Din. FlowingData: studere seg selv og visualisering av data i rapporter
Helse Webtjenester / / December 19, 2019
Hver dag, godtar hver enkelt av oss en rekke beslutninger og gjør mye av handlinger. Handlinger utvikle seg til vaner og vaner, i sin tur, form oppførsel og personlighet. Nathan Yau, søkeren doktorgrad i "Statistikk" i University of California Los Angeles, ble interessert i muligheten for selv-observasjon i oktober 2008. Siden da hans webtjeneste din. FlowingData ble en original verktøy for å samle og analysere data om deg selv av brukere, og bygge en datavisualisering. Om ønskelig, kan hver person dele med alle automatisk genererte sider rapport.
Essensen i YFD er å samle brukerinformasjon, og bygge web-tjeneste rapporterer ved hjelp av en rekke data visualiseringsteknikker. Registrer deg på web-tjenesten er ikke nødvendig - å gå gjennom din konto på Twitter. Deretter skriver du inn kommandoen over de tre komponentene, og ditt. FlowingData.com lagrer den i sin database, og basert på datainnholdet og bygger en tid søylediagrammer, punktdiagrammer og linje grafer. Informasjon er lagt inn i flere utførelser:
- direkte via web-grensesnitt YFD;
- personlige meldinger via Twitter for kontoen @yfd;
- bruker iPhone app;
- ved hjelp av kommandoene i Mozilla Ubiquity.
Hvert lag består av følgende komponenter:
- handlingsnavn (påkrevd i det latinske alfabetet og uten feil, redigere senere at laget kan ikke bare fjerne og re-enter)
- tallverdi (for den målte verdi), eller tekst;
- søkeord med tegnet # (påkrevd i det latinske alfabetet og gitteret er plassert foran hver tag).
For eksempel: spise ost # 200gr. Handling - spise, spist kategori - ost, søkeord - # 200gr. Hvis dataene er skrevet feil, så når som helst kan du bruke redigere informasjon.
På siden av hver handling vises ofte brukte kategorier og tidspunkt på dagen når de skjer. datavisualisering i form av en kalender er også forsynt med et varme kart (fargeintensitet viser frekvens bruke kategoriene i en gitt dag), viser antall kategorier av poster, antall underkategorier og bruk søkeord. Ved å klikke på noen av disse dager er det utgivelsen av informasjon om hvilke tiltak og deres kategorier. Også tilstede filtrering etter kategori og ordet handling.
Hver handlingen kan være en av de typer data i samsvar med å konstruere en tilsvarende graf eller diagram. Hvis i det ovenstående eksempel er basert på er et stolpediagram og en vertikal kalender med et varme kart, og deretter måling datatype inne scatterplot.
Tidsplan tidsserier. Tilstede i hver kategori. Viser hvor mye et fenomen av den totale vekten. Dataene er vist brutt ned etter dag, uke, måned. Tidsrammen i hvert fenomen valgt 7/30/90/365 dager. Gir filtrere lag av handling - bør økes i størrelse, og resten forsvinner.
Et sett med handlinger kan fremmes i form av en "flat tre," og kodeskyen. Standardmetoder for å visualisere dataene. Nathan original i en annen - eksperimentelle verktøy for varighet, kryss-korrelasjon mellom aktivitetene.
For å oppsummere, bør det bemerkes at ditt. FlowingData - dette er en svært original webtjeneste. Sammen med sin originalitet kan det være uforståelig for folk flest. Din. FlowingData utviklet for forskere som ønsker å lære sine vaner for å justere sine liv og bli bedre. Det eneste kravet for å bruke YFD - å utvikle en vane å samle inn data om seg selv.
Din. FlowingData