그래프 및 차트 - 지식 하이퍼마켓. 가치 변화 과정의 시각적 표현

수량 비율의 시각적 표현

이제 "구름"열로 작업합시다. 사용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 구름이 우세했는지 말하기는 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐림의 일수가 표시되는 추가 테이블이 컴파일되면 상황이 단순화됩니다.

다이어그램은 특정 수량의 비율을 시각적으로 보여줍니다. 비교 값의 합이 100%가 되면 원형 차트가 사용됩니다.

아래 차트는 구름이 어느 정도 있는 날의 수를 나타내는 것이 아니라 전체 날의 몇 퍼센트가 구름이 많이 낀 날에 해당하는지 보여줍니다.

일정량의 구름이 덮인 날에는 자체 원의 섹터가 있습니다. 이 섹터의 ​​면적은 특정 구름이 덮인 일수가 5월의 총 일수와 관련되는 것과 같은 방식으로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 숫자 데이터가 전혀 제공되지 않은 경우에도 고려된 값의 비율에 대한 대략적인 아이디어를 제공합니다. 이 경우에는 흐림이 다른 날입니다.

섹터 수가 많으면 파이 차트에서 정보를 인식하기 어렵습니다. 따라서 파이 차트는 일반적으로 5개 또는 6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서 이 어려움은 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%로 흐림 그라데이션의 수를 줄임으로써 극복할 수 있습니다.

이 차트를 한 번만 보면 5월이 흐린 날이 많고 맑은 날이 거의 없다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 가시성을 제공하기 위해 정확도를 희생할 수 밖에 없었습니다. 막대 차트는 많은 경우 정보의 명확성과 정확성을 모두 제공합니다.

세로 막대형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 유형의 구름 덮개)를 나타내며 수평 축(카테고리 축)의 일부 기준점에 연결됩니다. 우리의 경우 범주 축의 기준점은 흐림의 고정 값입니다. 기둥의 높이는 비교 값의 값에 비례합니다(예: 특정 흐림 일수).

해당 값은 수직 값 축에 표시됩니다. 값 축이나 막대에는 구분선이 없어야 합니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 결과를 차트 형태로 표시하는 목적 자체가 파괴됩니다.

위의 도표를 사용하여 특정 구름의 일수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 고려 중인 기간 동안 구름이 덮인 일수를 정확히 표시할 수도 있습니다.

방사형 차트는 특별하며 데이터 계열의 각 지점에 대해 고유한 축이 있습니다. 축은 차트의 중심에서 시작됩니다.

합산

1. 그래프와 차트(파이, 막대, 방사형 차트)를 사용하여 동일한 유형의 테이블 형식 정보를 대량으로 시각화할 수 있었습니다.

2. 그래프를 통해 온도, 습도 및 압력 변화의 과정을 추적할 수 있습니다. 도표 - 특정 흐림과 일수를 비교하고 바람의 장미를 만듭니다.

3. 하나의 표에 표시되는 정보를 보다 시각적으로 표시하기 위해 3개의 그래프와 3개의 차트를 사용했습니다.

4. 가시성을 확보하기 위해 경우에 따라 정보의 정확성을 희생해야 했습니다.

따라서 하나 또는 다른 유형의 정보 모델을 선택하는 것은 이 모델을 만드는 목적에 따라 다릅니다.

질문 및 작업

1. 어떤 환경적 요인이 인체에 갑작스러운 충격을 가한 결과를 외상이라고 합니다. 아동기 부상의 구조를 나타내는 도표를 바탕으로 적절한 말로 설명하십시오. 실제 사례를 통해 지원합니다.

2. 14세 미만 어린이의 이환율 구조에서 10년(1992-2001)에 대한 변화에 대한 러시아 연방 보건부의 데이터가 막대 차트로 표시됩니다.

이 다이어그램을 분석하여 무엇을 말할 수 있습니까?

3. 한 TV 토크쇼에서 진행자는 다음과 같은 차트를 보여주며 말했다.

이 도표에 근거한 기자의 결론에 동의하십니까?

실용 작업 No. 9
"차트 및 그래프 만들기"(작업 1 - 3)

과제 1. 혈액형

혈액형이 있는 사람의 경우 혈액형별 사람 분포의 원형 차트를 작성하십시오. 0(나)세계에서 약 46%, 혈액형 가(Ⅱ)약 34%, 그룹 나(Ⅲ)약 17%, 그리고 가장 희귀한 그룹을 가진 사람들 AB(IV)단 3%.

1. 사용 가능한 데이터를 기반으로 Microsoft Excel에서 다음 테이블을 만듭니다.

2. 테이블을 선택하고 버튼을 클릭하십시오 차트 마법사도구 모음 기준.

3. 첫 번째 창에서 석사유형 선택 (회보)그리고 보기 (파이 차트의 3D 버전). 버튼으로 결과 보기차트가 어떻게 생겼는지 확인하십시오. 그런 다음 버튼을 클릭하십시오 더 나아가.

4. 선택한 셀 범위가 두 번째 창에 표시됩니다. 버튼을 클릭 더 나아가.

5. 세 번째 창의 탭에서 석사추가 차트 옵션 설정:

제목 설정 혈액형별 사람 분포; 차트 맨 아래에 범례(범례)를 배치합니다. 데이터 서명 탭에서 선택 공유하다; 버튼을 클릭 더 나아가.

6. 네 번째 창에서 석사차트의 위치를 ​​나타냅니다: 새 시트 또는 현재 시트의 이름. 기존 시트에서 차트의 위치를 ​​지정하고 버튼 클릭 준비가 된.

7. 혈액 그룹.

작업 2. 목재 재고

산림 식물로 덮인 러시아 연방의 면적은 7187,000km2인 것으로 알려져 있습니다. 우리 산림의 총 목재 재고량은 743억 m2이며, 이 표는 러시아의 주요 산림 형성 종과 목재 매장량에 대한 데이터를 보여줍니다.

사용 가능한 데이터를 기반으로 파이 차트를 사용하여 점유 면적 및 목재 재고별 수종의 비율을 제시하는 것이 필요합니다.

1. 사용 가능한 데이터에 따라 프로그램 M에서 생성 마이크로 소프트 엑셀다음 표:

2. 다음 공식을 사용하여 누락된 값을 계산합니다.
B8=B9-B3-B4-B5-B6-B7,
C8=C9-C3-C4-C5-C6-C7.

3. 원형 차트 만들기 "러시아의 전체 산림 면적에서 수종의 점유율". 이를 위해:

1) 셀 범위 선택 A2:B8;

2) 새 시트에서 필요한 추가 매개변수를 사용하여 원형 차트를 만듭니다.

4. 원형 차트 만들기 "전 러시아 목재 보호 구역에서 나무 종의 점유율". 이를 위해:

3) 키를 누른 상태에서 마우스 이동 (Ctrl 키), 인접하지 않은 셀 범위 선택 A2:A8 및 C2:C8;

4) 원하는 추가 옵션으로 원형 차트를 만듭니다.

5. 작업 결과를 자신의 폴더에 이름을 가진 파일로 저장 우리숲.

텍스트 형식으로 제공되는 동일한 유형의 정보를 대량으로 빠르고 효율적으로 처리하는 것은 불가능합니다. 이러한 정보는 테이블을 사용하여 처리하는 것이 훨씬 더 편리합니다.

그러나 부피가 큰 테이블에 대한 인식도 사람에게는 어렵습니다.

6월의 기후 초상화를 그리도록 지정된 학교 지리학 회의를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 한 달 동안 기온, 기압, 습도, 흐림, 풍향 및 속도에 대한 정보를 수집했습니다.

관련 정보를 미리 준비된 표에 입력했으며 다음과 같은 정보를 얻었습니다(표의 일부).

물론, 이 표를 큰 도화지에 다시 그려서 이 인상적인 결과를 급우들에게 보여줄 수 있습니다. 그러나 그들은이 정보를 인식하고 처리하고 5 월 날씨에 대한 아이디어를 형성 할 수 있습니까? 아마 아닐 것입니다.

많은 양의 정보를 수집했으며 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있지만 표 형식에서는 전혀 시각적이지 않기 때문에 청취자에게 관심이 없습니다.

가치 변화 과정의 시각적 표현

그래프는 서로 직각인 두 좌표축을 나타냅니다. 이 축은 표시된 값이 그려지는 척도입니다.

주의!

하나의 값은 다른 하나에 종속되어 있습니다. 독립 수량의 값은 일반적으로 가로 축(X축 또는 가로축)에 표시되고 종속 수량은 세로(Y축 또는 세로축)에 표시됩니다. 독립 수량이 변경되면 종속 수량이 변경됩니다.

예를 들어, 기온(종속변수)은 시간에 따라 변할 수 있습니다(독립변수).

따라서 그래프는 X가 변경될 때 Y에 어떤 일이 발생하는지 보여주고 그래프에서 값은 곡선, 점 또는 둘 다로 동시에 표시됩니다.

그래프를 사용하면 데이터 변경의 역학을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, \(2\)번째 열에 포함된 데이터에 따라 고려 중인 달의 온도 변화를 플롯할 수 있습니다.

일정에 따라 매월 가장 따뜻한 날, 가장 추운 날을 즉시 설정하고 기온이 20도를 초과했거나 해당 지역에 있었던 일 수를 신속하게 계산할 수 있습니다 \ (+15 ° С \).

기온이 상당히 안정적이거나 반대로 크게 변동한 기간을 나타낼 수도 있습니다.

유사한 정보는 표의 3번째 및 4번째 열을 기반으로 구축된 대기 습도 및 대기압의 변화 그래프에 의해 제공됩니다.

수량 비율의 시각적 표현

다이어그램은 특정 수량의 비율을 시각적으로 보여줍니다. 비교된 값이 총 \(100\)%를 형성하면 다음을 사용하십시오. 파이 차트.

이 도표는 구름이 어느 정도 있는 날의 수를 나타내는 것이 아니라 전체 일수의 몇 퍼센트가 구름이 어느 정도 있는 날에 해당하는지 보여줍니다.

일정량의 구름이 덮인 날에는 자체 원의 섹터가 있습니다. 이 섹터의 ​​면적은 특정 구름이 덮인 일수가 6월의 총 일수와 관련되는 것과 같은 방식으로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 숫자 데이터가 전혀 제공되지 않은 경우에도 고려된 값의 비율에 대한 대략적인 아이디어를 제공합니다. 이 경우에는 구름이 다른 날입니다.

섹터 수가 많으면 파이 차트에서 정보를 인식하기 어렵습니다. 따라서 파이 차트는 일반적으로 5개 또는 6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서는 흐림 그라데이션 수를 줄임으로써 이 어려움을 극복할 수 있습니다. \(0-30\)%, \(40-60\)%, \(70-80\)%, \(90-100\) )%.

차트를 한 번만 봐도 6월에 맑은 날이 많았고 흐린 날이 거의 없었다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 가시성을 제공하기 위해 정확도를 희생할 수 밖에 없었습니다. 많은 경우 정보의 가시성과 정확성을 모두 보장할 수 있습니다. 막대 차트.

세로 막대형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 유형의 구름 덮개)를 나타내며 수평 축(카테고리 축)의 일부 기준점에 연결됩니다.

우리의 경우 범주 축의 기준점은 흐림의 고정 값입니다.

기둥의 높이는 비교 값의 값에 비례합니다(예: 특정 흐림 일수).

해당 값은 수직 값 축에 표시됩니다.

값 축이나 막대에는 구분선이 없어야 합니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 결과를 차트 형태로 표시하는 목적 자체가 파괴됩니다.

레이더 차트특히, 데이터 시리즈의 각 포인트에 대해 고유한 축이 있습니다. 축은 차트의 중심에서 시작됩니다.

텍스트 형식으로 제공되는 동일한 유형의 정보를 대량으로 빠르고 효율적으로 처리하는 것은 불가능합니다. 이러한 정보는 테이블을 사용하여 처리하는 것이 훨씬 더 편리합니다. 그러나 부피가 큰 테이블에 대한 인식도 사람에게는 어렵습니다.

5월의 기후 초상화를 그리라는 지시를 받은 학교 지역 역사 회의를 준비하고 있다고 가정합니다. 한 달 동안 기온, 기압, 습도, 흐림, 풍향 및 속도에 대한 정보를 수집했습니다. 미리 준비된 표에 관련 정보를 입력하면 이렇게 된다(표 13).

표 13
2012년 5월 날씨

물론, 이 표를 큰 도화지에 다시 그려서 이 인상적인 결과를 급우들에게 보여줄 수 있습니다. 그러나 그들은이 정보를 인식하고 처리하고 5 월 날씨에 대한 아이디어를 형성 할 수 있습니까? 아마 아닐 것입니다.

많은 양의 정보를 수집했으며 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있지만 표 형식에서는 전혀 시각적이지 않기 때문에 청취자에게 관심이 없습니다. 그래프와 차트를 사용하여 표에 포함된 정보를 보다 시각적이고 쉽게 인지할 수 있습니다(정보 시각화).

가치 변화 과정의 시각적 표현

그래프는 서로 직각인 두 좌표축을 나타냅니다. 이 축은 표시된 값이 그려지는 척도입니다. 하나의 값은 매달린다른 사람에서 - 독립적 인. 독립 수량의 값은 일반적으로 가로 축(OX 축 또는 가로축)에 표시되고 종속 수량은 세로(OY 축 또는 y 축)에 표시됩니다. 독립 수량이 변경되면 종속 수량이 변경됩니다. 예를 들어, 기온(종속변수)은 시간에 따라 변할 수 있습니다(독립변수). 따라서 그래프는 x가 변경될 때 y에 어떤 일이 발생하는지 보여줍니다. 그래프에서 값은 곡선, 점 또는 둘 다로 표시됩니다.

그래프를 사용하면 데이터 변경의 역학을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 표 13의 두 번째 열에 포함된 데이터에 따르면 해당 월의 온도 변화 그래프를 작성할 수 있습니다. 일정에 따라 매월 가장 따뜻한 날, 가장 추운 날을 즉시 설정하고 기온이 20도를 넘거나 +15°C 정도였던 날의 수를 빠르게 계산할 수 있습니다. 기온이 매우 안정적이거나 반대로 상당한 변동이 있었던 기간을 나타낼 수도 있습니다(그림 35).

유사한 정보는 표의 3번째와 4번째 열을 기반으로 구축할 수 있는 대기 습도 및 대기압의 변화 그래프로 제공됩니다.

2012년 5월 기온 변화

쌀. 35

수량 비율의 시각적 표현

이제 "구름" 열로 작업해 보겠습니다. 사용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 구름이 우세했는지 말하기는 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐림의 일수가 표시되는 추가 테이블이 컴파일되면 상황이 단순화됩니다 (표 14).

표 14
2012년 5월 구름 표지

다이어그램은 특정 수량의 비율을 시각적으로 보여줍니다. 비교 값의 합이 100%가 되면 파이 차트 사용.

도표(그림 36)는 특정 구름이 있는 날의 수를 나타내는 것이 아니라 하나 또는 다른 구름이 있는 날에 전체 일수의 몇 퍼센트가 속하는지를 보여줍니다.

일정량의 구름이 덮인 날에는 자체 원의 섹터가 있습니다. 이 섹터의 ​​면적은 특정 구름이 덮인 일수가 5월의 총 일수와 관련되는 것과 같은 방식으로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 숫자 데이터가 전혀 제공되지 않은 경우에도 고려된 값의 비율에 대한 대략적인 아이디어를 제공합니다. 이 경우에는 구름이 다른 날입니다.

2012년 5월 구름 표지

쌀. 36

섹터 수가 많으면 파이 차트에서 정보를 인식하기 어렵습니다. 따라서 원형 차트는 일반적으로 5개 또는 6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 우리의 예에서 이 어려움은 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%(그림 37)의 흐림 그라데이션 수를 줄임으로써 극복할 수 있습니다.

그림의 다이어그램을 한 눈에 볼 수 있습니다. 37은 흐린 날이 5월에 우세했고 맑은 날이 거의 없었다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 가시성을 제공하기 위해 정확도를 희생할 수 밖에 없었습니다.

2012년 5월 구름 표지

쌀. 37

많은 경우 정보의 가시성과 정확성을 모두 보장할 수 있습니다. 막대 차트(그림 38).

2012년 5월 구름 표지

쌀. 38

세로 막대형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 유형의 구름 덮개)를 표시하며 가로 축의 일부 기준점에 연결됩니다. 카테고리 축. 우리의 경우 범주 축의 기준점은 흐림의 고정 값입니다. 기둥의 높이는 비교 값의 값에 비례합니다(예: 특정 흐림 일수). 해당 값은 세로로 표시됩니다. 가치 축. 값 축이나 막대에는 구분선이 없어야 합니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 결과를 차트 형태로 표시하는 목적 자체가 파괴됩니다.

그림의 다이어그램에 따르면 38은 특정 구름이 있는 날의 수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 고려 중인 기간 동안 구름이 있었던 날짜를 정확히 표시할 수도 있습니다.

표 15

쌀. 39

방사형 차트는 특별하며 데이터 계열의 각 지점에 대해 고유한 축이 있습니다. 축은 차트의 중심에서 시작됩니다.