वेन के ठीक जवाब के पूरक में , रॉबर्ट कोसरा ने हाल ही में अपनी ईगर आई के ब्लॉग पर बहुत ही विषय, डेटा डिस्प्ले बनाम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में पोस्ट किया है । वेन ने रियल-टाइम विज़ुअलाइज़ेशन के लक्ष्यों का उल्लेख किया है और अधिक स्थिर प्रदर्शनों में अंतर के लिए कॉल किया जा सकता है, उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि कई मूल्यों को प्रदर्शित करने के लिए गेज बहुत अच्छे नहीं हैं । यह उनकी टिप्पणी में अच्छी तरह से अभिव्यक्त किया गया है,
आप जो जानना चाहते हैं, मैं अभी कितनी तेजी से जा रहा हूं? मेरे पास कितनी गैस बची है? आपकी गति पांच मिनट पहले क्या थी, या तीन घंटे पहले आपके टैंक में कितनी गैस थी, कम मायने रखती है।
इसलिए यहां डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाम कार-गेज के लक्ष्यों के बीच कोई स्पष्ट विपरीत है, हम बहुत अधिक डेटा मूल्यों को हमेशा देखना चाहते हैं! और परिपत्र कार गेज निश्चित रूप से ऐसा करने के लिए एक खराब उपकरण है। कभी-कभी हम कई मूल्यों को नहीं देखना चाहते हैं (जीआईएस साइट पर इस प्रश्न में कुछ परिस्थितियां दी गई हैं, मानक सहजीवन का बिंदु क्या है? )। और इसलिए हम अन्य नियमों की अपेक्षा कर सकते हैं जिनसे हम ऐसी परिस्थितियों में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों को लागू करते हैं। जीआईएस पोस्ट मैं उल्लेख करता हूं कि बिंदु पैटर्न के लिए बहुत ही आकर्षक प्रतीकों / प्रतीकों का उपयोग किया जाता है जो घटना की प्रकृति (और कभी-कभी ध्यान केंद्रित करने के लिए ब्लिंकिंग डॉट्स जैसी दृश्य तकनीक) को बाधित करने का प्रयास करता है।
मुझे जो दिलचस्प लगता है वह यह है कि कोणों की तुलना करने पर क्लीवलैंड का काम अभी भी कार गेज के अनुरूप है, और इसलिए हम अभी भी कार गेज के लिए एक रैखिक पैमाने की उम्मीद कर सकते हैं कि परिपत्र प्रदर्शन से बेहतर काम कर सकें। इसलिए मुझे संदेह है कि अधिक ऐतिहासिक संदर्भ हो सकता है कि परिपत्र गेज क्यों चुने गए (वे कॉम्पैक्ट हैं?), और यह निश्चित रूप से यह ऐतिहासिक जड़ता है कि वे लोकप्रिय क्यों हैं।
यह हाल ही में थ्रॉल्स में एक लोकप्रिय विषय है, जैसा कि Visual.ly ब्लॉग सिर्फ विषय पर एक पोस्ट के साथ ही आया था, स्पीडोमीटर डिज़ाइन: व्हाई इट वर्क्स । वहाँ वे अपनी पोस्ट में कुछ बातों का उल्लेख करते हैं, जो मुझे टिप्पणियों के बारे में कुछ महत्वपूर्ण हैं, विशेष रूप से हम कैसे परिपत्र प्रदर्शन के आसपास के स्थानों की पहचान करने के लिए एक हाव-भाव विकसित करते हैं।
मुझे लगता है कि मैं आंशिक रूप से इस धारणा के आसपास आ रहा हूं। एक गोलाकार प्रदर्शन सामान्य क्षेत्रों के बीच एक रैखिक एक की तुलना में अधिक दृश्य अंतर प्रदान करता है। एक सामान्य उदाहरण के लिए, एक सुई के बीच का अंतर 3 बजे इंगित करना आसान है और एक सुई 12 डिग्री की ओर इशारा करती है, जो कि रैखिक पैमाने पर 15 और 12 के बीच के अंतर को बताती है।
मैं अभी भी पूरी तरह से आश्वस्त नहीं हूं, और मैं इस धारणा को बकवास कहता हूं कि त्वरण एक गोल पैमाने पर अंतर करना आसान है (या यहां तक कि अगर यह जानकारी है कि हमें वैसे भी हमें सूचित करने के लिए डैशबोर्ड की आवश्यकता है) कि दृश्य ब्लॉग पोस्ट का उल्लेख है। हालांकि मेरी राय, मुझे यकीन नहीं है कि हममें से कोई भी मानव धारणा पर प्रत्यक्ष प्रयोगात्मक परिणामों का हवाला दे रहा है। क्लीवलैंड एक शुरुआत है, लेकिन इन विशेष परिस्थितियों के लिए पूरी तरह से संतोषजनक जवाब देने की संभावना नहीं है।
यह कहा जा रहा है कि एकाधिक डेटा मान अभी भी तर्क का मुख्य हिस्सा हैं, कई डेटा मूल्यों के लिए परिपत्र प्रदर्शन अच्छे नहीं हैं।