta có thể xây dựng một kế hoạch, làm nổi bật những suy nghĩ chính (luận văn) - tạo một bản tóm tắt ngắn gọn. Chúng ta sẽ nói về những thiếu sót và những nguy hiểm của phác thảo, và bây giờ chúng tôi sẽ nói rằng nếu bạn kết hợp kế hoạch và một bản tóm tắt ngắn gọn - "Rave" trong các nhánh của cây, cấu trúc tương ứng với cấu trúc (kế hoạch) của văn bản, sau đó chúng ta sẽ có được sự xuất sắc sơ đồ kết cấu Văn bản sẽ được nhớ tốt hơn nhiều so với bất kỳ trừu tượng nào. Trong trường hợp này, các chi nhánh sẽ đóng vai trò của những "bài hát" - theo dõi, kết nối các khái niệm và luận án mà chúng tôi đã nói trước đó.

Hãy nhớ cách chúng tôi xây dựng các sơ đồ UML dựa trên mô tả của hệ thống phần mềm dự kiến \u200b\u200bnhận được từ người dùng tương lai của nó? Các hình ảnh kết quả được khách hàng cảm nhận, và các nhà phát triển dễ dàng và nhanh hơn nhiều so với mô tả văn bản. Theo cùng một cách, bạn có thể "mô tả" hoàn toàn bất kỳ văn bản nào, không chỉ là nhiệm vụ kỹ thuật để phát triển hệ thống. Cách tiếp cận được mô tả bởi chúng tôi ở trên cho phép bạn gửi trực quan hoàn toàn bất kỳ văn bản nào - cho dù đó là một câu chuyện cổ tích, một nhiệm vụ kỹ thuật, một bài giảng, một cuốn tiểu thuyết tuyệt vời hoặc kết quả của cuộc họp - dưới dạng gỗ thuận tiện và đơn giản để cảm nhận gỗ . Nó có thể được xây dựng theo ý muốn - nếu chỉ có nó hóa ra một sơ đồ hình ảnh và dễ hiểu, sẽ được minh họa tinh xảo bởi các số liệu phù hợp về ý nghĩa.

Các chương trình như vậy được sử dụng thuận tiện trong giao tiếp khi thảo luận về bất kỳ câu hỏi và vấn đề. Theo chương trình thực hành, việc thiếu các tiêu chuẩn ký hiệu rõ ràng không tạo ra những khó khăn hoàn toàn không có sự tham gia của người tham gia trong các cuộc thảo luận. Ngược lại, việc sử dụng các hình thức thuyết trình thông tin phi ngôn ngữ cho phép bạn tập trung chú ý đến các điểm chính của vấn đề. Do đó, trực quan hóa là một trong những hướng dẫn đầy hứa hẹn nhất để tăng hiệu quả phân tích, trình, nhận thức và hiểu biết về thông tin.

Wow, cuối cùng chúng tôi cam kết với một mô tả tẻ nhạt về các lý thuyết khoa học, phương pháp và kỹ thuật được sử dụng để xử lý, hệ thống hóa và trực quan hóa thông tin! Phần trước của chương rất mệt mỏi và tác giả và độc giả, và tuy nhiên, điều đó là cần thiết: Kết quả là, chúng tôi thấy rằng sự đặc biệt của bộ não của chúng ta đã được các nhà khoa học áp dụng tích cực trong các lĩnh vực khoa học khác nhau, nhiều Những điều dường như chúng ta quen thuộc - máy tính cá nhân, giao diện người dùng, cơ sở kiến \u200b\u200bthức, v.v. - Ban đầu được xây dựng có tính đến bản chất liên kết của suy nghĩ của con người và xu hướng của ông đối với đại diện phân cấp và hình dung thông tin. Nhưng đỉnh cao và biểu hiện đồ họa tự nhiên của các quá trình tinh thần của con người là ánh xạ tâm trí, mà cuối cùng chúng ta cũng đi đến cuộc thảo luận. Và đồng thời chúng ta sẽ cố gắng mở rộng sự hiểu biết của mình về các nguyên tắc của tư duy thị giác.

Ấn phẩm tương tự: