| Код | 532107 |
| Дата создания | 2022 |
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
|
Диплом конца 2021 года. Оригинальность высокая.
Объектом исследования настоящей работы является процесс визуализации данных.
Предмет исследования – методы визуализации многомерных данных в среде R.
Цель исследования – решение практической задачи, связанной с развитием методов визуализации данных в среде R, с учетом значимости преобразований в рамках цифровой экономики.
Для достижения цели исследования поставлены следующие задачи:
- выделить современные тенденции в визуальной аналитике;
- исследовать подходы к визуализации данных в историческом контексте;
- выделить и проанализировать специфические методы визуализации многомерных данных;
- разработать графические модели в среде R на примере открытых данных.
Введение. 3
1... Теоретические аспекты визуализации данных. 6
1.1 Современные тенденции визуализации данных. 6
1.2 Особенности восприятия визуальной информации. 9
1.3 Анализ подходов визуализации данных в истории. 12
2... Анализ методов визуализации многомерных данных. 21
2.1 Методы визуализации многомерных данных. 21
2.2 Обзор инструментов визуализации многомерных данных. 27
3 Реализация методов визуализации многомерных данных. 31
3.1 Описание библиотек для визуализации данных в R.. 31
3.2 Описание выбранных наборов данных. 33
3.3 Реализация методов визуального представления многомерных данных в среде R.. 35
Заключение. 44
Список использованных источников. 46
1. Барсегян А. Анализ данных и процессов. 3 изд. [Текст] / А. Берсегян. – БХВ-Петербург, 2009 – 512 с.
2. Дергунов Т. Формула менеджмента. Практическое пособие начинающего руководителя [Текст] / Т. Дергунов. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. – 224 с.
3. Желязны Д. Говори на языке диаграмм: Пособие по визуальным коммуникациям для руководителей [Текст] / Д. Желязны. – М.: Институт комплексных стратегических исследований, 2004. – 220 с.
4. Калугина М.И., Бегичева С.В. Современные возможности визуализации результатов исследований в среде R [Текст] // BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов: материалы IV Междунар. науч.-практ. очно-заоч. конф. (Екатеринбург, 1 декабря 2016) / [отв. за вып. : Д.М. Назаров, С.В. Бегичева, Е.В. Зубкова]; М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. гос. экон. ун-т. – Екатеринбург : Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2016. – С. 51-55.
5. Мастицкий С.Э., Шитиков, В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R [Электронный ресурс] / С.Э. Мастицкий, В.К. Шитиков. – Режим доступа: http://r-analytics.blogspot.ru/, свободный.
6. Нейтан Яу. Искусство визуализации в бизнесе [Текст] / Яу. Нейтан. – М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 338 c.
7. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика от данных к знаниям (+CD) [Текст]: учеб. / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – 2-е изд., испр. – СПб: Питер, 2013. – 704 с.
8. Смикиклас М. Инфографика. Коммуникация и влияние при помощи изображений [Текст] / Смикиклас Марк – Питер, 2013 г. – 152 с.
9. Шипунов А. Наглядная статистика. Используем R! [Текст] / А. Шипунов – М.: ДМК Пресс, 2014. – 298 с.
10. Dzemyda G.. Multidimensional data visualization [Текст] / G. Dzemyda, O. Kurasova, J. Zilinkas. – Springer Science & Business Media, 2012. – P. 252.
11. Inselberg A. Parallel Coordinates: Visual Multidimensional Geometry and Its Applications / A. Inselberg. – Springer Science & Business Media, 2009. – 554 c.
12. Winn W.D. Recall of the pattern, sequence and names of concepts presented in instructional diagrams // J. of Research in Science Teaching, 1988. – 25. – P.375 – 386.
13. Герасимова И. С. Зарубежный опыт визуализации научной информации в массмедиа [Электронный ресурс] / И.С. Герасимова // Медиаскоп. – 2016. – № 4. – Режим доступа: http://www.mediascope.ru/node/2185 (Дата обращения: 28.09.2021)
14. Визуализация данных 100 лет назад и сейчас, 9 примеров, как это было и как стало [Электронный ресурс] // Теплица социальных технологий – Режим доступа: https://te-st.ru/2014/06/18/how-weve-been-visualising-big-data-over-the-centuries/ (дата обращения 30.04.2021).
15. Мейтина Э. Б. Особенности восприятия визуальной информации в опосредованной компьютером коммуникации [Электронный ресурс] / Э.Б. Мейтина // Вестник СПбГУ. – 2006. – №2. – Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-vospriyatiya-vizualnoy-informatsii-v-oposredovannoy-kompyuterom-kommunikatsii-1 (дата обращения: 28.10.2021).
16. Новые подходы для эры новых данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.seagate.com/ru/ru/our-story/data-age-2025/ (Дата обращения: 02.10.2021).
17. Ресурс для визуализации данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://plot.ly/ (дата обращения 01.05.2021).
18. Способы визуального представления данных. Методы визуализации [Электронный ресурс] // Интуит. Национальный открытый институт. – Режим доступа: (дата обращения 05.05.2021).
19. Тренды 2021 в digital-аналитике: мнения экспертов [Электронный ресурс] // Tceh. – 2021. – Режим доступа: http://tceh.com/post/2021-digital-analytics-trends/ (дата обращения 05.10.2021).
20. 2016 Data Science Salary Survey [Электронный ресурс] // O`Reilly – 2016. – Режим доступа: https://www.oreilly.com/ideas/2016-data-science-salary-survey-results (дата обращения 11.05.2021).
21. 80 Data Visualization Examples Using Location Data and Maps [Электронный ресурс] // Carto. – 2021. https://carto.com/blog/eighty-data-visualizations-examples-using-location-data-maps/ (дата обращения 02.11.2021).
22. A Quick Illustrated History of Visualisation [Электронный ресурс] // DataArt with BBC Backstage. – Режим доступа: http://data-art.net/resources/history_of_vis.php (дата обращения 30.04.2021).
23. Best Data Visualization Projects of 2016 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://flowingdata.com/2016/12/29/best-data-visualization-projects-of-2016/ (дата обращения 30.09.2021).
24. Big Data: 33 Brilliant And Free Data Sources For 2016 [Электронный ресурс] // Forbes – 2016.. – Режим доступа: https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/02/12/big-data-35-brilliant-and-free-data-sources-for-2016/#2079da38b54d (дата обращения 02.10.2021).
25. Bloomberg Graphics [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bloomberg.com/graphics/infographics/ (дата обращения 30.09.2021).
26. Data Science for All: It's a Whole New Game [Электронный ресурс] // IBM Analytics – Режим доступа: https://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/data-science/quant-crunch.html (дата обращения: 20.10.2021).
27. Data visualizations [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.theguardian.com/technology/data-visualisation (дата обращения 30.09.2021).
28. Data Viz Project [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://datavizproject.com/ (дата обращения 01.11.2021).
29. Data Visualization Top Trends For 2021 [Электронный ресурс] // .The innovation enterprise. – 2021. – https://channels.theinnovationenterprise.com/articles/data-visualization-top-trends-for-2021 (дата обращения 10.10.2021).
30. Friendly M. A Brief History of Data Visualization [Электронный ресурс] // by M. Friendly. – 2006. – Режим доступа: http://www.datavis.ca/papers/hbook.pdf (дата обращения: 10.09.2021).
31. John Snow's data journalism: the cholera map that changed the world [Электронный ресурс] // The Guardian. – 2013. – Режим доступа: https://www.theguardian.com/news/datablog/2013/mar/15/john-snow-cholera-map (дата обращения 30.04.2021).
32. Lengler R., Eppler M. Towards A Periodic Table of Visualization Methods for Management [Электронный ресурс] / by R. Lengler, M. J. Eppler. – 2007. – Режим доступа: http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.pdf (Дата обращения: 06.09.2021).
33. National Centers for Environmental information [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access (дата обращения 02.10.2021).
34. Open Data Institute [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://theodi.org/ (дата обращения 02.10.2021).
35. Open Government Partnershiphttps [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.opengovpartnership.org (дата обращения 02.10.2021).
36. RStudio официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: (дата обращения 05.05.2021).
37. Swedish Crime Rate [Электронный ресурс] / Kaggle. – Режим доступа: https://www.kaggle.com/mguzmann/swedishcrime (дата обращения 30.10.2021).
38. TIOBE index for R [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tiobe.com/tiobe-index/r/ (дата обращения 08.05.2021).
39. The 2016 Top Programming Languages. // IEEE Spectrum – 2016 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2016-top-programming-languages (дата обращения 09.05.2021).
40. Why R is the best data science language to learn today. // R-bloggers – 2021. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.r-bloggers.com/why-r-is-the-best-data-science-language-to-learn-today/ (дата обращения 10.05.2021).