ビジュアルフレームワーク設計 - 序文

G2 によるデータ視覚化

目次

• 目的
• データビジュアライゼーションとは
• データ可視化の段階
• G2の位置付けと計画

目的

私は 2 ～ 3 年データ視覚化に携わっていますが、ほとんどの人がデータ視覚化についてチャートを描くことを理解していることがわかりました。したがって、ビジュアライゼーション フレームワークの設計に関するいくつかの記事を書きたいと思います。これらの記事では、ビジュアライゼーション フレームワークの完全な設計アイデアと実装の詳細を提供します。これにより、誰もがビジュアライゼーションをより深く理解し、ビジネスでビジュアライゼーションをより効果的に使用できるようになります。

データビジュアライゼーションとは

データビジュアライゼーションは、データとグラフィックステクノロジーを使用して、データ空間から視覚空間に情報をマッピングします。これは、コンピューターグラフィックス、データサイエンス、自然科学、人間とコンピューターのインタラクションの分野にまたがる学際的な主題です。

上記のドメイン モデルは複雑すぎるため、データ視覚化作業ではデータとグラフィックスにもっと注意を払い、データ視覚化のドメイン モデルを簡素化します。

データ: データ収集、クリーニング、前処理、分析、マイニングの解決に重点を置きます。
グラフィックス: 情報の受信、抽出、処理と変換、パターン認識、光学画像の保存と表示に焦点を当てます。
視覚化: データをグラフィックスに変換し、インタラクティブな処理を実行することに重点を置きます

データ視覚化担当者が習得する必要がある現在の知識と知識分野:

データ視覚化段階

市場のデータ視覚化ツールから判断すると、データ視覚化はいくつかの段階に分かれています:

データ統計グラフ
データ結果の表示
データ分析プロセスの可視化
VR/AR段階での仮想現実の可視化

データ統計グラフ

この段階では、データを表示するために従来の統計チャートが使用されます。代表的な作品は、highcharts、echarts およびその他のチャート ライブラリです。これらのフレームワークの利点は次のとおりです。

最も成熟した視覚化ツール。含まれるチャートは一般的なチャートであり、ユーザーにとって理解しやすく、開発者にとっても使いやすいです

• 開発コストが低く、グラフィックス技術とデータ知識の要件が低い
欠点も同様に明白です:

設定項目が複雑、スケーラビリティが低く、単一チャートのパフォーマンス

• 適用範囲が狭く、ツリー構造とネットワーク構造のサポートが不十分、データの次元とデータ量の表示が制限されています

データ結果表示ツール

データ ビジネスの視覚化に対する要件がますます高くなるにつれて、視覚化の範囲は統計グラフに限定されなくなり、より多くの次元のデータとより多様なグラフィック表示データを表示する必要があります。これには、ビジネス側が独自のニーズに応じてチャートをカスタマイズする必要があります。この段階のツールには、主に d3.js や rapheal などのフレームワークが含まれており、このタイプのフレームワークの利点は次のとおりです。 :

強力な機能、強力なインタラクティブ性、幅広い応用範囲

• 多数のグラフィックアルゴリズムと視覚化アルゴリズムを統合して、複雑なチャートのコストを削減します
• 強力なコミュニティと豊富な例
よくある問題もいくつかあります:

きめ細かい操作グラフィックス、高い学習コストと開発コストが必要

• 個人化された要件が多く、再利用性が低い

データ分析可視化ツール

これまでのツールはすべてアプリオリ モデルに基づいており、既知のパターンや法則を検出するために使用されてきました。複雑で異質で大規模なデータの自動処理は失敗することが多いため、データ分析プロセスを視覚化し、より適切に探索する必要があります。パターンと問題の発見。現在市販されているデータ分析に最適な視覚化ツールは、Tableau、R 言語の ggplot2 などです。これらの製品の利点:

• データ分析と密接に関連しており、多数のデータ関連アルゴリズムを統合しています
• データ分析の中間リンクを視覚的に表示可能

短所:

• 非常に専門的ですが、初心者には適していません

VR/AR段階での仮想現実の可視化

探検中

G2

現在の支援ビジネスの特性により、データ可視化作業の内容が決まります。

• 基本的な統計チャートは依然として視覚化の大部分を占めていますが、開発ではさまざまなチャート ライブラリの不完全さ、一貫性のないデータ入出力、および煩雑な構文に悩まされており、その結果、エクスペリエンスが低下し、開発効率が低くなります。
• ますます多くの企業が、より多次元のデータ表示のニーズを持ち始めています。従来の統計グラフではもはやニーズを満たすことができず、視覚的なカスタマイズのニーズがますます高まっています。
オンラインデータ分析ビジネスが台頭し始めており、従来のPCツールでは需要を満たすことができません

私たちは 2 年前に G2 の開発を開始しました。 G2 の位置付け:

既存の統計グラフのニーズを満たし、非常にシンプルなグラフィック構文のセットを提供し、データ空間からグラフィック空間へのデータのマッピングを完了します。
さまざまなグラフィックスに拡張構文を提供し、異種混合および複雑なデータ型をサポートし、強力な視覚化ツールのセットです
データ分析のための視覚化機能を提供する入り口としてオンラインデータ分析を使用し、視覚化におけるデータテクノロジーの応用を探ります
G2ロードマップ
G2 は 1.0、1.1、および 1.2 の開発を完了しており、最初のいくつかのバージョンは次のコンテンツを完成させています。
全体的なロードマップ:

antV は、ビジュアル ビジネスをサポートするための実践仕様のセットであり、ユーザーが適切なシナリオで適切なチャートを使用できるようにするために使用されます
• G 描画ライブラリはデータ視覚化の描画の最下層であり、3D、アニメーション、インタラクションで拡張する必要があります
• G2 1.x は、統計グラフのニーズを満たすシンプルで使いやすい一連のグラフィカル構文を実装して開発されました。
• G2 2.x は開発中です。データとグラフィック マッピングを使用してグラフィック描画の詳細を保護できるため、D3 が描画できるグラフィックはシンプルな方法で実装できるはずです。構文。
• G2 3.x の機能については、これまで単純な回帰、フィッティング、その他のデータ アルゴリズムを試しただけでしたが、その後、データ部門と組み合わせて、オンライン バージョンのデータ分析ツールを構築する必要があります。
結論

複数の Web サイトのアドレス:

g2: https://g2.alipay.com/

• antV: https://antv.alipay.com/
• github: https://github.com/antvis
今後、G2 の全体的な設計アイデアとさまざまな文法要素の設計の詳細を説明する、ビジュアル フレームワークの設計に関する一連の記事を公開する予定です。誰でも私たちの視覚化作業に参加することができます。