시각적 프레임워크 디자인 서문

G2를 이용한 데이터 시각화

목차

• 목적
• 데이터 시각화란
• 데이터 시각화 단계
• G2의 포지셔닝과 기획

목적

저는 2~3년 동안 데이터 시각화에 종사해 왔고, 대부분의 사람들이 데이터 시각화에 대해 이해하는 것은 차트를 그리는 것이라는 것을 알게 되었습니다. 따라서 나는 시각화 프레임워크 디자인에 대한 몇 가지 기사를 쓰고 싶습니다. 이 기사는 시각화 프레임워크의 완전한 디자인 아이디어와 구현 세부 사항을 제공합니다. 모든 사람이 시각화를 더 잘 이해하고 비즈니스에서 시각화를 더 잘 사용할 수 있기를 바랍니다.

데이터 시각화란

데이터 시각화는 데이터와 그래픽 기술을 사용하여 데이터 공간의 정보를 시각적 공간으로 매핑하는 분야로, 컴퓨터 그래픽, 데이터 과학, 자연 과학, 인간-컴퓨터 상호 작용 분야를 포괄하는 학제간 학문입니다.

위의 도메인 모델은 너무 복잡합니다. 우리는 데이터 시각화 작업에서 데이터와 그래픽에 더 많은 관심을 기울여 데이터 시각화의 도메인 모델을 단순화했습니다.

• 데이터: 데이터 수집, 정리, 전처리, 분석, 마이닝 문제 해결에 중점을 둡니다.
• 그래픽: 정보 수신, 추출, 처리 및 변환, 패턴 인식, 광학 이미지 저장 및 표시에 중점을 둡니다.
• 시각화: 데이터를 그래픽으로 변환하고 대화형 처리를 수행하는 데 중점을 둡니다

데이터 시각화 작업자가 숙달해야 할 현재 지식 및 지식 분야:

데이터 시각화 단계

시중에 나와 있는 데이터 시각화 도구의 관점에서 보면 데이터 시각화는 여러 단계로 나누어집니다.

• 데이터 통계 그래프
• 데이터 결과 표시
• 데이터 분석 과정의 시각화
• VR/AR 단계에서의 가상현실 시각화

데이터 통계 그래프

이 단계에서는 전통적인 통계 차트가 데이터를 표시하는 데 사용됩니다. 대표적인 작품은 하이차트, 전자차트 및 기타 차트 라이브러리입니다.

• 가장 성숙한 시각화 도구인 차트는 사용자가 이해하기 쉽고 개발자가 사용하기 쉬운 공통 차트입니다.
• 낮은 개발 비용, 낮은 그래픽 기술 및 데이터 지식 요구 사항

단점도 마찬가지로 명백합니다.

• 복잡한 구성 항목, 열악한 확장성, 단일 차트 성능
• 적용 범위가 좁고, 트리 및 네트워크 구조에 대한 지원이 부족하여 데이터 차원 및 데이터 양 표시가 제한됩니다.

데이터 결과 표시 도구

데이터 비즈니스의 시각화에 대한 요구 사항이 점점 더 높아짐에 따라 시각화의 범위는 더 이상 통계 차트에 국한되지 않고 더 많은 차원의 데이터와 더 다양한 그래픽 표시 데이터를 표시해야 합니다. 이를 위해서는 비즈니스 측에서 필요에 따라 차트를 사용자 정의해야 합니다. 이 단계의 도구에는 주로 d3.js 및 rapheal과 같은 프레임워크가 포함됩니다. 이러한 프레임워크는 보다 자세한 그래픽 도구와 더 많은 그래픽 알고리즘을 제공합니다. :

• 강력한 기능, 강력한 상호작용성, 폭넓은 적용 범위
• 복잡한 차트의 비용을 줄이기 위해 다수의 그래픽 알고리즘과 시각화 알고리즘을 통합합니다
• 강력한 커뮤니티와 다양한 사례

몇 가지 일반적인 문제도 있습니다.

• 세밀한 조작 그래픽, 높은 학습 및 개발 비용 필요
• 개인화된 요구 사항이 많고 재사용성이 낮음

데이터 분석 시각화 도구

이전 도구는 모두 선험적 모델을 기반으로 하며 알려진 패턴과 법칙을 탐지하는 데 사용되어 왔습니다. 복잡하고 이질적이며 대규모 데이터의 자동 처리는 종종 실패하므로 데이터 분석 프로세스를 시각화하는 것이 필요합니다. 규칙을 탐색하고 문제를 찾는 것이 더 좋습니다. 현재 시중에 나와 있는 데이터 분석을 위한 최고의 시각화 도구는 tableau, R 언어의 ggplot2 등입니다. 이러한 제품의 장점은 다음과 같습니다.

• 데이터 분석과 밀접하게 연관되어 있으며, 수많은 데이터 관련 알고리즘을 통합
• 데이터 분석의 중간 링크를 시각적으로 표시할 수 있습니다

단점:

• 매우 전문적이며 초보자에게는 적합하지 않습니다

VR/AR 단계에서의 가상현실 시각화

탐색

G2

현재 지원하는 비즈니스의 특성에 따라 데이터 시각화 작업의 내용이 결정됩니다.

• 기본 통계 차트는 여전히 시각화의 많은 부분을 차지하지만 다양한 차트 라이브러리의 불완전성, 일관되지 않은 데이터 입력 및 출력, 번거로운 구문으로 인해 개발에 어려움을 겪어 경험이 부족하고 개발 효율성이 낮습니다.
• 점점 더 많은 기업이 더 많은 차원의 데이터 표시 요구 사항을 갖기 시작했습니다. 기존 통계 차트는 더 이상 요구 사항을 충족할 수 없으며 시각적 사용자 정의 요구 사항도 점점 더 많아지고 있습니다.
• 온라인 데이터 분석 사업이 성장하기 시작했지만 기존 PC 도구는 수요를 충족할 수 없습니다

우리는 2년 전에 G2 개발을 시작했습니다. G2의 포지셔닝:

• 기존 통계 차트 요구 사항을 충족하고 매우 간단한 그래픽 구문 세트를 제공하며 데이터 공간에서 그래픽 공간으로 데이터 매핑을 완료합니다.
• 다양한 그래픽에 대한 확장된 구문을 제공하고 이질적이고 복잡한 데이터 유형을 지원하며 강력한 시각화 도구 세트입니다
• 데이터 분석을 위한 시각화 기능을 제공하기 위한 입구로 온라인 데이터 분석을 사용하여 시각화에 데이터 기술을 적용하는 방법을 살펴보세요

G2의 로드맵

G2는 1.0, 1.1, 1.2의 개발을 완료했습니다. 처음 몇 버전에서는 다음 내용이 완료되었습니다.

전체 도로 지도:

• antV는 사용자가 적절한 시나리오에서 적절한 차트를 사용할 수 있도록 돕는 시각적 비즈니스 지원을 위한 실무 사양 세트입니다
• G 드로잉 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 드로잉의 최하위 레이어로 3D, 애니메이션, 인터랙션으로 확장이 필요합니다
• 통계 차트의 요구 사항을 충족하기 위해 간단하고 사용하기 쉬운 그래픽 구문 세트를 구현하는 G2 1.x가 개발되었습니다.
• G2 2.x는 사용자가 개인화된 시각화 요구 사항을 맞춤화할 수 있도록 데이터 및 그래픽 매핑을 사용하여 그래픽 그리기의 세부 사항을 보호할 수 있기를 바랍니다.
• G2 3.x 기능의 경우 이전에는 단순 회귀, 피팅 및 기타 데이터 알고리즘만 시도했지만 나중에 이를 데이터 부서와 결합하여 온라인 버전의 데이터 분석 도구를 구축해야 합니다.

결론

여러 웹사이트 주소:

• g2: https://g2.alipay.com/
• antV: https://antv.alipay.com/
• github: https://github.com/antvis

향후 G2의 전반적인 디자인 아이디어와 다양한 문법 요소의 디자인 세부 사항을 설명하는 시각적 프레임워크 디자인에 대한 일련의 기사를 게시할 예정입니다. 누구나 우리의 시각화 작업에 참여할 수 있습니다.