|
|
|
Глава 2. Информационное моделирование Графики и диаграммыЗачем нужны графики и диаграммыНевозможно быстро и качественно обрабатывать большие объемы однотипной информации, представленной в текстовой форме. Такую информацию гораздо удобнее обрабатывать с помощью таблиц. Но восприятие громоздких таблиц также оказывается затруднительным для человека. Предположим, вы готовитесь к школьной географической конференции, на которой вам поручено нарисовать климатический портрет месяца мая. В течение всего месяца вы собирали информацию о температуре воздуха, давлении, влажности, облачности, направлении и скорости ветра. Соответствующую информацию вы заносили в заранее подготовленную таблицу, и вот что у вас получилось:
Конечно, можно перечертить эту таблицу на большой лист ватмана и продемонстрировать одноклассникам этот впечатляющий результат. Но смогут ли они воспринять эту информацию, обработать ее и сложить представление о погоде в мае? Скорее всего — нет. Вы собрали большое количество информации, она точна, полна и достоверна, но в табличном виде не будет интересна слушателям, так как совершенно не наглядна. Сделать содержащуюся в таблице информацию более наглядной и легко воспринимаемой (визуализировать информацию) можно с помощью графиков и диаграмм. Наглядное представление процессов изменения величинНа графике изображают две координатные оси под прямым углом друг к другу. Эти оси являются шкалами, на которых откладывают представляемые значения. Одна величина является зависимой от другой — независимой. Значения независимой величины обычно откладывают на горизонтальной оси (оси Х, или оси абсцисс), а зависимой величины — на вертикальной (оси Y, или оси ординат). При изменении независимой величины меняется зависимая величина. Например, температура воздуха (зависимая величина) может изменяться во времени (независимая величина). Таким образом, график показывает, что происходит с Y при изменении X. На графике значения изображаются в виде кривых, точек или и того, и другого одновременно. График позволяет отслеживать динамику изменения данных. Например, по данным, содержащимся во 2-й графе, можно построить график изменения температуры в течение рассматриваемого месяца. По графику можно мгновенно установить самый теплый день месяца, самый холодный день месяца, быстро подсчитать количество дней, когда температура воздуха превышала двадцатиградусный рубеж или была в районе +15 °С. Также можно указать периоды, когда температура воздуха была достаточно стабильна или, наоборот, претерпевала значительные колебания (рис. 2.11).
Аналогичную информацию обеспечивают графики изменения влажности воздуха и атмосферного давления, построенные на основании 3-й и 4-й граф таблицы (рис. 2.12, 2.13).
Наглядное представление о соотношении величинТеперь поработаем с графой «Облачность». По имеющимся данным очень трудно сказать, какая именно облачность преобладала в мае. Ситуация упрощается, если на основе имеющейся информации составить дополнительную таблицу, в которой представить количество дней с одинаковой облачностью:
Наглядное представление о соотношении тех или иных величин обеспечивают диаграммы. Если сравниваемые величины образуют в сумме 100%, то используют круговые диаграммы. На диаграмме (рис. 2.14) не указано количество дней с определенной облачностью, но показано, сколько процентов от общего числа дней приходится на дни с той или иной облачностью.
Дням с определенной облачностью соответствует свой сектор круга. Площадь этого сектора относится к площади всего круга так, как количество дней с определенной облачностью относится ко всему числу дней в мае. Поэтому, если на круговой диаграмме вообще не приводить никаких числовых данных, она все равно будет давать некое примерное представление о соотношении рассматриваемых величин, в нашем случае — дней с разной облачностью. Большое количество секторов затрудняет восприятие информации по круговой диаграмме. Поэтому круговая диаграмма, как правило, не применяется для более чем пяти-шести значений данных. В нашем примере эту трудность можно преодолеть за счет уменьшения числа градаций облачности: 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (рис. 2.15).
Одного взгляда на диаграмму на рис. 2.15 достаточно для вывода о том, что в мае преобладали облачные дни, а ясных дней было совсем немного. Для обеспечения большей наглядности мы были вынуждены пожертвовать точностью. Обеспечить и наглядность, и точность информации во многих случаях позволяют столбчатые диаграммы (рис. 2.16).
Столбчатые диаграммы состоят из параллельных прямоугольников (столбиков) одинаковой ширины. Каждый столбик показывает один тип качественных данных (например, один тип облачности) и привязан к некоторой опорной точке горизонтальной оси — оси категорий. В нашем случае опорные точки на оси категорий — это фиксированные значения облачности. Высота столбиков пропорциональна значениям сравниваемых величин (например, количеству дней той или иной облачности). Соответствующие значения откладываются на вертикальной оси значений. Ни ось значений, ни столбики не должны иметь разрывов: диаграмму используют для более наглядного сравнения, и наличие разрывов уничтожает саму цель представления результатов в виде диаграммы. По диаграмме на рис. 2.16 можно не только сравнить количество дней с той или иной облачностью, но и точно указать, сколько дней какой облачности было в течение рассматриваемого периода. Если подсчитать количество дней с ветром каждого направления и на основании этой информации построить лепестковую диаграмму, то мы получим так называемую розу ветров (рис. 2.17).
Лепестковая диаграмма особенная, у нее для каждой точки ряда данных предусмотрена своя ось. Оси берут начало из центра диаграммы.
Подведем итоги: 1. С помощью графиков и диаграмм (круговой, столбчатой и лепестковой) мы смогли визуализировать большой объем однотипной табличной информации. 2. Графики позволили нам проследить процессы изменения температуры, влажности и давления. Диаграммы — сравнить количество дней с той или иной облачностью и построить розу ветров. 3. Чтобы сделать более наглядной информацию, представленную в одной таблице, мы использовали три графика и три диаграммы. 4. Для обеспечения наглядности в некоторых случаях нам пришлось пожертвовать точностью информации. Таким образом, выбор того или иного вида информационной модели зависит от цели, ради которой мы эту модель создаем.
|
|
|