Veel

Rohkem kui kahe kihi joonistamine cartodb -kaardi visualiseerimisel

Rohkem kui kahe kihi joonistamine cartodb -kaardi visualiseerimisel


Mul on maatabel, mida kasutan visualiseerimisviisardi abil kolme kihi joonistamiseks. Esimese kihi jaoks kasutan kategooriat CATEGORY ja teise jaoks BUBBLE. Kui aga lisan kolmanda kihi koos saadaolevate valikutega, ei saa seda selgelt esitada. Kasutan tasuta põhilitsentsi. Tahaksin teada, kas kolmandat kihti saab selgelt väljendada näiteks patteri abil.


Teie probleem ei tundu olevat seotud teie kontoga, vaid teie andmetega. Iga redaktorisse kaasatud andmekiht, olenemata teie konto suurusest, peaks olema kujundatav nagu kõik teised teie visualiseerimisel.

Kui te ei saa redigeerijas stiili, vaadake oma andmeid. „the_geom” peaks tähistama kas punkti, joont või hulknurka, mitte „null” või muud mitte -lon/lat sisendit. Proovige juhtpaneelilt oma tabelitesse siseneda ja avage see andmetabel ainult selleks, et näha, kas saate seal andmeid visualiseerida. Tõenäoliselt on probleem ruumiandmete puudumises või tabeli vormindamise probleemis, mis ei võimalda CartoDB -l lonti/latti kätte saada.


Joonistage mitu rida (andmeseeria), millest igaühel on unikaalne värvus R

Olen R -s üsna uus ja mul on järgmised küsimused:

Proovin genereerida joonist R -s, millel on mitu rida (andmeseeriad). Kõik need read on kategooria ja ma tahan, et sellel oleks ainulaadne värv.

Praegu on minu kood seadistatud järgmiselt:

Esiteks loon tühja krundi:

Seejärel joonistan iga oma kategooria jaoks tühjale graafikule read, kasutades "for" silmust järgmiselt:

Siin on 8 kategooriat ja seega on graafikus toodetud 8 rida. Nagu näete, proovin proovida vikerkaare () funktsioonist värvi, et genereerida igale reale värv.

Kuid graafiku koostamisel leian, et on mitu sama värvi joont. Näiteks kolmel neist kaheksast joonest on roheline värv.

Kuidas muuta need 8 rida ainulaadseks?

Samuti, kuidas kajastada seda unikaalsust süžee legendis? Proovisin otsida funktsiooni legend (), kuid ei olnud selge, millist parameetrit peaksin selle kategooria ainulaadse värvi kajastamiseks kasutama?


7 vastust 7

See on raske ülesanne ilma valmislahendusteta (seda muidugi seetõttu, et tihedusjoonistus on nii ahvatlev tagavara, kui kedagi tegelikult ei huvita). Niisiis, mida saate teha?

Kui need tõesti kattuvad (st neil on täpselt samad X- ja Y -koordinaadid) ja te ei kasuta alfat, oleks parim mõte lihtsalt kattuvuse vähendamine unikaalse abil (alfa puhul võib selle selliste rühmade kohta kokku võtta).

Kui ei, siis võite koordinaadid käsitsi ümardada lähimate piksliteni ja kasutada eelmist meetodit (kuid see on räpane lahendus).

Lõpuks saate koostada tihedusgraafiku ainult selleks, et kasutada kõige tihedamate alade punktide alamproove. Teisest küljest ei tee see täpselt sama süžeed ja võib tuua esemeid, kui neid pole täpselt häälestatud.

Vaadake heksbiinipaketti, mis rakendab Dan Carri paberit/meetodit. PDF -vinjett sisaldab rohkem üksikasju, mida ma tsiteerin allpool:


LEIUTISE ÜKSIKASJALIK KIRJELDUS

Käesoleva leiutise teostusi kirjeldatakse siin, viidates andmete visualiseerimise süsteemile, mis on kohandatud või paigutatud erinevate meetodite ja protsesside teostamiseks.

Kokkuvõttes sisaldab süsteem vähemalt protsessorit, ühte või mitut mäluseadet või liidest ühe või mitme mäluseadmega ühendamiseks, sisend- ja väljundliideseid välisseadmetega ühendamiseks, et võimaldada süsteemil saada ja kasutada juhiseid. üks või mitu kasutajat või välist süsteemi, andmesiin erinevate komponentide vaheliseks sise- ja välissuhtluseks ning sobiv toiteallikas. Lisaks võib süsteem sisaldada ühte või mitut sideseadet (traadiga või traadita) väliste ja sisemiste seadmetega suhtlemiseks ning ühte või mitut sisend-/väljundseadet, nagu ekraan, osutusseade, klaviatuur või trükiseade.

Protsessor on korraldatud täitma programmi samme, mis on salvestatud mäluseadmesse programmijuhenditena. Programmi juhised võimaldavad teostada erinevaid leiutise teostamise meetodeid, nagu siin kirjeldatud. Programmi juhiseid võib välja töötada või rakendada mis tahes sobiva tarkvara programmeerimiskeele ja tööriistakomplekti abil, näiteks C-põhise keele abil. Lisaks võib programmijuhiseid salvestada mis tahes sobival viisil, nii et neid saab mäluseadmesse üle kanda või protsessor lugeda, näiteks salvestada need arvutiga loetavale andmekandjale. Arvutilugevaks andmekandjaks võib olla mis tahes sobiv andmekandja, näiteks tahkismälu, magnetlint, kompaktplaat (CD-ROM või CD-R/W), mälukaart, välkmälu, optiline ketas, magnetketas või mis tahes muu sobiv arvutis loetav andmekandja.

Süsteem on korraldatud suhtlema väliste andmesalvestussüsteemide või -seadmetega, et saada asjakohaseid andmeid.

On arusaadav, et siin kirjeldatud süsteem sisaldab ühte või mitut elementi, mis on paigutatud täitma siin kirjeldatud erinevaid funktsioone ja meetodeid. Kirjelduse järgmise osa eesmärk on anda lugejale näide kontseptuaalsest vaatest selle kohta, kuidas erinevaid süsteemi elemente moodustavaid mooduleid ja/või mootoreid saab funktsioonide rakendamiseks omavahel ühendada. Lisaks selgitab kirjelduse järgmine osa süsteemiga seotud üksikasjalikult, kuidas siin kirjeldatud meetodi etappe läbi viia. Kontseptuaalsed skeemid on esitatud lugejale näitamiseks, kuidas erinevaid andmeelemente eri moodulid ja/või mootorid erinevatel etappidel töötlevad.

On arusaadav, et moodulite või mootorite paigutust ja konstruktsiooni võib vastavalt süsteemile ja kasutaja vajadustele kohandada nii, et erinevad moodulid või mootorid võivad siin kirjeldatud funktsioonidega täita erinevaid funktsioone.

On arusaadav, et kirjeldatud mooduleid ja/või mootoreid võib rakendada ja neile tuleb anda juhiseid mis tahes sobivat tehnoloogiat kasutades. Näiteks võib mooduleid või mootoreid rakendada või luua mis tahes sobivas keeles kirjutatud sobiva tarkvarakoodi abil, kus kood seejärel kompileeritakse, et saada käivitatav programm, mida saab käivitada mis tahes sobivas arvutisüsteemis. Teise võimalusena või koos käivitatava programmiga võib mooduleid või mootoreid rakendada mis tahes sobiva riistvara, püsivara ja tarkvara segu abil. Näiteks võib moodulite osi rakendada rakendusspetsiifilise integraallülituse (ASIC), kiibisüsteemi (SoC), väliprogrammeeritavate väravamassiivide (FPGA) või mõne muu sobiva kohandatava või programmeeritava töötlusseadme abil.

Siin kirjeldatud meetodeid võib rakendada üldotstarbelise arvutisüsteemi abil, mis on spetsiaalselt programmeeritud kirjeldatud toimingute tegemiseks. Teise võimalusena võib siin kirjeldatud meetodeid rakendada spetsiifilise arvutisüsteemi abil, näiteks andmete visualiseerimise arvuti, andmebaasipäringu arvuti, graafilise analüüsi arvuti, mänguandmete analüüsi arvuti, tootmisandmete analüüsi arvuti, äri luure arvuti jne, kus arvuti on spetsiaalselt kohandatud kirjeldatud toimingute tegemiseks konkreetse valdkonnaga seotud keskkonnast saadud andmetega.

Süsteemi sisendina esitatud andmed võivad olla mis tahes sobivat tüüpi andmetest, näiteks reaalse maailma andmed, sealhulgas, kuid mitte ainult, mängukeskkonnaga seotud mängu- või hasartmänguandmed, näiteks kasiino, sündmuste andmed, testid või tootmiskeskkonnast saadud kvaliteedikontrolli andmed, raamatupidamissüsteemist saadud äriandmed, ettevõtte andmebaasist saadud müügiandmed jne. Süsteem võib kõik need andmed reaalajas vahemällu vastu võtta või salvestada püsivalt

Näidumooduli alternatiivina või koos sellega võib joondusmooduli tulemuste väljastamiseks pakkuda täiendavaid väljundmooduleid. See tähendab, et andmete otsimismooduli abil saadud lähteandmeid analüüsitakse ja teisendatakse, et saada väljundandmed kindlas vormingus. Väljundandmed edastatakse kuvarile ja/või muudele väljundmoodulitele, et võimaldada kasutajal toorandmeid visualiseerida viisil, mis edastab kasulikumat või varjatud teavet, mis muidu läheks kaduma.

Täiendavaks väljundmooduliks võib olla kirjeldatud süsteemiga ühenduses olev trükiseade, mis võtab vastu prindikontrolli andmeid, nii et andmete esitusviise saab printida mis tahes sobivale prindikandjale. Alternatiivina võib täiendavaks väljundmooduliks olla liides, mis võimaldab väljundandmeid liidestada teiste andmetöötlusmoodulite või salvestusseadmetega.

Andmete otsimise moodul on konfigureeritud võimaldama andmete otsimist siin kirjeldatud süsteemiga ühenduses olevast andmesalvestusmoodulist. Andmesalvestusmoodul võib olla mis tahes sobiv andmesalvestussüsteem. Näiteks võib see olla ettevõtte andmeladu (EDW), andmemark, andmebaas, salvestusmassiiv või mõni muu sobiv seade või seadmerühmad, mis saavad andmeid hilisemaks hankimiseks salvestada. Lisaks võib andmesalvestusmoodul olla vahemälu, mida kasutatakse reaalajas jäädvustatud sissetulevate andmete ajutiseks salvestamiseks.

Lisaks on arusaadav, et siin kirjeldatud süsteemi poolt toodetud visuaalsed kujutised on spetsiaalselt kohandatud nii, et võimaldada keeruliste andmete visuaalset esitamist, et edastada kasulikku teavet, minimeerides samas tootmisprindimaterjalide kasutamist või piirates ruumi, kus teave võib edasi anda. See tähendab, et võimaldades siin kirjeldatud süsteemil toota visuaalse esituse, millel on üks või mitu kirjeldatavat omadust keerulise probleemi või keerukate andmete kokkuvõtteks, pakutakse kohe mitmeid tehnilisi eeliseid. Näiteks võivad visuaalse esituse tunnused hõlmata visuaalse kujutise suuruse piiramist, minimaalse tindikoguse kasutamist või kujutise loomist, kasutades minimaalset või piiratud ala või minimaalset ajakulu. Need omadused võivad lahendada ühe või mitu probleemi, näiteks tarbekaupade liigne tarbimine, vähendades nõutavate tarbekaupade, näiteks paberi- ja tindivarude, tarbimist ning vähendades visuaalsete kujutiste väljatrükkide või teave kuvamoodulil, mis on tingitud võimalusest pakkuda vajalikku teavet väiksema suurusega visuaalses ruumis.

Seetõttu muudavad siin kirjeldatud andmete visualiseerimise tehnikad vastuvõetud algandmed erinevateks korraldusteks, et võimaldada toorandmetes oleva täiendava või varjatud teabe visuaalset esitamist viisil, mis edastab teabe kasutajale tõhusal viisil.

Neli põhiterminit (või mõistet) moodustavad käesolevas dokumendis esitatud spetsifikatsiooni aluse ja on seega määratletud järgmiselt:


See muutus Bokehi uusimas versioonis (vist 0, 12,7). See on uus viis seda teha.

Lihtsalt pandad, no bokeh (kopeerige andmed enne jooksmist lõikepuhvrisse):

Rühmitamist saate kasutada Bokehi kõrgetasemelisel tulpdiagrammil, kui esmalt sulatate oma Pandase andmeraami.

Siin on sulatatud andmeraami vorming:

Seejärel kasutage Bokehi tulpdiagrammi andmetena lihtsalt sulanud andmeraami:

See on minu vastus ainult matplotlibi ja numpy abil.

Minu kood tundub aktsepteeritava vastusega võrreldes väga pikk. Seega, kui keegi aitab mul seda parandada, on see suurepärane!


V0.16.0 (2020-07-11) ¶

See väljaanne lisab xarray.cov & amp xarray.corr kovariatsiooni ja amp korrelatsiooni jaoks vastavalt idxmax & amp idxmin meetodid, polyfit meetod & amp xarray.polyval polünoomide paigaldamiseks, samuti mitmed dokumentatsiooni täiustused, muud funktsioonid ja veaparandused. Suur tänu kõigile 44 kaastöölisele, kes selle väljaande koostamisele kaasa aitasid:

Osades: Akio Taniguchi, Andrew Williams, Aurélien Ponte, Benoit Bovy, Dave Cole, David Brochart, Deepak Cherian, Elliott Sales de Andrade, Etienne Combrisson, Hossein Madadi, Huite, Joe Hamman, Kai Mühlbauer, Keisuke Fujii, Maik Riechert, Marek Jacob Hauser, Matthieu Ancellin, Maximilian Roos, Noah D Brenowitz, Oriol Abril, Pascal Bourgault, Phillip Butcher, Prajjwal Nijhara, Ray Bell, Ryan Abernathey, Ryan May, Spencer Clark, Spencer Hill, Srijan Saurav, Stephan Hoyer, Tom Nicholas, Yohai Bar Sinai, Yunus Sevinchan, arabidopsis, aurghs, clausmichele, dmey, johnomotani, keewis, raphael dussin, risebell

Muudatuste murdmine¶

Järgmiste pakettide minimaalsed toetatud versioonid on muutunud: dask & gt = 2.9, jaotatud & gt = 2.9. Deepak Cherian

groupby toimingud taastavad koordinaatide mõõtmete järjekorra. Eelmisele käitumisele naasmiseks andke taastamise_koord_dims = vale

DataArray.transpose () võtab nüüd vaikimisi üle koordinaadid. Pass transpose_coords = Vale, et naasta eelmisele käitumisele. Autor Maximilian Roos

Plot.step () alternatiivsed joonistamisstiilid tuleb läbida, kasutades märksõna argumenti drawstyle (või ds), mitte linestyle (või ls) märksõnaargumenti, vastavalt Matplotlibi muutusele. (PR3274) Autor: Elliott Sales de Andrade

Vana funktsioon auto_combine on nüüd eemaldatud funktsioonide comb_by_coords () ja comb_nested () kasuks. See tähendab ka seda, et lahtri open_mfdataset () vaikimisi käitumine on muutunud, et kasutada argumendi vaikeväärtusena kombinatsiooni = 'by_coords'. (GH2616, PR3926) Autor: Tom Nicholas.

DataArray ja muutujate HTML -i esitajad laiendavad nüüd andmete sektsiooni vaikimisi (GH4176), autor Stephan Hoyer.

Uued omadused¶

DataArray.argmin () ja DataArray.argmax () toetavad nüüd "hämarate" argumentide järjestusi ja kui jada edastatakse, tagastage diktaat (mille saab edastada aadressile DataArray.isel (), et saada miinimumi väärtus) indekseid DataArray miinimumi või maksimumi iga mõõtme kohta. (PR3936) Autor: John Omotani, tänu Keisuke Fujiile PR1469 -s tehtud töö eest.

Lisatud xarray.infer_freq (), et laiendada järelduste sagedust CFTime indeksitele ja andmetele (PR4033). Autor Pascal Bourgault.

chunks = 'auto' on nüüd toetatud Dataset.chunk () chunks argumendis. (GH4055) Andrew Williams

Kontrolli tulemi atribuutide üle ühendamisel (), concat (), comb_by_coords () ja Combine_nested () märksõna argumendi comb_attrs abil. (GH3865, PR3877) Autor: John Omotani

argument_puuduvad_dims argumentidele Dataset.isel (), DataArray.isel () ja Variable.isel (), et lubada erandi asendamine, kui iseloomule edastatud dimensiooni hoiatuseta ei esitata, või ignoreerida dimensiooni. (GH3866, PR3923) Autor: John Omotani

Suurem tugi ühikutundlikele pintidega massiividele (PR3643, PR3975, PR4163), autor Justus Magin.

Toetage olemasolevate muutujate alistamist to_zarr () režiimis = 'a' isegi ilma apend_dim, kui mõõtmete suurused ei muutu. Autor Stephan Hoyer.

Loogiliste massiivide joonistamise lubamine. (PR3766) Autor: Marek Jacob

Luba MultiIndexi tasandite kasutamine koordinaatidena 1D ja 2D graafikutel (GH3927). Autor: Mathias Hauser.

Xarray.CFTimeIndex, päeva_in_kuune lisatarvik, mis on analoogne pandade päeva_kuu_kuupäevaga.DatetimeIndex, mis tagastab kuu päevad iga indeksi kuupäeva. Nüüd saate kuude päevi nii standard- kui ka mittestandardsete kalendrite jaoks saada DatetimeAccessori (PR3935) abil. See funktsioon nõuab cftime versiooni 1.1.0 või uuemat. Spencer Clarki poolt.

NetCDF3 taustaprogrammi jaoks lisati allkirjastamata täisarvutüüpide jaoks dtype -sundid. (GH4014, PR4018) Autor: Yunus Sevinchan

map_blocks () aktsepteerib nüüd malli kwarg. See võimaldab kasutada juhtumeid, kus arvutamise tulemust ei saanud automaatselt järeldada. Deepak Cherian

map_blocks () saab nüüd käsitseda daskiga tagatud xarray-objekte argides. (PR3818) Deepak Cherian

Lisage märksõna decode_timedelta aadressile xarray.open_dataset (), (xarray.open_dataarray (), xarray.open_dataarray (), xarray.decode_cf ()), mis võimaldab keelata/lubada timedeltade dekodeerimise sõltumata aja dekodeerimisest (GH1621) Aureliana Bargh

Täiustused¶

DataArray.interp () ja Dataset.interp () jõudluse parandamine Teostame sõltumatut interpoleerimist järjestikku, mitte interpoleerides ühes suures mitmemõõtmelises ruumis. (GH2223) Autor: Keisuke Fujii.

DataArray.interp () toetab nüüd interpolatsioone üle jaotatud mõõtmete (PR4155). Autor: Alexandre Poux.

Dataset.from_dataframe () jõudluse oluline paranemine, kui andmeraamil on MultiIndex (PR4184). Autor Stephan Hoyer. - DataArray.reset_index () ja Dataset.reset_index () säilitavad nüüd koordinaatide atribuudid (PR4103). Autor: Oriol Abril.

Kirvesid, nagu facecolor, saab nüüd edastada subAplot_kws failile DataArray.plot (). See toimib nii üheteljeliste kui ka FacetGrid -maatükkide puhul. Raphael Dussini poolt.

Pikkade stringireklaamidega massiiviesemed on nüüd piiratud mõistliku laiusega (PR3900), autor Maximilian Roos

Suured massiivid, mille numbripreparaatidel oleks rohkem kui 40 rida, on nüüd piiratud mõistliku pikkusega. (PR3905) Autor Maximilian Roos

Veaparandused¶

Kui Groupby saab DataArray nimega = puudub, määrake Phil Butcheri poolt vaikenimi (GH158).

Toetage tumedat režiimi VS -koodis (GH4024) Keisuke Fujii.

Parandage viga, kui teisendate mitme indeksiga Pandas -objekte hõredateks xarray -objektideks. (GH4019) Autor Deepak Cherian.

ValueError tõuseb, kui fill_value ei ole skaalaar täissuuruses (). (GH3977) Autor: Huite Bootsma.

Parandage vale järjekord pd.Series, millel on MultiIndex, teisendamiseks DataArray -ks. (GH3951, GH4186) Keisuke Fujii ja Stephan Hoyer.

Parandage koordide ümbernimetamine, kui üks või mitu virnastatud koordinaati pole virna+grupi+rakendamise toimingute ajal järjestatud. (GH3287, PR3906) Spencer Hilli poolt

Parandage regressioon, kui koordinaadi kustutamine kopeeritud DataArray'st võib mõjutada esialgset DataArray. (GH3899, PR3871) Autor Todd Jennings

Fix FacetGrid krundid ühe kontuuriga. (GH3569, PR3915). Deepak Cherian

Kui tase ulatub 0 -ni, kasutage erinevat värvivormingut. (GH3524) Autor Deepak Cherian

Parandage joonistamine, kui tase on skalaarne ja norm on ette nähtud. (GH3735) Autor Deepak Cherian

Parandage viga, kus 2D -koordinaatidega joonjoonte joonistamine sõltus mõõtmete järjekorrast. (GH3933) Tom Nicholas.

Parandage RasterioDeprecationWarning, kui kasutate vrt -i Open_rasterio -s. (GH3964) Taher Chegini.

Parandage AttributeError muutuja kuvamisel sülearvuti kontekstis. (GH3972, PR3973) Autor: Ian Castleden.

Parandage viga, mille tõttu DataArray.interpolate_na () atribuudid alati langevad, ja lisas argumendi keep_attrs. (GH3968) Autor: Tom Nicholas.

Parandage viga õigeaegsel sõelumisel, kui cftime'i tagasi ei jõuta. See põhjustas ajamuutujate ajaühikuga msecs sõelumise ebaõnnestumise. (PR3998) Autor: Ryan May.

Fikseerige kaalutud keskmine loogiliste kaalude ületamisel (GH4074). Autor: Mathias Hauser.

Parandage html -i repr. Ebausaldusväärsetes märkmikutes: varundage lihtteksti repr. (PR4053) Benoit Bovy.

Parandage Open_rasterio () WarpedVRT jaoks, kasutades määratud src_crs. (PR4104) Autor: Dave Cole.

Dokumentatsioon¶

uuendage DataArray dokumendirida.assign_coords (): selgitage, kuidas olemasolevale dimensioonile uut koordinaati lisada, ja illustreerivat näidet (GH3952, PR3958), autor Etienne Combrisson.

värskendage Dataset.diff () ja DataArray.diff () dokumendirida, nii et see dokumenteeriks hämara parameetri vastavalt vajadusele. (GH1040, PR3909) Autor Justus Magin.

Värskendas praeguste põhiarendajate loendit. (GH3892) Autor: Tom Nicholas.

Lisage näide mitmemõõtmeliseks ekstrapoleerimiseks ja märkige kwargide erinev käitumine Dataset.interp () ja DataArray.interp () 1-d ja n-d interpolatsiooni jaoks (PR3956). Autor: Matthias Riße.

Kandke mustale kogu dokumentatsiooni kood (PR4012), autor Justus Magin.

Dokumenteerige .plot, .dt, .str juurdepääsud nii, nagu neid nimetatakse. (GH3625, PR3988) Autor Justus Magin.

Lisage dokumentatsioon DataArray.sel () parameetrite ja tagastusväärtuste kohta. Autor Justus Magin.

Sisemised muudatused¶

Tõstke rohkem informatiivseid veateateid tükkide suuruse konfliktide kohta, kui kirjutate zarr -failidesse. Deepak Cherian.

Käivitage isorti eelkohustuskonks ainult pythoni lähtefailidel ja värskendage flake8 versiooni. (GH3750, PR3711) Autor Justus Magin.

Lisage arendamiseks kabe nimekirja blackdoc. (PR4177) Autor Justus Magin.

Lisage CI -töö, mis käivitab testid iga valikulise sõltuvusega, välja arvatud dask. (GH3794, PR3919) Justus Magin.

Asünkroonsete jaotatud testide jaoks kasutage nuppu async / wait. (GH3987, PR3989) Autor Justus Magin.

Erinevad sisekoodide puhastused (PR4026, PR4038). Prajjwal Nijhara poolt.


Teabe visualiseerimise näited

38 Visuaalne kodeering Oleme näinud, et atribuutidel võivad olla erinevad omadused (numbrilised, järjestatud, kategoorilised). Spetsiaalseteks atribuutideks on aeg (ajaline mõõde) ja geograafiline asukoht (ruumilised mõõtmed) ruumiajaliste andmete puhul. Olemid on tavaliselt visuaalselt kodeeritud mingisuguse glüüfiga. Glüüfid erinevad asukoha, suuruse, kuju, orientatsiooni, värvi ja tekstuuri poolest. Visuaalne kodeering on olemi atribuutide vastendamine glüüfi eripäraga: GenICT II 74

39 Visuaalne kodeering Andmekogumi täpne visuaalne kodeerimine sõltub saadaolevate atribuutide arvust ja omadustest ning antud rakenduse analüüsiülesannetest. Koostoimemehhanismid võimaldavad erinevate atribuutide vahel vahetada, et võimaldada atribuutidel erinevaid vaateid ja täita erinevaid ülesandeid. Siiski on atribuutide visuaalsete näpunäidete kaardistamiseks juhised: GenICT II 75

40 Visuaalsed vihjed värvi tekstuuri kuju: GenICT II 76

41 Juhised asukoha suurus värvi orientatsioon tekstuur kuju georuumiline aeg numbriline (pidev) arvuline (diskreetne) järjestatud kategooriline: GenICT II 77

42 Taju Tuleb arvestada, et teatud visuaalsed näpunäited on tajutavalt asjakohasemad kui teised. Värv on tähelepanelik omadus, mida saab kohe näha. Ka asukohta ja suurust on lihtne tajuda. Kuju on raskem eristada. Orienteerumine ja tekstuur ei võimalda peeneid muutusi kergesti tuvastada: GenICT II 78

Andmete visualiseerimise käsiraamat

SAP Lumira andmete visualiseerimise käsiraamat www.saplumira.com 1 Sisukord 3 Sissejuhatus 20 Edetabel 4 Teadke oma eesmärki 23 Osaliselt 5 Teage oma andmeid 25 Jaotus 9 Sõnumi koostamine 29 Korrelatsioon

Loeng 2: Kirjeldav statistika ja uurimuslike andmete analüüs

Loeng 2: Kirjeldav statistika ja uurimisandmete analüüs Täiendavad mõtted eksperimentaalse disaini kohta 16 isikut (8 igast kahest populatsioonist) kordustega Pop 1 Pop 2 Juhuslik valim 4 isikut

Mitmemõõtmeliste andmete visualiseerimine aja jooksul Stephen Few juuli 2005

Mitmemõõtmeliste andmete visualiseerimine aja jooksul Stephen Few juuli 2005 See on esimene kolmest veerust, mis näitavad DM Review 2005. aasta andmete visualiseerimise konkursi võitjaid. Tahan pikendada

Visualiseerimise tarkvara

Visualiseerimistarkvara Maneesh Agrawala CS 294-10: visualiseerimise sügis 2007 Ülesanne 1b: dekonstruktsioon ja ümberkujundamine Tähtaeg enne tundi 12. septembril 2007 1 Ülesanne 2: Visuaalide loomine Kasutage olemasolevat

Statistiliste andmete diagrammid ja graafikud

Statistiliste andmete diagrammid ja graafikud Üks tõhusamaid ja huvitavamaid alternatiivseid viise statistiliste andmete esitamiseks on diagrammid ja graafikud. Sisse on mitmeid viise

Nähtavuse optimeerimine andmete visualiseerimiseks: probleemide ja tehnikate ülevaade

Nähtavuse optimeerimine andmete visualiseerimiseks: küsimuste ja tehnikate uuring Ch Harika, Dr.Supreethi K.P Student, M.Tech, dotsent Tehnikakõrgkool, Jawaharlal Nehru Technological

Visualiseerimise jaoks eduka struktuuri valimine

IBMi tarkvara ärianalüüsi visualiseerimine Visualiseerimise jaoks eduka struktuuri valimine Autor Noah Iliinsky, IBM Visualization Expert 2 Visualiseerimise jaoks eduka struktuuri valimine

CS171 Visualiseerimine. Visualiseerimise tähestik: märgid ja kanalid. Alexander Lex [email protected] [xkcd]

CS171 Visualiseerimine Alexander Lex [email protected] Visualiseerimise tähestik: märgid ja kanalid [xkcd] Sel nädalal neljapäeval: ülesannete võtmine, valideerimine Kodutöö 1 tuleb reedel! Veel probleeme

TABLEAU KURSUSI SISU. Esitanud 3S Business Corporation Inc www.3sbc.com Helistage meile aadressil: 281-823-9222 Saatke meile aadressil: [email protected]

TABLEAU KURSUSE SISU Esitab 3S Business Corporation Inc www.3sbc.com Helistage meile: 281-823-9222 Saatke meile aadressil: [email protected] Sissejuhatus ja ülevaade Miks Tableau? Miks visualiseerimine? Taseme seadistamine

Microsoft Business Intelligence'i visualiseerimise võrdlused tööriista järgi

Microsofti Business Intelligence'i visualiseerimise võrdlused tööriista versiooni 3 järgi: 29.10.2012 Eesmärk: Selle dokumendi eesmärk on anda kiire viide iga tööriista jaoks saadaolevate visualiseerimisvõimaluste kohta.

Andmete visualiseerimise põhimõtted uurimuslike andmete analüüsimiseks. Renee M. P. Teate. SYS 6023 Kognitiivsete süsteemide inseneriteadus 28. aprill 2015

Uurimisandmete analüüsi andmete visualiseerimise põhimõtted

Kõik visualiseerimisdokumendid

Kõik visualiseeringudokumendid Kõik visualiseeringudokumendid 2 Autoriõiguse ja kaubamärkide litsentsitud materjalid - IBMi omand. Autoriõigus IBM Corp. 2013 IBM, IBMi logo ja Cognos on kaubamärgid

Visualiseerimise kiirjuhend

Visualiseerimise kiirjuhend Parimate tavade juhend, mis aitab teil leida oma andmetele sobiva visualiseerimise MIS ON DOMO? Domo on uus äriteabe vorm (BI), mis erineb kõigest juhtivtöötajast

Selles juhendis kasutatud uurimisandmete analüüsi andmete SPSS: studentp.sav (http://people.ysu.edu/

Selles juhendis kasutatud andmed: studentp.sav (http://people.ysu.edu/

gchang/stat/studentp.sav) Ühe kvantitatiivse muutuja korraldamine ja kuvamine (kirjeldav statistika, kastiplokk ja histogramm) 1. Liigutage hiirekursorit

B. 3 esseeküsimust. Võimalike küsimuste näidised on saadaval IV osas. See loetelu pole ammendav, see on vaid näide.

IS482/682 Teave esimeseks testiks I. Milline on testi ülesehitus? A. 20-25 valikvastustega küsimust. B. 3 esseeküsimust. Võimalike küsimuste näidised on saadaval IV osas. See nimekiri on

Usiness Intelligence ja kaardi visualiseerimine Oracle Spatialiga

usiness Intelligence ja kaardi visualiseerimine Oracle Spatial iva Ravada enior Devlopment racle direktor Spatial and MapViewer siness Intelligence Tõhus interaktiivne visualiseerimine ja analüüs on

Andmete visualiseerimine ja armatuurlaua kujundamise parimad tavad ja näpunäited

Andmete visualiseerimine ja armatuurlaua kujundamise parimad tavad ja näpunäited Kasutaja mõistmine on kasutajakesksete analüütiliste armatuurlaudade kujundamise võti Kasutajakeskne disain on kohandatud spetsiaalselt vajadustele

Muutuv: omadus, mis varieerub populatsiooni üksikisikute vahel

Eesmärgid: Tunnustage muutujaid järgmiselt: Kvalitatiivne või kvantitatiivne diskreetne pidev uuring Ch. 2.1, # 1 13: prof G. Battaly, Westchesteri kogukonnakolledž, NY uuring Ch. 2.1, # 1 13 Muutuja: iseloomulik

Valguse ja värvi tajumine

Valguse ja värviteooria tajumine ja praktika trikromaatia Kolm koonuse tüüpi võrkkestas a b G +B +R Koonuse tundlikkuse funktsioonid 100 80 60 40 20 400 500 600 700 Lainepikkus (nm) Lühikese lainepikkusega tundlik

Joel laumansi sissejuhatus andmete visuaalsusesse

Joel Laumansi sissejuhatus andmete visuaalsusesse Sissejuhatus ANDMETE VISUALISEERIMISEKS iii Joel Laumansi sissejuhatus andmete visualiseerimisse Sisukord 1 Sissejuhatus 1 Mõiste

Visualiseerimise väärtus 2

Visualiseerimise väärtus 2 G Janacek -0,69 1,11-3,1 4,0 GJJ () Visualiseerimine 1 /21 Paralleelkoordinaadid Paralleelkoordinaadid on tavaline viis kõrgmõõtmelise geomeetria visualiseerimiseks ja mitme muutuja analüüsimiseks

Mitmemõõtmeline andmete visualiseerimine. Slaidid viisakalt Chris Northiga

Mitmemõõtmelised andmete visualiseerimise slaidid Chris Northiga

Microsoft Excel 2010 diagrammid ja graafikud

Microsoft Excel 2010 diagrammid ja graafikud E -post: [email protected] Veebileht: http://training.health.ufl.edu Microsoft Excel 2010: diagrammid ja graafikud 2,0 tundi Teemad hõlmavad andmerühmade loomist

Kvantitatiivsed ja kategoorilised andmed: erinevus, mida tasub teada Stephen Few aprill 2005

Kvantitatiivsed ja kategoorilised andmed: erinevus, mida tasub teada Stephen Few Aprill 2005 Kui loote graafiku, astute läbi valikute seeria, sealhulgas millist tüüpi graafikut peaksite kasutama ja mitu

Lahenduspargi tugi visuaalsete armatuurlaudade jaoks

Lahenduspargi tugi Visual Dashboards CS Odessa corp. Sisu Mis on armatuurlaud. 4 CS Odessa roll. 4 reaalajas objektide tehnoloogia. 5 Objektide teisendamine. 5 Objekti vahetamine. 5 Andmepõhised objektid. 6

Visualiseerimised. Tsüklilised andmed. Võrdlus. Mida sa tahaksid näidata? Koostis. Lihtne osa koguarvust. Suhtelised ja absoluutsed erinevused on olulised

Visualiseerimised Muutuva laiusega diagramm Tabel või tabelid sisseehitatud diagrammidega Tulpdiagramm horisontaalne Ringikujuline diagramm üksuse kohta Paljud kategooriad Tsüklilised andmed Mittetsüklilised andmed Üks või mõned kategooriad Paljud

Iirise näidisandmekogum. Visualiseerimise põhitehnikad: diagrammid, graafikud ja kaardid. Kokkuvõtlik statistika. Sagedus ja režiim

Iirise näidisandmekogumi visualiseerimise põhitehnikad: diagrammid, graafikud ja kaardid CS598 Informatsiooni visualiseerimine Kevad 2010 Paljud uurimuslike andmete tehnikad on illustreeritud iirise taime andmetega

Mis on visualiseerimine? Teabe visualiseerimine Ülevaade. Teabe visualiseerimine. Mõisted

Mis on visualiseerimine? Teabe visualiseerimine Ülevaade Jonathan I. Maletic, Ph.D. Arvutiteadus Kenti osariigi ülikool Visualiseerimine/visualiseerimine: [mõned] vaimse kuvandi või nägemuse kujundamiseks

Visualiseerimine. Algajatele. (Ted Hall) Michigani Ülikool 3D Lab Digital Media Commons, raamatukogu http://um3d.dc.umich.edu

Visualiseerimine algajatele (Ted Hall) Michigani Ülikool 3D Lab Digital Media Commons, Raamatukogu http://um3d.dc.umich.edu Andmete visualiseerimine Andmete visualiseerimine tegeleb teabe edastamisega

Head teadusliku visualiseerimise tavad + Python

Head teaduslikud visualiseerimistavad + Python Kristen Thyng Python geoteadustes 19. september 2013 Kristen Thyng (Texas A & ampM) Visualiseerimine 19. september 2013 1 /29 Ülevaade halvast joonestamisest

Polümorfne andmete visualiseerimine aegruumi andmebaasi jaoks. Makoto Hanashima. Areali -uuringute instituut, Sihtasutus Tokyo, Jaapan

Polimorfne andmete visualiseerimine kosmoseajastu andmebaasi Makoto Hanashima pindalauuringute instituut, Sihtasutus Tokyo, Jaapan Ettekande ülevaade

Tõhus suurandmete visualiseerimine

Tõhus suurandmete visualiseerimine Iga pilt räägib loo, kas pole? Mark Gamble Dir Tehniline turundus Actuate Corporation 1 Andmepõhine tippkohtumine 2014 Agenda Mis on andmete visualiseerimine? Mis on hea?

Mis on GIS? Geograafilised infosüsteemid. ArcGISe tutvustus. GIS -kaardid sisaldavad kihte. Mida saate GIS -iga teha? Kihid võivad sisaldada funktsioone

Mis on GIS? Geograafilised infosüsteemid ArcGISi sissejuhatus Andmebaasisüsteem, mille korralduspõhimõte on selgesõnaliselt ruumiline CPSC jaoks 178 Visualiseerimine: andmed, pikslid ja ideed. Mida saab

Muutuva kvaliteediga andmete uuriv visualiseerimine

Muutuva kvaliteediga andmete uuriv visualiseerimine Huang saatmise teel WORCESTERI POLÜTEHNILISE INSTITUUTI teaduskonnale esitatud lõputöö Kraadi nõuete osalisel täitmisel

Probleem: väljakutsed farmaatsiaalase äriteabe visualiseerimisel

Väljakutsed farmaatsiaalase äriteabe visualiseerimisel II-SDV, Nice, Prantsusmaa Diane Webb, president, BizInt Solutions Inc.

Andmete visualiseerimine. Teaduslikud põhimõtted, disainivalikud ja rakendamine LabKey'is. Cory Nathe tarkvarainsener, LabKey [email protected]

Andmete visualiseerimise teaduslikud põhimõtted, disainivalikud ja rakendamine laboris

Levinud vead andmete esitamisel Stephen Few 4. september 2004

Levinud vead andmete esitluses Stephen Few 4. september 2004 Ma viin teid lühikesele teadvusvoo ringkäigule läbi mõned kõige levinumad ja mõnikord lausa lõbusad probleemid

Kyubit Business Intelligence OLAP analüüs - kasutusjuhend

Kyubit Business Intelligence'i OLAP -i analüüsifunktsioonide kasutamine www.kyubit.com Kyubit Business Intelligence OLAP -analüüs - kasutusjuhend Kyubit Business Intelligence 2016 OLAP -i analüüsifunktsioonide kasutamine, kõik

& ltno selle slaidi jutustamine & gt

1 2 Tavaline jutustustekst on järgmine: Pärast selle õppetunni lõpetamist saate: & lt & gt SAP Visual Intelligence on meie viimane uuendus

Instagrami postiandmete analüüs

Instagrami postitusandmete analüüs Yanling He Xin Yang Xiaoyi Zhang Abstraktne Interneti leviku tõttu muutuvad sotsiaalsed platvormid suurandmete kogumiks. Sealt saame õppida suundumusi, kultuuri ja

Ülesanne nr 1: arvutustabelid ja põhiandmete visualiseerimise näidislahendus

Ülesanne #1: Arvutustabelid ja põhiandmete visualiseerimise näidislahendus 1. osa: Arvutustabeli andmete analüüsiprobleem 1. Jalgpalliandmed: leidke keskmine erinevus mänguprognooside ja tegelike tulemuste vahel,

MTH 140 statistikavideod

MTH 140 Statistikavideod 1. peatükk Graafikutega jaotuste kujutamine Üksikisikud ja muutujad Kategoorilised muutujad: sektordiagrammid ja tulpdiagrammid Kategoorilised muutujad: sektoridiagrammid ja tulpdiagrammid Kvantitatiivne

Kvantitatiivsed kuvad ajasarjade ja osaliste suhete kombineerimiseks

Kvantitatiivsed kuvad ajasarjade ja osaliste suhete kombineerimiseks Stephen Few, Visual Business Intelligence'i uudiskiri Jaanuar, veebruar ja märts 211 Graafiline kuvamine

MetroBoston DataCommon koolitus

MetroBoston DataCommon koolitus Ükskõik, kas olete andmete algaja või asjatundlik uurija, võib MetroBoston DataCommon aidata teil saada teavet, mida vajate oma kogukonna kohta lisateabe saamiseks,

Joonis 1. Manustatud diagramm töölehel.

8. Exceli diagrammid ja analüüsitööriistade pakettgraafikud, tuntud ka kui graafikud, on arvutustabelite lahutamatu osa olnud alates Lotus 1-2-3 algusaegadest. Joonistamisfunktsioonid on aja jooksul oluliselt paranenud

Teabe visualiseerimine Mitmemõõtmeline andmete visualiseerimine Krešimir Matković

Teabe visualiseerimine Mitmemõõtmeline andmete visualiseerimine Krešimir Matković Viini tehnikaülikool, VRVis uurimiskeskus, Viini mitmemõõtmeline ja gt3D andmetabelitel on nii palju muutujaid, et need võivad olla ortogonaalsed

Värvide ja sümbolite muutmine ArcMapis

Värvide ja sümbolite muutmine ArcMapi sisus Sissejuhatus. 1 Kategooriaandmete kuvamine. 3 Uute kategooriate loomine. 5 Arvandmete kuvamine. 6 gradueeritud värvi. 6 Lõpetatud sümbolid. 9

Looge lahedaid Lumira visualiseerimislaiendeid SAP Web IDE Dong Pan SAP PM ja RIG Analytics abil.

Looge lahedaid Lumira visualiseerimislaiendeid SAP Web IDE Dong Pan SAP PM ja RIG Analytics abil. Kõik õigused

Suur Pilt. Andmete kirjeldamine: kategoorilised ja kvantitatiivsed muutujad Populatsioon. Kirjeldav statistika. Ühenduse koalitsioonid (n = 175)

Andmete kirjeldamine: kategoorilised ja kvantitatiivsed muutujad Populatsioon Suure pildi valim Statistiline näide Valim Uurimisandmete analüüs Kirjeldav statistika Andmete mõtestamiseks

Asukoht ütleb, et kõik AGENDRA KUMAR tehnoloogia on ESRI INDIA PRESIDENT. Smart Manager nov-dets 2015 www.thesmartmanager.

tehnoloogia AGENDRA KUMAR on ESRI INDIA PRESIDENT. asukoht ütleb kõik, illustreerib nilesh juvalekar

Andmete visualiseerimine. või graafiliste andmete esitlus. Jerzy Stefanowski Instytut Informatyki

Andmete visualiseerimine või andmete graafiline esitlus Jerzy Stefanowski Instytut Informatyki Andmete kaevandamine SE - 2013 jaoks Ack. Inspiratsioonid pärinevad: G.Piatetsky Schapiro loengud teemal KDD J.Han on Data

MicroStrategy töölaud

MicroStrategy Desktopi lühijuhend MicroStrategy Desktop on loodud selleks, et teiega sarnased ärispetsialistid saaksid andmeid lihtsalt ja ilma IT -t otsest tuge uurimata uurida. 1 Importige andmeid asukohast

Bernd Klaus, mõned sisendid Wolfgang Huberilt, EMBL

Uurimisandmete analüüs ja graafika Bernd Klaus, mõned Wolfgang Huberi sisendid, EMBL Graphics in R baasgraafika ja ggplot2 (graafika grammatika) kasutatakse tavaliselt lühidalt R -graafikute koostamiseks:

Binokulaarne nägemine ja sügavuse tajumine

Binokulaarne nägemine ja sügavuse tajumine Visuaalne taju Kuidas stseeni visuaalselt tõlgendada

ANDMETE VISUALISATSIOONI GABRIEL PARODI ÕPPEMATERJAL: GEOGRAAFILISE INFOSÜSTEEMI PÕHIMÕTTED SISSEJUHATAV TEKSTIRAAMAT 7.

ANDMETE VISUALISATSIOON GABRIEL PARODI ÕPPEMATERJAL: GEOGRAAFILISE INFOSÜSTEEMI PÕHIMÕTTED SISSEJUHATAV TEKSTIRAAMAT 7. PEATÜKK Sisukord GIS ja kaardid Visualiseerimisprotsess Visualiseerimine ja strateegiad

Õpetus 3: Graafika ja uurimuslike andmete analüüs, autorid R Jason Pienaar ja Tom Miller

Õpetus 3: Graafika ja uurimuslike andmete analüüs ajakirjas R Jason Pienaar ja Tom Miller Andmetega tutvumine Oluline esimene samm enne igasuguse statistilise analüüsi tegemist on tutvumine

Osa 2: Andmete visualiseerimine Kuidas edastada keerukaid ideid lihtsa, tõhusa ja täpse andmegraafika abil

Osa 2: Andmete visualiseerimine Kuidas edastada keerukaid ideid lihtsa, tõhusa ja täpse andmegraafika abil Miks visualiseerida andmeid? Inimese silm on äärmiselt tundlik erinevuste suhtes mustrite värvides

Spotfire v6 uued funktsioonid. TIBCO Spotfire Delta koolituse hüppeline start

Spotfire v6 Uued funktsioonid TIBCO Spotfire Delta koolitus Kiirstart Kaardidiagrammid Uus kaardikaart Kihtide juhtimine Navigeerimisjuhtimine Interaktsioonirežiimi juhtimine Skaala Veebikaart Kaardidiagrammi loomine Lisatakse kihte

INFOASSIST: ARUANDLUS ON LIHTNE

INFOASSIST: ARUANDLEMINE ON TEHTUD LIHTSALT BRIAN CARTERI TEABEHOIDJATE SUMMIT 2010

GIS -andmete analüüsimine ja loomine Pythoni programmeerimise abil. Josh Foery, JR Franks, Connor McMillan

GIS -andmete analüüsimine ja loomine Pythoni programmeerimise abil Josh Foery, JR Franks, Connor McMillan Sissejuhatus Digiajastul on kaasaegsed ettevõtted ja organisatsioonid omandanud tohutul hulgal georuumi

Andmete visualiseerimise parim tava. Sophie Sparkesi andmeanalüütik

Andmete visualiseerimise parim tava Sophie Sparkesi andmeanalüütik http://graphics.wsj.com/infectious-diseases-and-vaccines/ http://blogs.sas.com/content/jmp/2015/03/05/graph-makeover- leetrite-kuumuse kaart/http://graphics.wsj.com/infectious-diseases-and-vaccines/

Aegridade andmete visualiseerimine

Aegridade andmete visualiseerimine Aegridade andmed Andmekogumi põhiline kronoloogiline komponent Juhuslik proov, mis sisaldab 4000 graafikat 15 maailma ajalehest ja ajakirjast 74–80, leidis, et 75%

RUUMIMUSTRITE UURIMINE OMA ANDMETES

RUUMIMATRITE UURIMINE OMA ANDME EESMÄRKIDES Õppige oma andmeid ArcMapi geostatistilise analüüsi tööriistade abil uurima. Siit saate teada, kuidas kasutada ArcMapis ja Geodas kirjeldavat statistikat analüüsimiseks

CIS 467/602-01: andmete visualiseerimine

CIS 467/602-01: Andmete visualiseerimise kaardid Dr David Koopi ülesanne 3 http://www.cis.umassd.edu/

dkoop/cis467/assignment3.html Võrgud ja kaardid Väike -Ida naiste korvpalli andmed Mängude võrgustik

Paindlik veebivisualiseerimine hoiatuspõhise võrguturbe analüüsi jaoks

Paindlik veebivisualiseerimine hoiatuspõhise võrguturbe analüüsi jaoks Lihua Hao 1, Christopher G. Healey 1, Steve E. Hutchinson 2 1 Põhja-Carolina osariigi ülikool, 2 USA armee uurimislabor [email protected]

KUJUNDUSMÕTLUS VISUALISEERIMISEKS

KUJUNDUSMÕTLEMINE VISUALISEERIMISEKS Steven Braun Informaatika/andmeteenuste spetsialist Minnesota ülikool, terviseteaduste raamatukogud DASHCamp 2014 EESMÄRK Saage kriitilisemateks tarbijateks ja tootjateks

ANDMETE GRAAFIMINE OTSUSTAMISEKS

ANDMETE GRAAFIMINE OTSUSTAMISEKS Tibor Tóth, Ph.D. Rakendusdemograafia ja uuringusuuringute keskus (CADSR) Delaware'i ülikool, sügis, 2006 SISUKORD Sissejuhatus. 3 Kasutage kõrget teavet

Andmete paigutus ja üksikasjade kontroll üleujutusandmete visualiseerimise kohta

Andmete paigutus ja üksikasjade kontroll üleujutusandmete visualiseerimise kohta Sayaka Yagi Takayuki Itoh Ochanomizu University Mayumi Kurokawa Yuuichi Izu Takahisa Yoneyama Takashi Kohara Toshiba Corporation

Peterburi linn, Florida Eelarve ja eelarve läbipaistvuse tööriista kasutusjuhend. Viimati uuendatud: märts 2015

Peterburi linn, Florida Eelarve ja eelarve läbipaistvuse tööriista kasutusjuhend Viimati uuendatud: märts 2015 Peterburi eelarve ja eelarve läbipaistvuse tööriist võimaldab teil uurida eelarvet ja ajaloolist rahandust

Kategooriaandmete kokkuvõtmine ja kuvamine

Kategooriliste andmete kokkuvõtmine ja kuvamine Kategoorilised andmed võib kokku võtta sagedusjaotuses, mis loeb igasse kategooriasse kuuluvate juhtumite arvu või sageduse või suhtelise sageduse

BI nõuete kontrollnimekiri

BI nõuete kontrollnimekiri on loodud selleks, et pakkuda raamistikku BI -tehnoloogia kasutajate nõuete kogumiseks. Raamistik hõlmab mitte ainult ilmselgeid BI-funktsioone, vaid ka järelmeetmeid

GEOGRAAFILISE INFOSÜSTEEMI SERTIFITSEERIMINE

GEOGRAAFILISE INFOSÜSTEEMI SERTIFITSEERIMINE GIS Ainekava - Versioon 1.2 Jaanuar 2007 Autoriõigus AICA -CEPIS 2009 1 Versioon 1. jaanuar 2007 GIS -i sertifitseerimisprogramm 1. Siht GIS -sertifikaadi eesmärk on

GEOSPATIAALMETE ANDMETE VISUALISEERIMINE GEOGRAAFILISTE ANDMETE VALIMISEKS

Helsinki University of Technology Publications in Cartography and Geoinformatics Teknillisen korkeakoulun kartografian and geoinformatiikan publisuja Espoo 2005 TKK-ICG-6 VISUALISATION OF GEOSPATIAL METADATA

Valitsuse loenduse ja uuringute andmete visualiseerimine: tulevikuplaanid

Valitsuste loendused ja uuringud: Valitsuse loenduse ja uuringute andmete visualiseerimise hinnangute uurimise ja metoodika töötuba: Kerstin Edwards, 15. märts,

Likerti ja muude reitinguskaalade joonistamine

Likerti ja muude reitinguskaalate joonistamine Naomi B. Robbins 1, Richard M. Heiberger 2 1 NBR, 11 Christine Court, Wayne, NJ 07470-6523 2 Temple University, 332 Speakman Hall (006-12), Philadelphia, PA 19122-6083

P6 Analyticsi kasutusjuhend

P6 Analyticsi kasutusjuhendi väljaanne 3.2. Oktoober 2013 Sisu Alustamine. 7 Teave P6 Analyticsi kohta. 7 Analyticsi kasutamise eeldused. 8 Teave analüüside kohta. 9 Umbes. 9 Teave armatuurlaudade kohta. 10 Logimine

Desktop Studio: kristalliaruannete importimine

Desktop Studio: kristalliaruannete importimine Intellicuse veebipõhine aruandluspakett Versioon 4.5 Enterprise Professional Smart Developer Smart Viewer Intellicus Technologies [email protected] www.intellicus.com

Puuduvate väärtuste visualiseerimine R-paketi VIM-i abil

Instituut f. Statistik u. Wahrscheinlichkeitstheorie 040 Wien, Wiedner Hauptstr. 8-0/07 AUSTRIA http://www.statistik.tuwien.ac.at Puuduvate väärtuste visualiseerimine R-paketi VIM abil M. Templ ja P.

Strateegilise kava ettepanek: loodusteaduste õppimine loodusteadusi kogedes: ettepanek uuteks aktiivõppe kursusteks psühholoogias

Strateegilise plaani ettepanek: loodusteaduste õppimine loodusteaduste kaudu: ettepanek uuteks aktiivõppe kursusteks psühholoogias Kontaktid: Jacob Feldman, ([email protected], 848-445-1621) Eileen Kowler

TEABE VISUALISEERIMISTEHNIKAD KASUTUSMUDEL

INFORMATSIOONIVISUALISEERIMISE TEHNIKAD KASUTUSMUDEL Akanmu Semiu A. 1 ja Zulikha Jamaludin 2 1 Utara ülikool Malaisia, Malaisia, [email protected] 2 Utara ülikool Malaisia, Malaisia, [email protected]

Sisukord Leidke lugu oma andmetest

Visualiseerimised 101 Sisukord Leidke lugu oma andmetest Sissejuhatus 2 Visualiseerimistüübid 3 Staatiline vs animeeritud diagramm 6 Puurimine ja läbivaatus 6 Logi Analyticsi kohta 7 1 Sajandeid

Andmete visualiseerimise kasutamine elektrilise koormuse ja lõppkasutuse andmete paremaks mõistmiseks

Andmete visualiseerimise kasutamine elektrilise koormuse ja lõppkasutuse andmete paremaks mõistmiseks Jedd L. Parker RLW Analytics, Inc.

Mustand Martin Doerr ICS-FORTH, Heraklion, Kreeta, 4. oktoober 2001

OpenGIS TM abstraktse spetsifikatsiooni võrdlus CIDOC CRM 3.2 mustandiga Martin Doerr ICS-FORTH, Heraklion, Kreeta, 4. oktoober 2001 1 Sissejuhatus Selle kaardistamise eesmärk on tuvastada, kas OpenGIS

Toimivuse juhtimine ja KPI -d

Jõudluse juhtimine ja peamised tulemusnäitajad Äri tulemuslikkuse juhtimise (BPM) juhtpaneelid SSAS: KPI ja armatuurlauad 2 Ettevõtte tulemuslikkuse juhtimine (BPM) 3 Äritegevuse juhtimine (BPM)

Georuumiliste andmete visualiseerimise tehnikad IDV 2015/2016

Interaktiivne andmete visualiseerimine 07 Georuumiliste andmete visualiseerimise tehnikad IDV 2015/2016 Märkus n Autor t João Moura Pires ([email protected]) n Seda materjali saab vabalt kasutada isiklikuks või akadeemiliseks

CBMS -andmete visualiseerimis- ja simulatsioonivahendi kujundamise kaalutlused

CBMS -i andmete visualiseerimise ja simulatsioonivahendi kujundamise kaalutlused Nelson Marcos 1,*, Gerardo Largoza 2, Briane Paul Samson 3, Johnn Jelvin S. Base 4, Lawrence Patrick C. Calulo 5, Bervyn S. Co

R Graafika kokaraamat. Chang O'REILLY. Winston. Tokyo. Pekingi Cambridge. Farnham Koln Sebastopol

R Graafika kokaraamat Winston Chang Peking Cambridge Farnham Koln Sebastopol O'REILLY Tokyo Sisukord Eessõna ix 1. R Põhitõed 1 1.1. Paketi installimine 1 1.2. Paketi laadimine 2 1.3. Laadimine a

Arvude visualiseerimine

Arvude visualiseerimine Giuseppe Santucci Rooma Ülikool & quot; La Sapienza & quot; [email protected] Tänu: Ross Ihaka (väga inspireerivad loengud) Arvude visualiseerimine? Ilmselgelt teabe visualiseerimine

Ruumiliste infosüsteemide kasutamine mitte-ruumiliste andmete analüüsiks

Ühiselt avaldanud Akadémiai Kiadó, Budapest Scientometrics ja Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, kd. 51, nr 3 (2001) 563 571 Ruumiliste infosüsteemide kasutamine mitte-ruumiliste andmete analüüsiks

6. Geograafiline visualiseerimine

6. Geograafiline visualiseerimine Martin Nöllenburg Geograafilised visualiseerimised mängisid inimkonna ajaloos, eriti maateadustes, alati olulist rolli ammu enne arvutivisualiseerimiste populaarsust.

Georuumilise analüüsi tööriistade mõistmine ja valimine

Georuumilise analüüsi tööriistade mõistmine ja valimine Praktiline näide KOLLABORATIIVNE VALGEPAPERISERIA Geospatial Business Intelligence (BI) on BI -ga seotud vestluses olnud juba mõnda aega

Kineetilised visualiseerimised: luureanalüüsi tööriistade uus klass

Kineetilised visualiseerimised: luureanalüüsi tööriistade uus klass Robert J. Bobrow, Aaron Helsinger BBN Technologies 10 Moulton Street Cambridge, MA 02138 @bbn.com Märksõnad: visualiseerimine,

Atlanta, Gruusia demograafia:

Atlanta, Gruusia demograafia: 2000. ja 2010. aasta rahvaloenduse andmete visuaalne analüüs 36-315 Lõplik projekt Rachel Cohen, Kathryn McKeough, Minnar Xie ja David Zimmerman Atlanta rahvused Joonis 1: Alates

Kirjeldav statistika Statistiline järeldus statistiline järeldus, statistiline induktsioon ja järeldusstatistika

Kirjeldav statistika on distsipliin, mis kirjeldab andmekogu põhijooni kvantitatiivselt. Kirjeldavat statistikat eristatakse järeldusstatistikast (või induktiivsest statistikast),

Andmete visualiseerimine. BUS 230: äri- ja majandusuuringud ja kommunikatsioon

Andmete visualiseerimine BUS 230: äri- ja majandusuuringud ja kommunikatsioon Andmete visualiseerimine 1/16 Graafikute ja diagrammide eesmärk on näidata pilti, mis võib sõnumit paremaks muuta või kiiresti suhelda

Massiivsete lennuliikluse andmete reaalajas töötlemine ja visualiseerimine digitaalsetes maastikes

Massiivse lennuliikluse andmete reaalajas töötlemine ja visualiseerimine digitaalsetes maastikes Digimaastikuarhitektuur 2015, Dessau Stefan Buschmann, Matthias Trapp ja Jürgen Döllner Hasso-Plattner-Institut,

Infokirjaoskuse programm

Teabe kirjaoskuse programm Excel (2013) Täiustatud diagrammid 2015 ANU raamatukogu anulib.anu.edu.au/training [email protected] Sisukord Excel (2013) Täpsemad diagrammid Diagrammide ülevaade. 1 Looge diagramm.

Harjutus nr 1 (peatükk1,2) Nimi

Harjutus nr 1 (peatükk1,2) Nimi Lahendage probleem. 1) Statistikaklassi õpilaste keskmine vanus on 22 aastat. Kas see väide kirjeldab kirjeldavat või järeldavat statistikat? A) Järeldusstatistika

Infograafiliste tööriistade kasutamise suutlikkuse suurendamine

Infograafiliste tööriistade kasutamise suutlikkuse suurendamine tasuta võimalusi diagrammide, graafikute ja pildiinfograafiate loomiseks Arielle Winchester ja Amanda Makulec John Snow Inc. Eesmärgid Kirjeldage kahte põhjust, miks


Tänuavaldused

Autor on tänulik Deepika Sureshile (Mereeluliste ressursside ja ökoloogia keskus, Kochi, India) India ookeani kalandusandmete kohta käiva teabe eest. Täname Elisabeth Haringi (loodusloomuuseum, Viin, Austria) viljaka arutelu eest geneetiliste lähenemisviiside üle ja kriitiliste kommentaaride eest käsikirja kohta. Fotod tegid autor ja Alice Schumacher (loodusloomuuseum, Viin, Austria). Täname kaastoimetajat Christian Klugi (paleontoloogia instituut ja muuseum, Zürich), René Hoffmanni (Bochumi geoloogia, mineraloogia ja geofüüsika instituut) ja üht anonüümset retsensenti konstruktiivsete kommentaaride eest.


4. peatükk - Geofüüsikaliste andmete analüüs

See peatükk uurib laia valikut arvutirakendusi. Selle lai ulatus tuleneb ka geofüüsika arvutite pikkast ajaloost, mis tuleneb nende olulisest rollist tohutu hulga andmete käsitlemisel. Teised uurimismeetodid, välja arvatud kaugseire, on arvutid kohandanud peamiselt manuaalsete meetodite ülevõtmiseks, samas kui paljud geofüüsikalised tehnikad on ilma arvutiteta sisuliselt võimatud. Selle arvuti esmase rolli loomulik tulemus on geofüüsikute seas suurem arvutusmeetodite aktsepteerimine kui enamikus teistes maateadlaste rühmades. Töö iseloom on tegur: väligeofüüsik kohandab või parandab elektroonikaseadmeid ja arendab seeläbi sarnaste seadmetega, näiteks mikroarvutitega töötamist. Arvutimeetoditega on seotud palju erinevaid uurimismeetodeid, millel on palju ühiseid jooni. Kõigil on andmete ettevalmistamisel, kontrollimisel ja kuvamisel sarnased nõuded. Ideaalis on nende tavapäraste ülesannete puhul kasutatav sama tarkvara.


2. samm: saate teada, kus asuvad lähimad erinevad piirid.

1 Mis juhtub, kui plaadid lahknevad? Plaadid laienevad üksteisest või erinevad üksteisest erinevatel piiridel. Nendel piiridel lisatakse Maa pinnale uus ookeanikoor ja luuakse ookeanibasseinid. Selle uurimise käigus leiavad õpilased erinevaid lahknevaid piire ja uurivad nende ajalugu. Nad 1. Uurivad, kuidas tektoonilised pinged plaadi piiril paiknevad, uurides maavärina- ja tõrkeandmeid ning arvutades plaadi piiri poolse leviku määra. 2. Uurige passiivsete äärealade tunnuseid, piirkondi piki erinevaid piire, kus mandrikoorest saab ookeaniline koorik. 3. Võrrelge noort lahknevat piiri vana erineva piiriga. Enne selle õppetegevuse rakendamist veenduge, et õpilastel oleks eeldused, et plaadid koosnevad nii mandrikoorest kui ka ookeanikoorest. Seda kontseptsiooni uuritakse käesolevas uurimises üksikasjalikumalt. Koostage oma õpilastega järgmised protseduurilised juhised. Arvutipilti on soovitatav kuvada klassiruumi ees. Samm: avage Web GIS a. Paluge õpilastel oma veebibrauser avada. Minge b. Klõpsake: Mis juhtub, kui plaadid lahknevad? c. Veebi GIS avaneb globaalsele vaatele. 2. samm: saate teada, kus asuvad lähimad erinevad piirid. Erinevad piirid asuvad kogu maailmas ja need määravad maa pikimad mäeahelikud. Mõned neist on väikesed ja ulatuvad vaid umbes 1500 km, näiteks need, mis asuvad USA Vaikse ookeani loodeosa rannikul. Teised ulatuvad üle 10 000 km. Lehighi Ülikooli autoriõiguse 2012 keskkonnaalase kirjaoskuse ja uurimise töörühmas on kaks peamist lahknevat piiri

2 2 Põhja -Ameerika lähedal. Selles etapis leiavad õpilased Kesk-Atlandi harja (Atlandi ookeani avav erinev piir) ja Vaikse ookeani idaosa (Vaikse ookeani avav erinev piir). a. Juhendage õpilast, et see lülitaks sisse tõhustatud batümeetria/topograafia kiht. See kiht kuvatakse, et aidata õpilastel visualiseerida batümeetrilisi muutusi katuseharjast eemal. Klõpsake tööriistakasti menüüs vahekaarti Kaardikihid. Lülitage täiustatud batümeetria/topograafia kiht sisse. b. Esiteks leiavad õpilased Atlandi ookeanis erineva piiri. c. Õpetage õpilasi kaardil leidma laiuskraadi 31 ja ordm ning pikkuskraadi -41 ja ordm. Selles kohas leiavad nad kaardil sildiga Kesk-Atlandi harja. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimusele nr 1.

3 3 d. Enne jätkamist paluge õpilastel vaadata selle piiri ääres ookeani batümeetriat. e. Kaardil tähistavad tumedamad sinised toonid madalamat kõrgust (sügavam vesi) ja heledamad sinised kõrgemat (madalam vesi). Veenduge, et õpilased saaksid jälgida Kesk-Atlandi harja põhja ja lõuna suunas. f. Seejärel leiavad õpilased Vaikse ookeani teise erineva piiri.

44 g. Õpetage õpilasi kasutama navigeerimisvahendeid, et leida ja suumida laiuskraadi -29 & ordm ja pikkuskraadi -112 & ordm. Selles kohas leiavad õpilased selle funktsiooni nime, mis annab teile teada, et piir on erinev. h. Jällegi paluge õpilastel vaadata katuseharja ümbritsevat batümeetriat. Õpetage õpilasi uurimislehel vastama küsimustele 2 ja 3. 3. samm: avastage seos maavärinate ja erinevate piiride vahel. Maavärinad piki erinevaid piire tulenevad liikumisest ulatuslike rikete korral, mida nimetatakse ka tavalisteks riketeks. Need vead tekivad seetõttu, et jõud, mida nimetatakse pingeks, tõmbab kivid üksteisest eemale. Selles etapis õpivad õpilased, et maavärinad toimuvad madalal sügavusel tavaliste rikete korral piki erinevaid piire. Lisateavet erinevat tüüpi tõrgete kohta leiate veebisaidi sisu tugimaterjalidest. a. Õpetage õpilasi tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid klõpsama. Nad lülitavad tõhustatud batümeetria/topograafia kihi välja ja aktiveerivad maavärinad M & gt 4.0 (9/08-9/11) ja kihid Plate Boundaries. b. Õpilased peaksid kaardil kuvatavate andmete tõlgendamiseks klõpsama vahekaardil Kaardilegend ja õppima, et erinevad värvid tähistavad erinevaid maavärina fookussügavusi.

5 5 c. Õpilased kasutavad vahekaarti Päringu maavärinad, et uurida ulatuslike (tavaliste) rikete asukohti. Soovitus rakendamiseks: enne kui õpilased kasutavad päringu maavärinate tööriista, soovitame teil selgesõnaliselt modelleerida, kuidas tööriista kasutada erinevate päringutulemuste kuvamiseks GIS -is. d. Juhendage õpilasi tööriistakasti menüü vahekaardil Query Earthquakes. e. Nad peaksid esmalt valima laienduse rippmenüüst Vali esmane veatüüp (A). Veenduge, et rippmenüüst Vali maavärina sügavus (B) on valitud suvand Kõik sügavused. Kui ei, siis küsib ta ainult maavärinaid teatud sügavuse vahemikust (& lt10 km, km või & gt100 km). f. Õpilased peaksid klõpsama, et jälgida plaadipiiride maavärinaid, mis toimusid ulatuslike rikete korral. Õpetage õpilasi uurimislehel vastama küsimusele nr 4.

6 6 g. Järgmisena lülitavad õpilased sisse Põhja -Ameerika plaatide liikumise kihi. See aitab neil visualiseerida küsitletud maavärinaid, mis toimusid piki Põhja -Ameerika plaadi piiri Euraasia ja Aafrika plaatidega. Kuna nooled osutavad nende plaatide piiridel üksteisest eemale, asuvad küsitletud maavärinad plaadi erineval piiril. h. Õpetage õpilasi klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid ja lülitama sisse Põhja -Ameerika plaatide liikumise kiht. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimusele nr 5. Pärast küsimusele vastamist saavad nad Põhja -Ameerika plaatide liikumise kihi välja lülitada.

7 7 i. Õpilased kasutavad vahekaarti Küsi maavärinaid, et uurida erinevaid maavärinasügavuste ulatusi ulatuslike rikete korral ja avastada, et need toimuvad enamasti madalal sügavusel, alla <10 km. j. Õpilased klõpsavad tööriistakasti menüüs vahekaarti Päring Maavärinad ja valivad rippmenüüst Vali maavärina sügavus valiku & gt = 100 km (B). k. Kui nad klõpsavad, et näha maavärinaid, mis toimusid nende sügavuste ulatuslike rikete korral, ei kuvata õpilaste kaartidel maavärinaid. Selle põhjuseks on asjaolu, et erineva piiri litosfäär on liiga õhuke ja kuum, et nendes sügavustes toimuksid maavärinad. l. Õpetage õpilasi uurima erinevaid maavärina sügavuse vahemikke ja valima rippmenüüst Vali maavärina sügavus kõik muud valikud. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimusele nr 6.Osas b on õpilastele antud vihje lülitada sisse litosfääri paksuse ja pinna soojusvoo kihid, et avastada, et maavärinaid ei toimu suurtel sügavustel, kuna litosfäär on liiga õhuke ja liiga sügaval aset leidvate maavärinate jaoks liiga kuum. . Vajadusel näidake õpilastele, kuidas kaardi legendi tõlgendada, et aidata neil sellest ruumilisest kontseptsioonist aru saada. 4. samm: arvutage piiride hajutamismäärad. Erinevate piiride korral laiub merepõhi mõlemal pool ookeani keskosa ja magma kaevub vahevööst üles, et lisada tühimiku täitmiseks uus koorik. Selle tulemusena liigub ookeanipõhi nagu konveierilint, kandes mandreid endaga kaasas. Laotamiskiirus on kiirus, millega plaat piirist eemaldub. Puistemäära saab arvutada, jagades kooriku ja plaadi piiri vahekauguse kooriku vanusega. Laotamise määrad varieeruvad plaadi piiri erinevates kohtades. Lisaks saab laotusmäärasid esitada poole võrra - intressimäär

8 8 milline 1 kontinent eemaldub plaadi erinevast piirist või täielik levik - kiirus, millega ookeanibassein ja 2 mandrit levivad üksteisest eemale. Selles etapis arvutavad õpilased poole leviku määra kohas, mis esindab Kesk-Atlandi harja ja Vaikse ookeani idaosa tõusu. Pooljaotuskiirus = kooriku ja plaadi piiri vaheline kaugus Koore vanus (aeg) a. Õpetage õpilasi tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid klõpsama. Need peaksid välja lülitama maavärinad M & gt 4.0 (9/08-9/11), litosfääri paksuse ja pinna soojusvoo ning aktiveerima ookeanipõhja kihi, klõpsates märkeruudul. b. Õpilased peaksid kaardi legendi vaatamiseks klõpsama tööriistakasti menüü vahekaardil Kaardilegend. Värv näitab ookeanipõhja vanust kohas. Kerige kerimisribaga alla, et vaadata kogu legendi 280 m.y. (Vaata pilti ülal.) Pange tähele, et ookeanipõhja vanus on 180 m.y. Põhja -Atlandi basseinis Põhja -Ameerika ja Aafrika mandriosa lähedal. Maailma vanim ookeanipõhja vanus 280 m.a. asub Vahemere basseinis. c. Põhja-Ameerika plaadi poole leviku määra arvutamiseks Atlandi ookeani erineval piiril jagavad õpilased plaadi läbitud vahemaa selle vahemaa läbimiseks kulunud ajaga. Pooljaotuskiirus = kaugus d. Õpetage õpilasi klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardi navigeerimisriistad ja valige järjehoidjate asukohtade loendist Mid-Atlantic Ridge. Kaart suurendab seda uurimisala. e. Õpilased kasutavad kauguse mõõtmise tööriista, et mõõta vanima ookeanipõhja kaugust plaadi erinevast piirist. Nad: (i) Minge vahekaardile Mõõtmisriistad. (ii) Klõpsake tööriista Kauguse mõõtmine. (iii) Klõpsake Atlandi keskosa harjal asuval punktil, mis asub laiuskraadi 30 ja ordm ning pikkuskraadi -41 ja ordm lähedal. (iv) Lohistage hiir lahkneva piiri suhtes risti vanima ookeani põhjaga laiuskraadi 39 & ordm ja -72 & ordm lähedal.

9 9 (v) Topeltklõpsake vanima ookeanipõhja vasakus servas, et kuvada mõõtmistulemus (vt ülaltoodud pilti). Oluline märkus: Topeltklõps kauguse mõõtmisel lõpetab joone mõõtmise ja sellesse kohta pannakse roheline lipp. Kaardil suvalisel kohal klõpsamisel algab kauguse mõõtmise tööriistaga uus rida. Eelmine rida kaob. Näidake õpilastele, mis juhtub, kui nad ei tee topeltklõpsu, et oma mõõdetud vahemaad täita. Nende rida jätkub ja mõõdetud vahemaa on ebatäpne. Juhendage õpilast, et ta kirjutaks oma uurimislehe tabeli #7 abil mõõdetud vahemaa. Veenduge, et need sisaldavad mõõtühikuid kilomeetreid (km). f. Seejärel paluge õpilastel tööriistakasti menüüs vahekaarti Kaardilegend. Nad peaksid vaatama legendi, et teha kindlaks vanima ookeanipõhja vanus, mille järgi nad mõõtsid. Paluge õpilastel (1) registreerida see ookeanipõhja vanus (ülaltoodud sammust), kasutades uurimislehe tabelit nr 7, ja (2) arvutada diagrammi täitmiseks pooleks levimise määr. Veenduge, et need sisaldavad mõõtühikuid km/m.y.

10 10 g. Seejärel arvutavad õpilased Vaikse ookeani idaosas Nazca plaadi poole leviku määra, et võrrelda seda Atlandi ookeani keskosa kiirusega. Nad jagavad plaadi läbitud vahemaa selle vahemaa läbimiseks kulunud ajaga. h. Õpetage õpilasi klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardi navigeerimisriistad ja valige järjehoidjate asukohtade loendist Ida -Vaikse ookeani tõus. Kaart suurendab seda uurimisala. i. Õpilased kasutavad kauguse mõõtmise tööriista, et mõõta vanima ookeanipõhja kaugust plaadi erinevast piirist. Nad: (i) Minge vahekaardile Mõõtmisriistad. (ii) Klõpsake tööriista Kauguse mõõtmine. (iii) Klõpsake Vaikse ookeani idaosa punktil, mis asub laiuskraadi -20 & ordm ja pikkuskraadi -114 & ordm lähedal. (iv) Lohistage hiir Lõuna -Ameerika läänerannikul lahkneva piiri suhtes risti vanima ookeanipõhja -20 ja ordm ning pikkuskraadi -71 & ordm lähedale. (v) Mõõtmistulemuse kuvamiseks topeltklõpsake vanima ookeani põhja vasakus servas (vt ülaltoodud pilti). Oluline märkus: Topeltklõps kauguse mõõtmisel lõpetab joone mõõtmise ja sellesse kohta pannakse roheline lipp. Kaardil suvalisel kohal klõpsamisel algab kauguse mõõtmise tööriistaga uus rida. Eelmine rida kaob. Juhendage õpilast, et ta kirjutaks oma uurimislehe tabeli nr 8 abil mõõdetud vahemaa. Veenduge, et need sisaldavad mõõtühikuid kilomeetreid (km). j. Seejärel paluge õpilastel tööriistakasti menüüs vahekaarti Kaardilegend. Nad peaksid vaatama legendi, et teha kindlaks vanima ookeanipõhja vanus, mille järgi nad mõõtsid.

11 11 Õpetage õpilast (1) registreerima see ookeanipõhja vanus (ülaltoodud sammust), kasutades uurimislehe tabelit nr 8, ja (2) arvutama diagrammi täitmiseks pooleks levimise määra. Veenduge, et need sisaldavad mõõtühikuid km/m.y. Seejärel vastake uurimislehe küsimusele nr 9. Samm 5: Avastage teisenduste vead mööda erinevat piiri. Teisenduspiirid asuvad kogu maailmas. Ookeanibasseinides moodustavad teisenduspiirid risti lahknevate piiridega ja kompenseerivad ookeani keskjooni. Transformide vead harjadel võimaldavad ookeanibasseini sümmeetrilist avanemist. Selles etapis leiavad õpilased teisendusvea ja uurivad ookeani põhja omadusi. Samuti kasutavad nad kõrguseprofiili tööriista, et uurida kõrguse muutusi kogu teisendusvea korral. Soovitus rakendamiseks: enne selle sammu alustamist soovitame teil selgesõnaliselt modelleerida, kuidas tõlgendada kõrgusprofiili graafikut kaardile joonistatud profiilijoonelt. Kõrgusprofiili lugemine: Kõik merepinnast madalamad tõusud on negatiivsed numbrid, samal ajal kui tõusud merepinnast on positiivsed. Mere tase on 0 meetri kõrgusel. Sügavam merepõhja kõrgus vastab suuremale negatiivsele arvule. Madalam merepõhja kõrgus vastab väiksemale negatiivsele arvule. 3000 meetri kõrgusprofiili punkt tähendab, et merepõhja kõrgus selles punktis on 3000 meetrit allpool merepinda. Samamoodi tähendab 1000 meetri kõrgusprofiili punkt, et merepõhja kõrgus selles punktis on 1000 meetrit allpool merepinna meetrit sügavam kui meeter. a. Juhendage õpilasi tööriistakasti menüüs vahekaardil Kõrguse profiil.

12 12 b. Seejärel laske neil klõpsata. See joonistab Põhja -Atlandil profiili, mida nad kasutavad uurimislehel küsimustele vastamiseks. Märkus. Kõrgusprofiili graafiku vasak pool vastab profiilijoone alumisele osale. c. See profiil läbib teisendusvea. Veenduge, et õpilased märkaksid, kuidas ookeanipõhja vanus muutub, kui liigute üle kõrguseprofiili joone. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimustele 10-11. Kui õpilased on lõpetanud, peaksid nad ookeanipõhja kihi välja lülitama. 6. samm: avastage, kuidas passiivsed veerised moodustuvad. Mandriline serv on ookeanipõhja ala rannikul, mis eraldab ookeanikoore mandrikoorest. Kui ala ei esine mööda aktiivse plaadi piiri, nimetatakse seda passiivseks veeriseks. Selles etapis kasutavad õpilased mere gravitatsiooni anomaalia kaarti, et näha üleminekut mandrilt ookeanilisele maakoorele. Seejärel asetavad nad Põhja -Ameerika ja Aafrika plaadid oma paleogeograafilistesse asukohtadesse, et näha, kuidas Atlandi ookeani passiivmarginaal on kasvanud ja levinud erinevast piirist. a. Esmalt juhendage õpilasi tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardi navigeerimisriistad klõpsama. Nad peaksid järjehoidjate asukohtade loendist valima Ida -USA. b. Seejärel juhendage õpilast klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid ja aktiveerima märkeruudule klõpsates Põhja -Ameerika plaatide liikumise ja täiustatud batümeetria/topograafia kihid.

13 13 c. Õpilased klõpsavad Põhja -Ameerika idaranniku lähedal asuval kujutise ikoonil, et näha mandri passiivse piiri diagrammi. Allolev pilt kuvatakse GIS -is. Soovitame õpilastele selgesõnaliselt juhtida tähelepanu sellele, et mandrilava all (allpool oleva pildi vasak pool) on mandriline maakoor ja ookeanibasseinis (allpool oleva pildi parem pool). d. Järgmisena peaksid õpilased klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid ja aktiveerima märkeruudule klõpsates kihi Marine Gravity Anomaly. Selgitage õpilastele, et see kiht kuvab raskusjõu muutusi (omaduste tõttu, mis määravad mandrilise ja ookeanilise maakoore), kui liigute üle mandrilise ääreala ja üleminek mandrikoorelt ookeanikoorele. Eotvos on selle koha gravitatsioonijõu mõõt. Tugevamad gravitatsioonijõud on GIS-is kujutatud punakollase värviga. Nõrgemaid gravitatsioonijõude kujutab sinakasroheline värv. Erinevused gravitatsioonijõududes tekivad seetõttu, et mandrikoorel ja ookeanikoorel on erinev koostis ja tihedus. Ookeaniline maakoor tihedam kui mandriline maakoor. Ookeaniline koorik koosneb peamiselt basaltist ja mandriline maakoor peamiselt graniidist. Raskus muutub kogu mandri ääres, kuna tihedus muutub mandrikoore ja ookeanilise maakoore vahelise ülemineku piiril. Seda näitavad kaardil asuvad kohad, kus meregravitatsiooni anomaalia kihi kuvamisel ilmuvad sinise/rohelise värvi kõrvale punased/kollased värvid.

14 14 e. Gravitatsiooni muutus toimub kogu mandri ääres, kuna ookeaniline maakoor koosneb mafilistest mineraalidest (näiteks basalt), mis on tihedamad kui felsiline mandriline koorik (näiteks graniit). Seda näitab värvimuutus kaardil, kui kuvatakse meregravitatsiooni anomaalia kiht. Suurim gravitatsioonianomaalia ilmneb seal, kus esineb koorikutüübi üleminekuid. See toimub mandri ääres. f. Piiri nägemiseks juhendage õpilasi klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Mandri piirid. Klõpsake nuppu Lisa piirid. See nupp jälgib paksu musta joonega mandriosa Põhja -Ameerikas ja Aafrikas. Õpilased peaksid selgelt nägema piiri vasakul küljel olevat punakollast värvi ja piirist paremal asuvat sinist värvi.

15 15 g. Seejärel kasutavad õpilased ka pühkimist, et aidata neil visualiseerida üleminekut mandrilt ookeanilisele litosfäärile ja vastata küsimusele 12. i. Klõpsake tööriistakasti menüüs vahekaarti Swipe Tool. ii. Valige rippmenüüst Kiht pühkimiseks valik Marine Gravity Anomaly. iii. Seejärel klõpsake pühkimistööriista aktiveerimiseks. Seejärel paremas ülanurgas tööriistakasti menüü peitmiseks, et nad näeksid kogu kaarti. iv. Klõpsake hiirega ja lohistage jagajat kaardil. Pühkimistööriista lohistades on vasakul Marine Gravity Anomaly kiht ja paremal on kaardi põhikiht. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimusele nr 12. h. Järgnevalt avastavad õpilased, kuidas Põhja-Ameerika ja Aafrika on miljonite aastate jooksul Kesk-Atlandi harjast eemaldunud. Nad jälgivad, kuidas Atlandi ookeaniga piirnevad mandrid on levinud ja moodustanud rannikul passiivse serva. Esiteks määravad õpilased Põhja -Ameerika ja Aafrika piirkonda, kus nad asusid 90 miljonit aastat tagasi, ja paigutavad teile ekraanipildi. Järgmisena viivad nad need mandrid Atlandi ookeani keskosa erineva piirini, kus esmakordselt esines nende mandrite lõhenemine (laialivalgumine). Nad teevad selles kohas teise ekraanipildi ja esitavad selle teile. i. Õpetage õpilasi klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardikihid ja lülitama kõik kihid välja ning seejärel aktiveerima märkeruudule klõpsates ookeanipõhja kihi.

16 16 j. Paluge õpilastel suumimiseks kasutada navigeerimisvahendeid, et nad näeksid piiri nii Põhja -Ameerika kui ka Aafrika ümber. Vaata pilti järgmisel lehel. k. Et teha kindlaks, kus mandrid asusid 90 miljonit aastat tagasi, peavad õpilased klõpsama tööriistakasti menüüs vahekaardil Kaardilegend, et määrata Atlandi ookeani vanima ookeanipõhja vanus (180 miljonit aastat). Nad peavad lahutama 90 miljonit vanimast ookeani põhja vanusest (180 m.y.), et määrata selle asukoha vanus = 90 miljonit aastat. Nad peaksid kasutama kaardi legendi, et teha kindlaks, et 90 m.y. on kaardil tähistatud kollakasrohelise värviga. l. Seejärel viivad õpilased mandrid asukohta kaardil, mis tähistab 90 miljoni aasta tagust asukohta. Soovitame teil selgesõnaliselt modelleerida, kuidas kaardil varjutatud kujundeid valida, liigutada ja pöörata, nagu allpool kirjeldatud. Vaadake veebisaidil olevat videot, et saada lisatoetust tööriista Continent Boundaries abil. m. Õpetage õpilasi paigutama mandri piiride punasega esile tõstetud osa (vt järgmisel leheküljel olevat pilti) 90 miljoni aasta taguste mandrite asukohta. i. Klõpsake vahekaarti Mandri piirid. Klõpsake nuppu. Kaardil varjutatud kujundi valimiseks klõpsake hiirt. Klõpsake teist korda hiirt ja hoidke all, et kontinenti kaardil liigutada. ii. Valitud varjutatud mandri pööramiseks klõpsake piiritletud ala ülaosas asuvat valget kasti ja seejärel liigutage hiirt selle kaardil pööramiseks.

17 17 f. Siinkohal peaksid õpilased esitama oma kaardipildid hindamiseks, kasutades tööriista Ekspordi kaart või tehes arvutis ekraanipildi. g. Juhendage õpilasi tööriistakasti menüü vahekaardil Ekspordi kaart. Seejärel klõpsake arvutil. See loob GIS -kaardi pildi, mis eksporditakse asukohta

18 18 h. Järgige Macintoshi või personaalarvuti tööriistakastis olevaid juhiseid, olenevalt teie klassiruumis kasutatavatest arvutitest. i. Pakkuge õpilastele oma piltide salvestamiseks konkreetseid failide nimetamise juhiseid ja arvuti või võrgu asukohta. j. Kui nad on lõpetanud, saavad õpilased oma kaartidele naasmiseks klõpsata. n. Järgmisena peaksid õpilased paigutama mandrid sinna, kus nad rifti algul asusid, mööda erinevat piiri. k. Õpilased peaksid uuesti esitama oma kaardipildid hindamiseks, kasutades tööriista Ekspordi kaart või tehes oma arvutist ekraanipildi. Õpetage õpilast uurimislehel vastama küsimustele 13-14.


Vaata videot: 001 Joonistamine, see on imelihtne