수업 요약 "그래프와 다이어그램. 수량 간의 관계를 시각적으로 표현함(7학년)

1999년부터 모스크바의 날씨를 모니터링해 왔습니다. 이 페이지에서는 다음에 대해 설명합니다. 2012년 5월 모스크바 날씨. 아래에서 다음과 같은 정보를 찾을 수 있습니다. 2012년 5월의 습도 또는 풍속, 5월 모스크바 날씨및 기타 데이터.

편의를 위해 모든 정보는 텍스트 설명, 그래프, 표 형식으로 제공됩니다. 그래서 당신은 볼 것이다 온도 그래프그리고 날씨 테이블 2012년 5월 모스크바 시. 사이트 메뉴에서 다른 도시와 날짜를 선택할 수 있다는 점을 기억하세요.

2012년 5월 모스크바의 기온(그래프)

아래는 2012년 5월 모스크바의 일일 평균 기온과 현재 기온 그래프매일. 그래프는 질문에 답하는 데 도움이 될 것입니다. 2012년 5월 모스크바의 기온은 어땠나요?, 그리고 최저 기온과 최고 기온은 몇 도였나요?공기.

그래프에서 볼 수 있듯이 모스크바의 기온은 +3°C에서 +28°C 범위였습니다. 또한 5월 1일 00시에는 최저기온(+3°C)이 발생했고, 5월 21일 12시에는 최고기온(+28°C)이 기록됐다. 최저 온도 값그날 평균 기온은 +8.13°C였습니다. 5월의 가장 추운 날 5월 2일로 밝혀졌습니다. 최고 평균 기온+21°C이며, 2012년 5월 모스크바의 가장 따뜻한 날- 5월 21일.

2012년 5월 모스크바의 습도(그래프)

2012년 5월 모스크바의 일일 평균 습도와 현재 습도 그래프매일 아래에 나와 있습니다. 그래프로 보면 명확해 2012년 5월 모스크바의 습도는 어땠나요?. 다른 항목도 표시됨 최소 및 최대 상대 습도 값공기.

따라서 2012년 5월 모스크바의 상대습도는 34%에서 97% 사이였습니다. 게다가 최저 습도(34%)는 5월 1일 12시였으며 가장 높은 습도(97%) - 5월 11일 00:00. 또한, 우리는 가장 작은 값습기이날 공기 평균은 52.50%였고, 5월의 가장 건조한 날 5월 4일로 밝혀졌습니다. 최고 평균 공기 습도 90.88%이고, 2012년 5월 모스크바에서 가장 습한 날- 5월 9일.

2012년 5월 모스크바에서 바람이 불었다

(라고도 함 바람 방향 그리기또는 바람 지도)은 아래와 같습니다. 바람의 장미가 보여주네요 무슨 바람이 불었는지이 지역에서. 우리의 바람 지도 2012년 5월 모스크바의 주요 풍향을 보여줍니다.

바람의 장미에서 알 수 있듯이, 주요 풍향은 북쪽(21%)이었습니다. 게다가, 우세한 바람의 방향북서부(18%), 남동부(15%)로 나타났습니다. 2012년 5월 모스크바에서 가장 희귀한 바람- 남서부 (4%).

2012년 5월 모스크바에서 바람이 불었다
방향빈도
북부 사투리20.7%
북동부8.4%
동양인8.4%
남동부15.1%
남부 지방 사투리14%
남서부4.5%
서쪽10.6%
북서부18.4%

2012년 5월 모스크바 시 날씨 일기(일평균 표)

날씨 테이블에는 일일 평균 데이터가 포함되어 있습니다. 2012년 5월 기온, 그리고 약 상대습도그리고 약 바람 속도. 5월 한 달의 날짜별 데이터가 제공됩니다. 사실 이게 바로 그거다 2012년 5월 모스크바 날씨 일기

낮
개월		 일일 평균
온도		 평균
습기		 대기
압력		 속도
바람
+11°C 55.38% 994 3m/초
+8.13°C 57.00% 996 2m/초
+12.38°C 57.13% 987 1m/초
+10.75°C 52.50% 991 2m/초
+15.5°C 60.00% 990 2m/초
+17.25°C 69.63% 993 1m/초
+17.38°C 79.63% 995 0m/초
+15.25°C 86.88% 999 1m/초
+12.63°C 90.88% 1003 2m/초
+10.5°C 83.75% 1009 1m/초
+16.63°C 73.63% 1005 1m/초
+20.5°C 71.00% 994 2m/초
+11.88°C 74.50% 996 1m/초
+10°C 72.25% 1004 2m/초
+13.13°C 77.75% 1002 1m/초
+20.5°C 67.63% 1000 2m/초
+19.25°C 58.75% 999 2m/초
+17.75°C 68.88% 1000 1m/초
+17.25°C 87.75% 1006 0m/초
+20.38°C 68.38% 1005 1m/초
+21°C 61.50% 1003 1m/초
+20.88°C 62.00% 998 1m/초
+15.75°C 75.75% 999 2m/초
+11.5°C 56.63% 1007 3m/초
+12.38°C 60.25% 1006 2m/초
+14°C 56.50% 999 2m/초
+15.5°C 65.25% 995 1m/초
+14°C 87.13% 990 0m/초
+21°C5월 21일
월평균 기온+15.17°C-

2012년 모스크바의 평균 기온

2012년 5월 모스크바의 기온을 2012년의 다른 달과 비교하여 추정하려면 다음 차트를 사용하십시오. 2012년 전체 기온 범위를 배경으로 2012년 5월 기온 그래프를 보여줍니다.

다른 해의 5월 모스크바 날씨 달력

어땠어 2012년 5월 모스크바의 기온다른 연도와 비교하면 다음 그래프에서 확인할 수 있습니다. 그 위와 아래에 어두운 색영역은 이전에 관찰되지 않은 온도를 표시하기 위해 음영 처리됩니다. 즉, 흰색(어두운 부분이 없는) 줄무늬는 지난 몇 년간의 기온 분포를 나타냅니다. 빨간색 선은 현재 온도를 표시합니다.

모스크바의 5월 날씨 기록

모스크바의 가장 추운 5월 1999년이었다. 평균 기온은 +8.76°C에 불과했습니다.

모스크바에서 가장 따뜻한 5월 2013년이었다. 평균 기온은 +16.94°C에 도달했습니다.

동시에 2012년 5월(+15.17°C)은 1999~2019년에 충분한 것으로 나타났습니다.


이는 1999년부터 2019년까지 5월 모스크바의 월 평균 기온 그래프에서 입증됩니다.

모스크바 5월 월평균 기온

다양한 출처에서 얻은 모스크바의 5월 월 평균 기온입니다.

날짜: 2010년 2월 17일

클래스: 7

주제: .

수업의 목적:스프레드시트로 작업하고, 테이블 데이터를 기반으로 그래프와 다이어그램을 작성하고, 실제 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

수업 목표:

1. 교육적:학생들의 정보문화 형성, 규율, 인내, 직장문화, 긍정적 동기부여 교육과정.

2.개발중: 기본적인 정신 기능의 발달, 알고리즘적 사고의 일반적인 교육 능력. 스프레드시트 작업 기술 개발, 습득한 지식의 실제 적용.

3.교육적:스프레드시트 작업, 시각적 자료용 그래프 및 다이어그램 생성 시 지식 향상 수량 간의 관계에 대한 아이디어,습득한 지식을 실제로 적용하는 것.

장비: L. Bosova "정보학" 교과서, 컴퓨터

수업 유형: 결합

수업 중에는

나. 조직적인 순간.

안녕하세요 여러분, 앉아보세요. 제 이름은 Tatyana Sergeevna이고 오늘 수업은 제가 가르칠 것입니다. 오늘 수업의 주제는 " 그래프 차트. 수량 간의 관계를 시각적으로 표현" 우리 수업의 목표는 스프레드시트로 작업하는 방법, 테이블 데이터를 기반으로 그래프와 다이어그램을 작성하는 방법, 실제 작업을 수행하는 방법을 배우는 것입니다.

II 숙제 확인하기

1 . 그래프는 왜 필요한가?

2. 다이어그램이 필요한 이유는 무엇입니까?

3. 그래프를 통해 무엇을 추적할 수 있나요?

III. 새로운 자료를 학습

수량 간의 관계를 시각적으로 표현

이제 “Cloudiness” 열을 다루겠습니다. 이용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 흐림이 만연했는지 말하기가 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐린 일수를 표시하는 추가 테이블을 생성하면 상황이 단순화됩니다.

2006년 5월의 구름 덮음

특정 수량 간의 관계에 대한 시각적 표현은 다이어그램으로 제공됩니다. 비교한 수량을 합산하면 100%, 그런 다음 그들은 사용합니다 파이 차트.

다이어그램 (그림 2.14)은 특정 흐림이 발생한 일수를 나타내지 않지만 몇 퍼센트의 흐림이 있는지 보여줍니다. 총 수흐린 날이 발생합니다.

2006년 5월의 구름 덮음

구름이 어느 정도 있는 날에는 고유한 원 구간이 있습니다. 이 부문의 면적은 특정 구름이 있는 일수가 5월의 전체 일수와 관련되는 것과 마찬가지로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 아무 것도 표시되지 않으면

수치 데이터를 사용하면 고려 중인 양(우리의 경우 흐린 날이 다른 날) 간의 관계에 대한 대략적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.

섹터 수가 많으면 원형 차트에서 정보를 인식하기가 어렵습니다. 따라서 원형 차트는 일반적으로 5~6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서는 구름 그라데이션 수를 줄여 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다. 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100% (쌀. 2.15).

그림 1의 다이어그램을 한 번 살펴보세요. 2.15는 5월에 흐린 날이 우세하고 맑은 날이 거의 없었다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 명확성을 제공하기 위해 우리는 정확성을 희생해야 했습니다. 대부분의 경우 정보의 명확성과 정확성을 모두 보장하는 것이 가능합니다. 막대 차트(그림 2.16).

기둥형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 클라우드 유형)를 표시하며 가로 축(범주 축)의 일부 참조 지점에 연결됩니다. 우리의 경우 범주 축의 참조점은 고정된 클라우드 값입니다. 열의 높이는 비교되는 수량 값(예: 특정 흐림 일수)에 비례합니다. 해당 값은 세로 값 축에 표시됩니다. 값 축이나 막대에는 구분선이 있어서는 안 됩니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 차트 형식으로 결과를 표시하는 목적이 무효화됩니다.

그림의 다이어그램에 따르면. 2.16에서는 특정 흐림이 발생한 일수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 해당 기간 동안 흐림이 있었던 일수를 정확하게 표시할 수도 있습니다.

방사형 차트는 데이터 계열의 각 지점에 대해 자체 축이 있다는 점에서 특별합니다. 축은 차트 중앙에서 시작됩니다.

요약해보자:

1. 그래프와 차트(파이, 컬럼, 레이더)를 사용하여 동일한 유형의 표 정보를 대량으로 시각화할 수 있었습니다.

2. 그래프를 통해 온도, 습도, 압력의 변화 과정을 추적할 수 있었습니다. 다이어그램 - 특정 흐린 날의 일수를 비교하고 바람 장미를 만듭니다.

3. 하나의 표에 제시된 정보를 보다 시각적으로 표현하기 위해 3개의 그래프와 3개의 다이어그램을 사용했습니다.

4. 명확성을 보장하기 위해 어떤 경우에는 정보의 정확성을 희생해야 했습니다. 따라서 하나 또는 다른 유형의 정보 모델을 선택하는 것은 이 모델을 만드는 목적에 따라 달라집니다.

IV .실용적인 부분.

작업 9. 차트와 그래프 만들기

작업 1. 혈액형

전 세계 혈액형이 0(1)인 사람이 약 46%, 혈액형이 A(P)인 사람이 약 34%, B(W)인 사람이 약 17%라고 가정하면, 혈액형별 사람 분포를 원형 차트로 구성합니다. , 그리고 가장 희귀한 그룹 AB(IV)를 가진 사람들은 단지 3%에 불과합니다.

1. 사용 가능한 데이터를 기반으로 Micro Soft Excel에서 다음 테이블을 만듭니다.

2. 테이블을 선택하고 버튼을 클릭합니다. 차트 마법사도구 모음 기준.

3. 마법사의 첫 번째 창에서 유형을 선택합니다. (회보)그리고 보기 (원형 차트의 볼륨 버전)버튼 사용 결과 보기다이어그램이 어떻게 보이는지 확인하십시오. 그런 다음 버튼을 클릭하십시오. 더 나아가.

4. 두 번째 창에는 선택한 셀 범위가 표시됩니다. 버튼을 클릭하세요 더 나아가.

5. 마법사의 세 번째 창 탭에서 추가 차트 매개변수를 설정합니다.

제목을 정하세요 혈액형에 따른 사람들의 분포;

티다이어그램 하단에 범례(범례)를 배치합니다.

탭에서 데이터 서명선택하다 공유하다;

6. 네 번째 창에서는? 마법사는 차트의 위치(새 시트의 이름 또는 현재 시트)를 나타냅니다. 기존 시트에 다이어그램의 위치를 ​​지정하고 버튼을 클릭합니다. 준비가 된.

7. 작업 결과를 자신의 폴더에 Blood Groups라는 파일로 저장합니다.

과제 2. 목재 매장량

지역으로 알려져 있습니다 러시아 연방, 잇몸 식물로 덮여 있으며 7187,000k:-m2입니다. 우리 숲의 총 목재 공급량은 743억m3입니다. 이 표는 러시아의 주요 산림 형성 종이 차지하는 면적과 목재 매장량에 대한 데이터를 제공합니다.

이용 가능한 데이터를 바탕으로 점유면적별, 목재 보유량별 수종 비중을 원형 차트로 제시하는 것이 필요하다.

1. 사용 가능한 데이터를 기반으로 Micro Soft Excel에서 다음 테이블을 만듭니다.

2. В8=В9-ВЗ-В4-В5-В6-В7, С8=С9-СЗ-С4-С5-С6-С7 공식을 사용하여 누락된 값을 계산합니다.

3. "수종의 비율"이라는 원형 차트를 만듭니다. 전체 면적러시아의 숲." 이를 위해:

1) A2:B8 셀 범위를 선택합니다.

2) 새 시트에서 필요한 추가 매개변수가 포함된 원형 차트를 만듭니다.

4. "러시아 총 목재 매장량 중 수종의 비율" 원형 차트를 만듭니다. 이를 위해:

3) Ctrl 키를 누른 상태에서 워시를 이동하여 인접하지 않은 셀 A2:A8 및 C2:C8 범위를 선택합니다.

4) 필요한 추가 매개변수를 사용하여 원형 차트를 만듭니다.

5. 작업 결과를 자신의 폴더에 있는 파일 이름으로 저장합니다. 우리 숲.

작업 3. 기후

1. 교과서의 § 2.9에 포함된 정보를 기반으로 Microsoft Excel에서 차트를 작성하십시오.

1) 원형 "2006년 5월의 구름"을 잘라냅니다.

2) 체적 원형 "2006년 5월의 구름";

3) 일반적인 히스토그램 "2006년 5월의 흐림";

4) 꽃잎 “2006년 5월 바람장미”.

2. 작업 결과를 Climate이라는 파일로 자신의 폴더에 저장합니다.

V . 수업 요약

1. 그래프와 차트로 무엇을 할 수 있나요?

2. 그래프를 통해 무엇을 볼 수 있나요?

3. 하나 또는 다른 유형의 정보 모델 선택을 결정하는 것은 무엇입니까?

VI.숙제

§ 2.9 pp86-89.

VII .Org.moment

이것으로 수업을 마칩니다. 안녕히 계세요.

수량 간의 관계를 시각적으로 표현

이제 “Cloudiness” 열을 다루겠습니다. 이용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 흐림이 만연했는지 말하기가 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐린 일수를 표시하는 추가 테이블을 생성하면 상황이 단순화됩니다.

특정 수량 간의 관계에 대한 시각적 표현은 다이어그램으로 제공됩니다. 비교되는 값의 합이 100%가 되면 원형 차트가 사용됩니다.

아래 차트는 특정 흐림이 발생한 일수를 표시하는 것이 아니라 전체 일수 중 특정 흐림이 발생한 일수가 몇 퍼센트인지를 나타냅니다.

구름이 어느 정도 있는 날에는 고유한 원 구간이 있습니다. 이 부문의 면적은 특정 구름이 있는 일수가 5월의 전체 일수와 관련되는 것과 마찬가지로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 수치 데이터가 전혀 제공되지 않더라도 고려 중인 값 사이의 관계에 대한 대략적인 아이디어를 제공할 수 있습니다(우리의 경우 흐린 날씨가 다른 날).

섹터 수가 많으면 원형 차트에서 정보를 인식하기가 어렵습니다. 따라서 원형 차트는 일반적으로 5~6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서는 흐림도 그라데이션 수를 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%로 줄여 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다.

이 차트를 보면 5월에는 흐린 날이 많고 맑은 날이 거의 없다는 결론을 내릴 수 있습니다. 더 큰 명확성을 제공하기 위해 우리는 정확성을 희생해야 했습니다. 많은 경우 막대 차트는 정보의 명확성과 정확성을 모두 제공할 수 있습니다.

기둥형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 클라우드 유형)를 표시하며 가로 축(범주 축)의 일부 참조 지점에 연결됩니다. 우리의 경우 범주 축의 참조점은 고정된 클라우드 값입니다. 열의 높이는 비교되는 수량 값(예: 특정 흐림 일수)에 비례합니다.

해당 값은 세로 값 축에 표시됩니다. 값 축이나 막대에는 구분선이 있어서는 안 됩니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 차트 형식으로 결과를 표시하는 목적이 무효화됩니다.

위의 다이어그램을 사용하면 특정 흐림이 발생한 일수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 해당 기간 동안 흐림이 있었던 일수를 정확하게 나타낼 수도 있습니다.

방사형 차트는 데이터 계열의 각 지점에 대해 자체 축이 있다는 점에서 특별합니다. 축은 차트 중앙에서 시작됩니다.

요약하자면

1. 그래프와 차트(파이, 컬럼, 레이더)를 사용하여 동일한 유형의 표 정보를 대량으로 시각화할 수 있었습니다.

2. 그래프를 통해 온도, 습도, 압력의 변화 과정을 추적할 수 있었습니다. 다이어그램 - 특정 흐린 날의 일수를 비교하고 바람 장미를 만듭니다.

3. 하나의 표에 제시된 정보를 보다 시각적으로 표현하기 위해 3개의 그래프와 3개의 다이어그램을 사용했습니다.

4. 명확성을 보장하기 위해 어떤 경우에는 정보의 정확성을 희생해야 했습니다.

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

질문 및 작업

1. 환경 요인으로 인해 인체에 갑작스런 충격이 가해진 결과를 부상이라고 합니다. 구조를 나타내는 다이어그램을 기반으로 어린이 부상, 적절한 구두 설명을 작성하십시오. 실제 사례를 통해 뒷받침하세요.

2. 14세 미만 아동 질병 구조의 10년(1992-2001) 변화에 대한 러시아 연방 보건부의 데이터가 막대형 차트로 표시됩니다.

이 다이어그램을 분석하면 무엇을 알 수 있나요?

3. 한 TV 토크쇼에서 진행자는 다음 차트를 보여주며 이렇게 말했습니다. "차트는 2004년에 비해 2005년에 강도 건수가 급격히 증가했다는 것을 보여줍니다."

이 도표를 바탕으로 한 기자의 결론에 동의하시나요?

실무 9호
“차트 및 그래프 만들기”(작업 1~3)

작업 1. 혈액형

혈액형이 있는 사람의 경우 혈액형별 분포에 대한 원형 차트를 작성합니다. 0(나)세계에서 약 46%, 혈액형 갑(II)약 34%, 그룹 나(III)약 17%, 가장 많은 사람들이 희귀 그룹 AB(IV)고작 3%.

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

2. 테이블을 선택하고 버튼을 클릭하세요. 차트 마법사도구 모음 기준.

3. 첫 번째 창에서 석사유형 선택 (회보)그리고 보기 (파이 차트의 볼륨 버전). 버튼 사용 결과 보기다이어그램이 어떻게 보이는지 확인하십시오. 그런 다음 버튼을 클릭하십시오. 더 나아가.

4. 두 번째 창에는 선택한 셀 범위가 표시됩니다. 버튼을 클릭하세요 더 나아가.

5. 세 번째 창의 탭에서 석사추가 차트 매개변수를 설정합니다.

제목을 정하세요 혈액형별 사람들의 분포; 다이어그램 하단에 범례(범례)를 배치합니다. 데이터 레이블 탭에서 다음을 선택합니다. 공유하다; 버튼을 클릭하세요 더 나아가.

6. 네 번째 창에서는 석사다이어그램의 위치를 ​​나타냅니다(새 시트 이름 또는 현재 시트 이름). 기존 시트에 다이어그램의 위치를 ​​지정하고 버튼을 클릭합니다. 준비가 된.

7. 혈액형.

과제 2. 목재 매장량

산림 식생으로 덮인 러시아 연방의 면적은 7187,000km로 알려져 있습니다. 우리 산림의 총 목재 매장량은 743억m2이며, 이 표는 러시아의 주요 산림 형성 종이 차지하는 면적과 목재 매장량에 대한 데이터를 보여줍니다.

이용 가능한 데이터를 바탕으로 점유면적별, 목재 보유량별 수종 비중을 원형 차트로 제시하는 것이 필요하다.

1. 사용 가능한 데이터를 기반으로 프로그램 M에서 생성 마이크로 소프트 엑셀다음 표:

2. 다음 공식을 사용하여 누락된 값을 계산합니다.
В8=В9-ВЗ-В4-В5-В6-В7,
С8=С9-СЗ-С4-С5-С6-С7.

3. 원형 차트 만들기 “러시아 전체 산림면적에서 수종의 비율”. 이를 위해:

1) 셀 범위 선택 A2:B8;

2) 새 시트에서 필요한 추가 매개변수가 포함된 원형 차트를 만듭니다.

4. 원형 차트 만들기 "전 러시아 목재 매장량 중 수종의 비율". 이를 위해:

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

4) 필요한 추가 매개변수를 사용하여 원형 차트를 만듭니다.

5. 작업 결과를 자신의 폴더에 다음 이름의 파일로 저장합니다. 우리_숲.

텍스트 형식으로 제시된 동일한 유형의 정보를 대량으로 신속하고 효율적으로 처리하는 것은 불가능합니다. 이러한 정보를 테이블을 사용하여 처리하는 것이 훨씬 더 편리합니다. 그러나 부피가 큰 테이블에 대한 인식은 인간에게도 어려운 것으로 밝혀졌습니다.

당신이 5월의 기후 초상화를 그리는 임무를 맡은 학교 지역 역사 회의를 준비하고 있다고 가정해 보겠습니다. 한 달 내내 기온, 기압, 습도, 흐림, 풍향 및 속도에 대한 정보를 수집했습니다. 미리 준비된 표에 관련 정보를 입력했더니 이것이 나왔습니다(표 13).

표 13
2012년 5월 날씨

물론 이 테이블을 큰 Whatman 종이에 그려서 이 인상적인 결과를 반 친구들에게 보여줄 수도 있습니다. 하지만 과연 그들이 이 정보를 인식하고 처리하여 5월의 날씨에 대한 아이디어를 형성할 수 있을까요? 아마도 그렇지 않을 것입니다.

많은 양의 정보를 수집했으며 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있지만 표 형식에서는 전혀 시각적이지 않기 때문에 청취자에게는 흥미롭지 않습니다. 그래프와 다이어그램을 사용하면 표에 포함된 정보를 보다 시각적이고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다(정보 시각화).

수량 변화 과정의 시각적 표현

그래프는 서로 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 보여줍니다. 이 축은 표현된 값이 표시되는 척도입니다. 한 수량은 매달린다른 사람에게서 - 독립적인. 독립 수량의 값은 일반적으로 가로축(OX축 또는 가로축)에 표시되고 종속 수량은 세로축(OY축 또는 세로축)에 표시됩니다. 독립 수량이 변경되면 종속 수량이 변경됩니다. 예를 들어, 기온(종속변수)은 시간(독립변수)에 따라 변할 수 있습니다. 따라서 그래프는 x가 변경될 때 y에 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다. 그래프는 값을 곡선, 점 또는 둘 다로 표시합니다.

그래프를 사용하면 데이터 변경의 역학을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 표 13의 두 번째 열에 포함된 데이터를 사용하여 해당 달의 온도 변화 그래프를 작성할 수 있습니다. 일정을 사용하면 달 중 가장 따뜻한 날, 가장 추운 날을 즉시 설정하고 기온이 20도를 초과하거나 약 +15°C였던 일수를 빠르게 계산할 수 있습니다. 기온이 매우 안정적이거나 반대로 상당한 변동을 겪은 기간을 나타낼 수도 있습니다(그림 35).

유사한 정보는 표의 세 번째 및 네 번째 열을 기반으로 구성할 수 있는 공기 습도 및 대기압의 변화 그래프를 통해 제공됩니다.

2012년 5월 기온 변화

쌀. 35

수량 간의 관계를 시각적으로 표현

이제 Cloudiness 열을 사용해 보겠습니다. 이용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 흐림이 만연했는지 말하기가 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐린 일수를 표시하는 추가 테이블을 생성하면 상황이 단순화됩니다(표 14).

표 14
2012년 5월의 구름 덮음

특정 수량 간의 관계에 대한 시각적 표현은 다이어그램으로 제공됩니다. 비교한 값의 합이 100%가 되면 원형 차트를 사용하세요.

다이어그램 (그림 36)은 특정 흐림이 발생한 일수를 표시하지 않지만 특정 흐림이 발생한 날에 해당하는 총 일수 비율을 보여줍니다.

구름이 어느 정도 있는 날에는 고유한 원 구간이 있습니다. 이 부문의 면적은 특정 구름이 있는 일수가 5월의 전체 일수와 관련되는 것과 마찬가지로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 수치 데이터를 전혀 표시하지 않더라도 고려 중인 값 사이의 관계에 대한 대략적인 아이디어를 제공할 수 있습니다(이 경우에는 흐린 날이 다른 날).

2012년 5월의 구름 덮음

쌀. 36

섹터 수가 많으면 원형 차트에서 정보를 인식하기가 어렵습니다. 따라서 원형 차트는 일반적으로 5~6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서는 흐림도 그라데이션 수를 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%로 줄여 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다(그림 37).

그림 1의 다이어그램을 한 번 살펴보세요. 37은 5월에 흐린 날이 우세하고 맑은 날이 거의 없었다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 명확성을 제공하기 위해 우리는 정확성을 희생해야 했습니다.

2012년 5월의 구름 덮음

쌀. 37

대부분의 경우 정보의 명확성과 정확성을 모두 보장하는 것이 가능합니다. 막대 차트(그림 38).

2012년 5월의 구름 덮음

쌀. 38

기둥형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 구름 유형)를 표시하며 가로축의 일부 참조 지점과 연결됩니다. 카테고리 축. 우리의 경우 범주 축의 참조점은 고정된 클라우드 값입니다. 열의 높이는 비교되는 수량 값(예: 특정 흐림 일수)에 비례합니다. 해당 값은 세로로 표시됩니다. 값 축. 값 축이나 막대에는 구분선이 있어서는 안 됩니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 차트 형식으로 결과를 표시하는 목적이 무효화됩니다.

그림의 다이어그램에 따르면. 38 특정 흐림이 발생한 일수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 해당 기간 동안 흐림이 있었던 일수를 정확하게 나타낼 수도 있습니다.

표 15

쌀. 39

방사형 차트는 데이터 계열의 각 지점에 대해 고유한 축을 가지고 있다는 점에서 특별합니다. 축은 차트 중앙에서 시작됩니다.

인간에게도 어려운 일인 것으로 밝혀졌습니다.

당신이 5월의 기후 초상화를 그리는 임무를 맡은 학교 지리 회의를 준비하고 있다고 가정해 보겠습니다. 한 달 내내 기온, 기압, 습도, 흐림, 풍향 및 속도에 대한 정보를 수집했습니다. 미리 준비된 표에 관련 정보를 입력하면 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다.

2006년 5월 날씨

날짜온도, ℃습도, %압력, mm바람
방향도속도, m/s
1 + 16 25 759 남동쪽 130 3 분명한
2 + 19 30 759 S-3 320 2 분명한
3 +20 30 759 북동쪽 30 2 분명한
4 +22 26 759 와 함께 350 2 20-30%
5 +21 28 760 북동쪽 50 1 90%
6 +22 35 759 안에 90 2 70-80%
7 + 19 52 753 북동쪽 30 4 60%
8 + 12 66 750 와 함께 340 3 90%
9 + 14 58 747 북동쪽 40
2 단단한
10 + 13 88 743 안에 90 1 단단한
11 + 13 71 741 안에 80 1 90%
12 + 10 81 745 S-3 310 2 단단한
13 + 17 48 747 침착한 -
0 70-80%
14 +23 40 743 유-3 230 1 50%
15 + 16 59 743 3 290 2 90%
16 + 13 38 746 S-3 310 3 70-80%
17 + 13 41 749 침착한 - 0 단단한
18 + 15 41 750 와 함께 20 2 70-80%
19 + 17 36 745 유 180 2 40%
20 + 14 88 738 유-3 240 2 90%
21 +21 52 739 남동쪽 140 2 단단한
22 + 15 72 740 유-3 240 5 단단한
23 +21 49 745 유-3 240 3 70-80%
24 +22 53 744 3 280 2 50%
25 + 17 48 744 유-3 220 2 90%
26 + 18 52 744 침착한 - 0 90%
27 + 11 93 738 유 160 2 90%
28 + 13 62 741 3 270 3 90%
29 + 16 59 735 남동쪽 140 1 단단한
30 + 11 87 736 침착한 - 0 단단한
31 + 17 51 744 남동쪽 130 3 단단한

물론 이 테이블을 큰 Whatman 종이에 그려서 이 인상적인 결과를 반 친구들에게 보여줄 수도 있습니다. 하지만 과연 그들이 이 정보를 인식하고 처리하여 5월 날씨에 대한 아이디어를 형성할 수 있을까요? 아마도 그렇지 않을 것입니다.

많은 양의 정보를 수집했으며 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있지만 표 형식에서는 전혀 시각적이지 않기 때문에 청취자에게는 흥미롭지 않습니다. 그래프와 그래프를 이용하여 표에 포함된 정보를 보다 시각적이고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다(정보의 시각화). 다이어그램.

수량 변화 과정의 시각적 표현

그래프는 서로 직각을 이루는 두 개의 좌표축을 보여줍니다. 이 축은 표현된 값이 표시되는 척도입니다. 한 수량은 다른 수량에 종속됩니다. 즉, 독립적입니다. 독립 수량의 값은 일반적으로 가로축(X축 또는 가로축)에 표시되고 종속 수량은 세로축(Y축 또는 세로축)에 표시됩니다. 독립 수량이 변경되면 종속 수량이 변경됩니다. 예를 들어, 기온(종속변수)은 시간(독립변수)에 따라 변할 수 있습니다. 따라서 그래프는 X가 변경됨에 따라 Y에 어떤 일이 일어나는지 보여주고, 그래프는 값을 곡선, 점 또는 둘 다로 보여줍니다.

그래프를 사용하면 데이터 변경의 역학을 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 두 번째 열에 포함된 데이터를 사용하여 해당 달의 온도 변화 그래프를 구성할 수 있습니다. 일정을 사용하면 매월 가장 따뜻한 날, 가장 추운 날을 즉시 설정하고 기온이 20도를 초과하거나 +15°C 정도인 일수를 빠르게 계산할 수 있습니다. 기온이 매우 안정적이거나 반대로 상당한 변동을 겪은 기간을 나타낼 수도 있습니다(그림 2.11).

표의 세 번째 및 네 번째 열을 기반으로 구성된 공기 습도 및 대기압 변화 그래프에서도 유사한 효과가 제공됩니다(그림 2.12, 2.13).


수량 간의 관계를 시각적으로 표현

이제 “Cloudiness” 열을 다루겠습니다. 이용 가능한 데이터에 따르면 5월에 어떤 종류의 흐림이 만연했는지 말하기가 매우 어렵습니다. 사용 가능한 정보를 기반으로 동일한 흐린 일수를 표시하는 추가 테이블을 생성하면 상황이 단순화됩니다.

2006년 5월의 구름 덮음

특정 수량 간의 관계에 대한 시각적 표현은 다이어그램으로 제공됩니다. 비교되는 값의 합이 100%가 되면 원형 차트가 사용됩니다.

다이어그램(그림 2.14)은 특정 흐림이 발생한 일수를 표시하지 않지만, 전체 일수 중 특정 흐림이 발생한 일수가 몇 퍼센트인지 보여줍니다.

구름이 어느 정도 있는 날에는 고유한 원 구간이 있습니다. 이 부문의 면적은 특정 구름이 있는 일수가 5월의 전체 일수와 관련되는 것과 마찬가지로 전체 원의 면적과 관련됩니다. 따라서 원형 차트에 수치 데이터가 전혀 제공되지 않더라도 고려 중인 값 사이의 관계에 대한 대략적인 아이디어를 제공할 수 있습니다(우리의 경우 흐린 날씨가 다른 날).

섹터 수가 많으면 원형 차트에서 정보를 인식하기가 어렵습니다. 따라서 원형 차트는 일반적으로 5~6개 이상의 데이터 값에 사용되지 않습니다. 이 예에서는 흐림도 그라데이션 수를 0-30%, 40-60%, 70-80%, 90-100%로 줄여 이러한 어려움을 극복할 수 있습니다(그림 2.15).

그림 1의 다이어그램을 한 번 살펴보세요. 2.15는 5월에 흐린 날이 우세하고 맑은 날이 거의 없었다는 결론을 내리기에 충분합니다. 더 큰 명확성을 제공하기 위해 우리는 정확성을 희생해야 했습니다. 많은 경우 막대 차트는 정보의 명확성과 정확성을 모두 제공할 수 있습니다(그림 2.16).

기둥형 차트는 너비가 같은 평행 직사각형(막대)으로 구성됩니다. 각 막대는 한 가지 유형의 정성적 데이터(예: 한 가지 클라우드 유형)를 표시하며 가로 축(범주 축)의 일부 참조 지점에 연결됩니다. 우리의 경우 범주 축의 참조점은 고정된 클라우드 값입니다. 열의 높이는 비교되는 수량 값(예: 특정 흐림 일수)에 비례합니다. 해당 값은 세로 값 축에 표시됩니다. 값 축이나 막대에는 구분선이 있어서는 안 됩니다. 차트는 보다 시각적인 비교를 위해 사용되며 구분선이 있으면 차트 형식으로 결과를 표시하는 목적이 무효화됩니다.

그림의 다이어그램에 따르면. 2.16에서는 특정 흐림이 발생한 일수를 비교할 수 있을 뿐만 아니라 해당 기간 동안 흐림이 있었던 일수를 정확하게 표시할 수도 있습니다.

방사형 차트는 데이터 계열의 각 지점에 대해 자체 축이 있다는 점에서 특별합니다. 축은 차트 중앙에서 시작됩니다.

요약해보자:

1. 그래프와 차트(파이, 컬럼, 레이더)를 사용하여 동일한 유형의 표 정보를 대량으로 시각화할 수 있었습니다.

2. 차트온도, 습도, 압력의 변화 과정을 추적할 수 있었습니다. 다이어그램 - 특정 흐린 날의 일수를 비교하고 바람 장미를 만듭니다.

3. 하나의 표에 제시된 정보를 보다 시각적으로 표현하기 위해 3개의 그래프와 3개의 다이어그램을 사용했습니다.

4. 명확성을 보장하기 위해 어떤 경우에는 정보의 정확성을 희생해야 했습니다. 따라서 하나 또는 다른 유형의 정보 모델을 선택하는 것은 이 모델을 만드는 목적에 따라 달라집니다.

다중 행 데이터 시각화

담임선생님이 당신에게 준비하라고 제안했다고 가정해보자. 학부모 회의다음 표에 제시된 정보를 기반으로 한 진행 차트:

이전 사례와 달리 여기서는 여러 행 데이터를 다룹니다. 첫 번째 행 - Dima Bautin의 추정치, 두 번째 행 - Misha Golubev의 추정치, 세 번째 행 - Ivan Kulikov의 추정치, 네 번째 행 - Radugina의 추정 Alla입니다. 여기서는 여러 수량을 여러 번(여러 지점에서) 비교해야 합니다.

이 경우 원형 차트는 원칙적으로 사용할 수 없습니다.

모든 학생에 대한 데이터를 한 번에 표시하는 막대 차트를 작성할 수 있습니다. 2.18.

이 예에서 기준점은 학생의 이름입니다. 각 참조 지점에는 개체 수에 따라 4개의 기둥 그룹이 구성됩니다. 여기서 비교는 동일한 그룹에 속한 직사각형(모든 과목에서 한 학생의 성과를 비교)과 그룹 간(학생들의 성과를 서로 비교) 모두에서 이루어질 수 있습니다.

여러 지점에서 여러 수량의 합계를 시각적으로 비교하고 동시에 총 합계에 대한 각 수량의 기여도를 표시하기 위해 계층 다이어그램이 사용됩니다.

계층 차트를 정신적으로 막대 차트로 변환하면 계층 차트의 개념을 이해할 수 있습니다. 각 그룹의 열이 서로 옆에 위치하지 않고 서로 위에 하나씩 위치한다고 상상해 보십시오. 이제 각 참조 지점에는 기둥 그룹 대신 하나의 다층 기둥이 있습니다. 높이는 모든 높이의 합으로 결정됩니다. 구성요소(그림 2.19).

다중 행 데이터를 시각적으로 표현하기 위해 영역 다이어그램 또는 영역 다이어그램을 사용할 수도 있습니다(그림 2.20).

영역 다이어그램은 슬라이스와 유사합니다. 지각. "산"은 더 성공적인 학생에 해당하고 "계곡"은 덜 성공적인 학생에 해당합니다. 누적 차트입니다. 기준점의 수직 조각을 통해 총합(특정 학생의 총점)에 대한 각 데이터 계열(이 경우 각 과목의 성적)의 기여도를 표시할 수 있습니다. "레이어의 두께"를 통해 피사체의 전반적인 성능을 판단할 수 있습니다.

주요 사항에 대해 간략하게

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

다이어그램은 특정 수량 또는 한 수량의 여러 값 사이의 관계와 해당 값의 변화를 시각적으로 표현하는 그래픽 이미지입니다. 다양한 종류의 차트가 사용되고 있습니다.

그래프는 수량(예: 경로)이 다른 수량(예: 시간)에 의존하는 특성을 시각적으로 표현하는 선입니다. 그래프를 사용하면 데이터 변경의 역학을 추적할 수 있습니다.

원형 차트는 한 지점에서 여러 수량을 비교하는 데 사용됩니다. 수량이 합쳐져서 전체가 되는 경우 특히 유용합니다.

막대형 차트를 사용하면 여러 지점에서 여러 수량을 비교할 수 있습니다.

계층 차트를 사용하면 여러 지점에서 여러 수량의 합계를 시각적으로 비교하는 동시에 총계에 대한 각 수량의 기여도를 표시할 수 있습니다.

면적 다이어그램(면적 다이어그램)을 사용하면 여러 지점에서 여러 수량 합계의 변화를 동시에 모니터링하고 동시에 총 합계에 대한 각 수량의 기여도를 표시할 수 있습니다.

그래프와 다이어그램을 사용하면 동일한 유형의 표 형식 정보를 대량으로 시각화할 수 있습니다. 시각화하는 동안 정보의 정확성이 떨어지는 경우가 많습니다.

질문 및 작업

1. 그림에 표시된 모션 그래프를 이용하여 각 물체의 이동 속도를 결정하고 물체의 이동 시간에 따른 이동 거리의 의존성을 표현하는 공식을 작성합니다.

그래프에서 결정한 속도를 가질 수 있는 개체는 무엇입니까?

2. 그림은 7학년생 Misha Golubev의 등교길 이동 일정을 보여줍니다. 일정에서 결정하십시오.

1) 집을 떠나는 시간
2) 경로의 모든 구간에서 속도;
3) 정지 기간 및 시간
4) 학교 도착 시간.

학생이 멈추고 속도를 높이게 만드는 원인이 무엇이라고 생각합니까?

3. 성과 변화 그래프를 사용하여 실제 진술을 찾으십시오.

1) 상승 성능 8시에 시작합니다.
2) 피로는 12~14시간 지속됩니다.
3) 아침보다 저녁에 성능이 더 높습니다.
4) 오전 10시부터 12시까지의 최대 효율성;
5) 21:00에 성능이 급격히 떨어집니다.
6) 19시에는 성능이 낮습니다.
7) 17:00에 최고 성능;
8) 낮에는 15:00에 가장 낮은 성능을 보입니다.
9) 사람에게는 하루에 두 번의 최고 성과 시간이 있습니다: 오전 8시부터 오후 1시 30분까지, 오후 4시부터 오후 8시까지.
10) 수업은 오전 7시에 시작해야 합니다.
11) 수행하다 숙제가장 좋은 시간은 15시부터 17시까지 입니다.


4. 표는 7학년 학생들의 하루 수업 일정을 보여줍니다.

이 일정은 학생들의 학업 성취도와 일치합니까? 학생의 성적 변화를 고려하여 어떻게 개선할 수 있습니까(이전 과제의 그래프)? 귀하의 옵션을 제안하십시오.

5. 환경적 요인으로 인해 인체에 갑작스러운 충격이 가해진 결과를 부상이라고 합니다. 구조를 나타내는 다이어그램을 기반으로 어린이 부상, 적절한 구두 설명을 작성하십시오. 실제 사례를 통해 뒷받침하세요.

6. 14세 미만 아동 질병 구조의 10년(1992-2001) 변화에 대한 러시아 연방 보건부의 데이터가 막대 차트로 표시됩니다.



이 다이어그램을 분석하면 무엇을 알 수 있나요?