Для каких целей используется график лица чернова. Способы визуального представления данных

Рис.: Смайлы трех типов выражения лица

Эмоциями называют более или менее устойчивые психические состояния, выражающие отношение человека к другим людям, к самому себе, к окружающей жизни. У человека выявлено шесть универсальных эмоций: грусть, гнев, радость, страх, отвращение и удивление. Центр распознавания эмоций находится в правом полушарии головного мозга. Каждая эмоция отображается на лице, поэтому выражения лица являются надежным индикатором эмоционального состояния человека. Брови, глаза и рот являются главными элементами на лице, посредством которых выражаются и опознаются эмоциональные состоянии я человека.
Информация из окружающей среды, которую воспринимает человек, вызывает у него определенные эмоции. Информация и эмоции служат основой для принятия решения и осуществления действий. Однако кроме объективной информации человек нуждается и в получении субъективной информации, т.е. эмоций. Она может исходить от людей, с которыми человек контактирует, либо синтезированных эмоций, которые вырабатываются индикаторами эмоций в технической системе, а также через «лица Чернова» – гаджеты. Гаджет (англ. gadget - приспособление) - оригинальное, нестандартное техническое приспособление.

I. Коммуникаторы - индикаторы с анимированными эмоциями

Автомобильный коммуникатор DriveMotion (индикатор эмоций) предназначен для неформального общения водителей. Транслирует на дисплей заранее запрограммированные символы-смайлы, выражающие эмоции. Дисплей крепится на заднее стекло автомобиля и позволяет сообщить водителю машины, которая находится сзади, различные эмоциональные смайлы и тексты. Коммуникаторы DriveMotion разработаны в Англии. Их выпускают несколько типов:

2. Запрограммированные на 5 символов, обозначающие различные эмоции: грусть, радость, злость, удивление, благодарность

3. "Русская версия" - запрограммирована на смайлики: улыбка, злость. Слова: "спасибо", "извини", "догони"

4. "Русская версия-2" - запрограммирована на смайлики: улыбка, флирт, злость. Слова: "спасибо", "извини"

5. "Настоящий мужчина" - специально разработанная версия для мужчин. Выводит следующие предложения: "спасибо" + улыбка, "привет" + "милая", "извини" + "братан", "идиот" + гнев, "не тронь" + "я псих"

6. "Гламурная девушка" - версия для девушек. Оформлена в стиле "гламур". Выводит на дисплей предложения: "догони" + язык, "упс" + извини, "не надо" + "биби", "сам такой" + грусть, "спасибо" + анимированный поцелуй

7. "Конструктор" Drivemotion c 500 вариантами эмоций.

II. Коммуникатор эмоций для производства

Управление сложной системой в экстремальных условиях требует от оператора высокого профессионализма и эмоциональной устойчивости. В процессе восприятия информации с пульта ей необходимо дать и эмоциональную оценку. В условиях дефицита времени индикатор эмоций (синоним: эмоциональный индикатор), который установлен на пульте управления, может ускорить принятие решения и предотвратить возникновение ошибки из-за стресса.
В 1971 году на щите управления установки для производства формалина, с использованием серебряного катализатора, (Сланцехимический комбинат «Кивиыли», Эстония) был установлен дисплей, на котором высвечивались смайлы (см. рисунок). Если температура в реакторе была в норме, то выражение лица на смайле было нейтральное. При оптимальной температуре смайл был позитивный.(Оптимальное значение параметров расчитывалось на ЭВМ с использованием математической модели синтеза формалина, поскольку серебряный катализатор постепенно терял свою активность). При выходе температуры за пределы нормы «лицо» имело негативное выражение. Экспериментальная проверка такого пиктографического индикатора эмоций показала, что операторы вели режим более успешно, чем только по прибору КИП, на котором показывалась температура в реакторе. На это новшество была оформлена заявка на изобретение (автор инженер-технолог В. М. Лившиц). Заявка не была принята. По-видимому, в те далекие годы необходимость использовать пиктографические эмоциальные индикаторы в технике еще не была осознана.

III. Лица Чернова

В 1973 году известный американский математик Герман Чернов (Herman Chernoff) предложил метод визуализации для иллюстрации тенденций в многомерных данных путем изображения их в виде пиктографики серии лиц (Лица Чернова – Chernoff Faces). Лица Чернова были особенно эффективны, поскольку они связали элементы лица (ширина лица уровня ушей, радиус ушей, длина или искривления рта, длина носа и т.д.) с характеристиками изучаемой системы.
Метод Германа Чернова позволяет оценивать состояние многофакторных систем, используя врожденную способность человека быстро оценивать изменения в лице человека по многим параметрам. Этим способом можно отображать 10-20-мерные множества в двухмерной и трехмерной графике(3-D). Этот метод широко используют для быстрой оценки методов лечения, массива статистических данных, нахождения фальшивых денег, оценки режима на атомных электростанциях, в авиации, спорте и т.д. Коммуникатор эмоций для управления производством формалина можно рассматривать также как одну из форм пиктографики лица.

Индикаторы эмоций и Лица Чернова - характерный пример проникновения методов психологии для изучения и управления сложными системами. Отметим также, что в нашу креативную эру эмоциональный интеллект (EQ) стремительно развивается, а пиктограммы индикатора эмоций и пиктографика Чернова наглядно демонстрируют эффективность и важность такого подхода.

Литература:
* Herman Chernoff (1973). "The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically". Journal of the American Statistical Association 68 (342): 361–368 (http://www.jstor.org/pss/2284077)
* Литвиненко Д. Метод анализа данных "Лица Чернова" и их развитие с помощью асимметрии (http://nordisk.pp.ru/design/?page=13)

Легко распознают лица и без затруднения воспринимают небольшие изменения в нём.

Для каждого наблюдения рисуется отдельное «лицо», где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями, ширина лица). Таким образом, наблюдатель может идентифицировать уникальные для каждой конфигурации значений наглядные характеристики объектов.

Параметры лица

Может использоваться, например, 18 параметров: размер глаза, размер зрачка, позиция зрачка, наклон глаза, горизонтальная позиция глаза, вертикальная позиция глаза, изгиб брови, плотность брови, горизонтальная позиция брови, вертикальная позиция брови, верхняя граница волос, нижняя граница волос, обвод лица, темнота волос, наклон штриховки волос, нос, размер рта, изгиб рта.

Напишите отзыв о статье "Лица Чернова"

Примечания

Литература

Ссылки

В данной статье или разделе имеется или внешних ссылок , но источники отдельных утверждений остаются неясными из-за отсутствия сносок .

Утверждения, не , могут быть поставлены под сомнение и удалены. Вы можете улучшить статью, внеся более точные указания на источники.

Отрывок, характеризующий Лица Чернова

– Вы к графу Кириллу Владимировичу, ma chere? – сказал граф из столовой, выходя тоже в переднюю. – Коли ему лучше, зовите Пьера ко мне обедать. Ведь он у меня бывал, с детьми танцовал. Зовите непременно, ma chere. Ну, посмотрим, как то отличится нынче Тарас. Говорит, что у графа Орлова такого обеда не бывало, какой у нас будет.

– Mon cher Boris, [Дорогой Борис,] – сказала княгиня Анна Михайловна сыну, когда карета графини Ростовой, в которой они сидели, проехала по устланной соломой улице и въехала на широкий двор графа Кирилла Владимировича Безухого. – Mon cher Boris, – сказала мать, выпрастывая руку из под старого салопа и робким и ласковым движением кладя ее на руку сына, – будь ласков, будь внимателен. Граф Кирилл Владимирович всё таки тебе крестный отец, и от него зависит твоя будущая судьба. Помни это, mon cher, будь мил, как ты умеешь быть…
– Ежели бы я знал, что из этого выйдет что нибудь, кроме унижения… – отвечал сын холодно. – Но я обещал вам и делаю это для вас.
Несмотря на то, что чья то карета стояла у подъезда, швейцар, оглядев мать с сыном (которые, не приказывая докладывать о себе, прямо вошли в стеклянные сени между двумя рядами статуй в нишах), значительно посмотрев на старенький салоп, спросил, кого им угодно, княжен или графа, и, узнав, что графа, сказал, что их сиятельству нынче хуже и их сиятельство никого не принимают.
– Мы можем уехать, – сказал сын по французски.
– Mon ami! [Друг мой!] – сказала мать умоляющим голосом, опять дотрогиваясь до руки сына, как будто это прикосновение могло успокоивать или возбуждать его.
Борис замолчал и, не снимая шинели, вопросительно смотрел на мать.
– Голубчик, – нежным голоском сказала Анна Михайловна, обращаясь к швейцару, – я знаю, что граф Кирилл Владимирович очень болен… я затем и приехала… я родственница… Я не буду беспокоить, голубчик… А мне бы только надо увидать князя Василия Сергеевича: ведь он здесь стоит. Доложи, пожалуйста.
Швейцар угрюмо дернул снурок наверх и отвернулся.
– Княгиня Друбецкая к князю Василию Сергеевичу, – крикнул он сбежавшему сверху и из под выступа лестницы выглядывавшему официанту в чулках, башмаках и фраке.
Мать расправила складки своего крашеного шелкового платья, посмотрелась в цельное венецианское зеркало в стене и бодро в своих стоптанных башмаках пошла вверх по ковру лестницы.
– Mon cher, voue m"avez promis, [Мой друг, ты мне обещал,] – обратилась она опять к Сыну, прикосновением руки возбуждая его.
Сын, опустив глаза, спокойно шел за нею.
Они вошли в залу, из которой одна дверь вела в покои, отведенные князю Василью.
В то время как мать с сыном, выйдя на середину комнаты, намеревались спросить дорогу у вскочившего при их входе старого официанта, у одной из дверей повернулась бронзовая ручка и князь Василий в бархатной шубке, с одною звездой, по домашнему, вышел, провожая красивого черноволосого мужчину. Мужчина этот был знаменитый петербургский доктор Lorrain.
– C"est donc positif? [Итак, это верно?] – говорил князь.
– Mon prince, «errare humanum est», mais… [Князь, человеку ошибаться свойственно.] – отвечал доктор, грассируя и произнося латинские слова французским выговором.
– C"est bien, c"est bien… [Хорошо, хорошо…]
Заметив Анну Михайловну с сыном, князь Василий поклоном отпустил доктора и молча, но с вопросительным видом, подошел к ним. Сын заметил, как вдруг глубокая горесть выразилась в глазах его матери, и слегка улыбнулся.

Легко распознают лица и без затруднения воспринимают небольшие изменения в нём. Американский математик Герман Чернов в 1973 году опубликовал работу, в которой изложил концепцию использования этой способности восприятия лица человека для построения пиктографиков. Их применяют, как правило, в двух случаях: 1) когда нужно выявить характерные зависимости или группы наблюдений и 2) когда необходимо исследовать предположительно сложные взаимосвязи между несколькими переменными. Лица Чернова являются одним из самых эффективных способов визуализации многомерных данных, и позволяет легко оценивать одновременно большое их количество.

«Из всех зрительных навыков у человека сильнее всего развита способность к восприятию лиц других людей. Особый участок коры головного мозга узнает лицо, определяет направление взгляда и т. д. Другие части мозга (миндалевидное тело и островковая доля) анализируют выражение лица, а участок в префронтальной зоне лобной доли и система мозга, отвечающая за чувство удовольствия, оценивают его красоту».

Параметры лица

Ссылки

Herman Chernoff (1973). «The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically». Journal of the American Statistical Association 68 (342): 361-368
Соболева А. Г. Когнитивная визуализация знаний с помощью Лиц Чернова

Wikimedia Foundation . 2010 .

Лица (фильм)
Лица в толпе

Смотреть что такое "Лица Чернова" в других словарях:

Чернова - весьма известная в свое время драматическая актриса Симферопольского театра, умерла в Симферополе 16 го марта 1877 года, на двадцатом году жизни. Не получив никакого сценического образования и не имея перед собой примеров, достойных подражания,… … Большая биографическая энциклопедия

Чернов, Герман - В Википедии есть статьи о других людях с такой фамилией, см. Чернов. Герман Чернов Дата рождения: 1 июля 1923(1923 07 01) (89 лет) Место рождения: Нью Йорк Научная сфера: Прикладная математика, п … Википедия

Физиогномика - Это статья о неакадемическом направлении исследований. Пожалуйста, отредактируйте статью так, чтобы это было ясно как из её первых предложений, так и из последующего текста. Подробности в статье и на странице обсуждения … Википедия

Лица Чернова (Chernoff Faces) - это схема визуального представления многофакторных данных в виде человеческого лица. Каждая часть лица: нос, глаза, рот - представляет собой значение определенной переменной, назначенной для этой части (всего 18).

Основная идея в том, что для человека очень естесственно смотреть на лица, ведь все люди делают это каждый день. Поэтому анализ данных получается эдаким "натуралистичным". Легко делать сравнения и легко выявлять отклонения. Даже блондинки смогут производить многофакторный анализ значительного количества данных.

В 1981 году Бернард Флури и Ганс Ридвил (Bernhard Flury and Hans Riedwyl) улучшили концепцию и добавили лицам Чернова асимметрию. Таким образом количество переменных увеличилось вдвое - до 36.

Итак, каждое лицо - это массив из 18 элементов, каждый из которых принимает значение от 0 до 1. Значению соответствует внешний вид соответствующей части лица. Параметры исследуемых объектов приводятся к этим значениям. Экстремумы реальных данных будут приняты как 0 и 1. Все остальное - лежащим в этом промежутке. По полученному массиву конструируется лицо.

Вот какие параметры задаются у лица:

Размер глаза
Размер зрачка
Позиция зрачка
Наклон глаза
Горизонтальная позиция глаза
Вертикальная позиция глаза
Изгиб брови
Плотность брови
Горизонтальная позиция брови
Вертикальная позиция брови
Верхняя граница волос
Нижняя граница волос
Обвод лица
Темнота волос
Наклон штриховки волос
Размер рта
Изгиб рта

Сложность заключается в правильном сопоставлении исследуемых переменных с частями лица. При ошибке важные закономерности могут остаться незамеченными.

Флури приводит пример удачного многофакторного анализа с помощью лиц. Он проанализировал 100 реальных и 100 поддельных банкнот по параметрам размера границ, отступов и диагоналей. Вот что получилось:

Поддельные банкноты четко выделились в отдельную группу. Таким образом анализ позволил выявить различающиеся группы объектов.

Асимметрия позволяет рассматривать объекты в прогрессе. Второй пример показывает различные факторы у пациентов, к которым применялось лечение. Левая сторона лица показывает значения параметров до, а правая - после лечения.

Посмотрите как изменилось состояние параметров. Легко можно понять кому и насколько стало лучше, даже не вникая в сущность исследуемых параметров.

Статью Graphical Representation of Multivariate Data by Means of Asymmetrical Faces (by Bernard Flury and Hans Riedwyl) можно почитать на JSTOR

Если у вас ее нет, я могу вам ее прислать в обмен на интересую ссылку, о которой я еще не знаю.

Рис. 16.1. Набор данных в декартовых координатах и в параллельных координатах

"Лица Чернова"

Основная идея представления информации в "лицах Чернова" состоит в кодировании значений различных переменных в характеристиках или чертах человеческого лица . Пример такого "лица" приведен на рис.16.2 .

Рис. 16.2. "Лицо Чернова"

Для каждого наблюдения рисуется отдельное "лицо". На каждом "лице" относительные значения переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина и ширина носа, размер глаз, размер зрачка, угол между бровями).

Анализ информации при помощи такого способа отображения основан на способности человека интуитивно находить сходства и различия в чертах лица.

На рис. 16.3 представлен набор данных, каждая запись которого выражена в виде "лица Чернова".

Рис. 16.3. Пример многомерного изображения данных при помощи "лиц Чернова"

Перед использованием методов визуализации необходимо:

∙ Проанализировать, следует ли изображать все данные или же какую-то их часть.

∙ Выбрать размеры, пропорции и масштаб изображения.

∙ Выбрать метод, который может наиболее ярко отобразить закономерности, присущие набору данных.

Многие современные средства анализа данных позволяют строить сотни типов различных графиков и диаграмм. Поэтому выбор метода визуализации, если он самостоятельно осуществляется пользователем, не так прост и легок, как может показаться на первый взгляд. Наличие большого количества средств визуализации, представленных в инструменте, который применяет пользователь, может даже вызвать растерянность.

Одну и ту же информацию можно представить при помощи различных средств. Для того чтобы средство визуализации могло выполнять свое основное назначение - представлять информацию в простом и доступном для человеческого восприятия виде - необходимо придерживаться законов соответствия выбранного решения содержанию отображаемой информации и ее функциональному назначению. Иными словами, нужно сделать так, чтобы при взгляде на визуальное представление информации можно было сразу выявить закономерности в исходных данных и принимать на их основе решения.

Среди двухмерных и трехмерных средств наиболее широко известны линейные графики, линейные, столбиковые, круговые секторные и векторные диаграммы.

При помощи линейного графика можно отобразить тенденцию, передать изменения какого-либо признака во времени. Для сравнения нескольких рядов чисел такие графики наносятся на одни и те же оси координат.

Гистограмму применяют для сравнения значений в течение некоторого периода или же соотношения величин.

Круговые диаграммы используют, если необходимо отобразить соотношение частей и целого, т.е. для анализа состава или структуры явлений. Составные части целого изображаются секторами окружности. Секторы рекомендуют размещать по их величине: вверху - самый крупный, остальные - по движению часовой стрелки в порядке уменьшения их величины. Круговые диаграммы также применяют для отображения результатов факторного анализа, если действия всех факторов являются однонаправленными. При этом каждый фактор отображается в виде одного из секторов круга.

Выбор того или иного средства визуализации зависит от поставленной задачи (например, нужно определить структуру данных или же динамику процесса) и от характера набора данных.

Качество визуализации

Современные аналитические средства, в том числе и Data Mining, немыслимы без качественной визуализации. В результате использования средств визуализации должны быть получены наглядные и выразительные, ясные и простые изображения, за счет использования разнообразных средств: цвета, контраста, границ, пропорций, масштаба и т.д.

В связи с ростом требований к средствам визуализации, а также необходимости сравнивания их между собой, в последние годы был сформирован ряд принципов качественного визуального представления информации.

Принципы Тафта (Tufte"s Principles) графического представления данных высокого качества гласят:

∙ предоставляйте пользователю самое большое количество идей, в самое короткое время, с наименьшим количеством чернил на наименьшем пространстве;

∙ говорите правду о данных.

В описаны основные принципы компоновки визуальных средств представления информации:

1. Принцип лаконичности.

2. Принцип обобщения и унификации.

3. Принцип акцента на основных смысловых элементах.

4. Принцип автономности.

5. Принцип структурности.

6. Принцип стадийности.

7. Принцип использования привычных ассоциаций и стереотипов.

Принцип лаконичности говорит о том, что средство визуализации должно содержать лишь те элементы, которые необходимы для сообщения пользователю существенной информации, точного понимания ее значения или принятия (с вероятностью не ниже допустимой величины) соответствующего оптимального решения.

Кроме обозначенных выше принципов, средство визуализации должно обладать высокой надежностью и скоростью, которая устроит пользователя, принимающего на основе этой информации решения.

Представление пространственных характеристик

Отдельным направлением визуализации является наглядное представление пространственных характеристик объектов. В большинстве случаев такие средства выделяют на карте отдельные регионы и обозначают их различными цветами в зависимости от значения анализируемого показателя.

На рис. 16.4 приведен пример такой визуализации в среде MineSet , являющейся, в данном случае, инструментом визуального Data Mining. Карта представлена в виде графического интерфейса, отображающего данные в виде трехмерного ландшафта произвольно определенных и позиционированных форм (столбчатых диаграмм, каждая с индивидуальными высотой и цветом). Такой способ позволяет наглядно показывать количественные и реляционные характеристики пространственно-ориентированных данных и быстро идентифицировать в них тренды.

Рис. 16.4. MineSet. Ландшафтный визуализатор

Основные тенденции в области визуализации

Как уже отмечалось, при помощи средств визуализации поддерживаются важные задачи бизнеса, среди которых - процесс принятия решений. В связи с этим возникает необходимость перехода средств визуализации на более качественный уровень, который характеризуется появлением абсолютно новых средств визуализации и взглядов на ее функции, а также развитием ряда тенденций в этой области.

Среди основных тенденций в области визуализации Филип Рассом (Philip Russom) выделяет :

1. Разработка сложных видов диаграмм.

Большинство визуализаций данных построено на основе диаграмм стандартного типа (секторные диаграммы, графики рассеяния и.т.д.). Эти способы являются одновременно старейшими, наиболее элементарными и распространенными. В последние годы перечень видов диаграмм, поддерживаемых инструментальными средствами визуализации, существенно расширился. Поскольку потребности пользователей весьма многообразны, инструменты визуализации поддерживают самые различные типы диаграмм. Например, известно, что бизнес-пользователи предпочитают секторные диаграммы и гистограммы, тогда как ученых больше устраивают визуализации в виде графиков рассеяния и диаграмм констелляции. Пользователи, работающие с геопространственными данными, сильнее заинтересованы в картах и прочих трехмерных представлениях данных. Электронные инструментальные панели, в свою очередь, более популярны среди руководителей, использующих бизнес-аналитические технологии для контроля за показателями работы компании. Такие пользователи нуждаются в наглядной визуализации в виде "спидометров", "термометров" и "светофоров".

Средства создания диаграмм и презентационной графики предназначены главным образом для визуализации данных. Однако возможности такой визуализации обычно встроены и во множество различных других программ и систем - в инструменты репортинга и OLAP, средства для Text Mining и Data Mining, а также в CRM-приложения и приложения для управления бизнесом. Для создания встроенной визуализации многие поставщики реализуют визуализационную функциональность в виде компонент, встраиваемых в различные инструменты, приложения, программы и web-страницы (в том числе инструментальные панели и персонализированные страницы порталов).

2. Повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя.

Еще совсем недавно большая часть средств визуализации представляла собой статичные диаграммы, предназначенные исключительно для просмотра. Сейчас широко используются динамические диаграммы, уже сами по себе являющиеся пользовательским интерфейсом, в котором пользователь может напрямую и интерактивно манипулировать визуализацией, подбирая новое представление информации.

Например, базовое взаимодействие позволяет пользователю вращать диаграмму или изменять ее тип в поисках наиболее полного представления данных. Кроме того, пользователь может менять визуальные свойства - к примеру, шрифты, цвета и рамки. В визуализациях сложного типа (графиках рассеяния или диаграммах констелляции) пользователь может выбирать информационные точки с помощью мыши и перемещать их, облегчая тем самым понимание представления данных.

Более совершенные методы визуализации данных часто включают в себя диаграмму или любую другую визуализацию как составной уровень. Пользователь может углубляться (drill down) в визуализацию, исследуя подробности

обобщенных ею данных, или углубляться в OLAP, Data Mining или другие сложные технологии.

Сложное взаимодействие позволяет пользователю изменять визуализацию для нахождения альтернативных интерпретаций данных. Взаимодействие с визуализацией подразумевает минимальный по своей сложности пользовательский интерфейс, в котором пользователь может управлять представлением данных, просто "кликая" на элементы визуализации, перетаскивая и помещая представления объектов данных или выбирая пункты меню. Инструменты OLAP или Data Mining превращают непосредственное взаимодействие с визуализацией в один из этапов итерационного анализа данных. Средства Text Mining или управления документами придают такому непосредственному взаимодействию характер навигационного механизма, помогающего пользователю исследовать библиотеки документов.

Визуальный запрос является наиболее современной формой сложного взаимодействия пользователя с данными. В нем пользователь может, например, видеть крайние информационные точки графика рассеяния, выбирать их мышкой и получать новые визуализации, представляющие именно эти точки. Приложение визуализации данных генерирует соответствующий язык запроса, управляет принятием запроса базой данных и визуально представляет результирующее множество. Пользователь может сфокусироваться на анализе, не отвлекаясь на составление запроса.

3. Увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией.

Элементарная секторная диаграмма или гистограмма визуализирует простые последовательности числовых информационных точек. Однако новые усовершенствованные типы диаграмм способны визуализировать тысячи таких точек и даже сложные структуры данных - например, нейронные сети.

Скажем, средства OLAP (а также инструменты генерации запросов и выпуска отчетов) уже давно поддерживают диаграммы для своих онлайновых отчетов. Новые визуализационные программы обновляют контент за счет периодически повторяющегося считывания данных. Фактически пользователи визуализационных программ, отслеживающие линейные процессы (колебания фондового рынка, показатели работы компьютерных систем, сейсмограммы, сетки полезности и др.), нуждаются в загрузке данных в режиме реального времени или близком к нему режиме.

Пользователи инструментов Data Mining обычно анализируют очень большие наборы численных данных. Традиционные типы диаграмм для бизнеса (секторные диаграммы и гистограммы) плохо справляются с представлением тысяч информационных точек. Поэтому инструменты Data Mining почти всегда поддерживают некую форму визуализации данных, способную отражать структуры и закономерности исследуемых наборов данных, в соответствии с тем аналитическим подходом, который используется в инструменте.

Помимо того, что визуализация поддерживает обработку структурированных данных, она также является ключевым средством представления схем так называемых неструктурированных данных, например текстовых документов, т.е.