2.3 Мережі і ієрархії

Всі набори даних, які розглядалися в попередніх розділах, організовані у формі простих списків, які, після процесу візуалізації, були перетворені у візуальне уявлення. Це візуальне уявлення, якщо воно добре розроблено, з належним виявленням потреб користувачів, може бути прийнято специфічним типом користувача, для виконання певних задач.

Не у всіх наборів даних, з якими ми маємо справу в реальному світі, є лінійна структура. Дані, структуровані через відносини (такі як міська транспортна мережа) , організовані в системі мережі, оскільки відносини між елементами можна представляти як мережу, складену із зв'язаних елементів. Дані, в яких кожен елемент системи (за винятком головного елементу) є підлеглим єдиному іншому елементу , організовані ієрархічно.

Структурні властивості цих типів даних важливі для розуміння того як набір даних організований і часто є основними аспектами, які треба ясно зрозуміти через візуальні уявлення. Властивості, відношення і вкладення можуть бути просто і інтуїтивно виражені графами і деревами, ілюстрованими в наступних розділах.

Карти поняття і карти мислення

Карти поняття, запропоновані Джозефом Новеком на початку 1970 є об'єднанням синтаксису і морфології тобто певною граматикою уявлення, показуючи відносини серед понять складної і структурованої області. Вони побудовані з ряду понять (семантичні вузли), які продовжуються до їх зв'язків за допомогою маркірованих країв (думки), які описують тип зв'язку. Також можливо почати із загального доводу "проти", зв'язуючи це, поступово, з більш визначеним поняттями, і мати достатньо детальний опис області. Можливо створити карти для будь-якого типу даних: вебсайт, книга, обслуговування, продукт, і т.д. карти поняття краще всього використовуються в навчанні, оскільки їм вдається змальовувати у загальних рисах структуроване знання в дуже синтетичній і аргументованій манері. Рис. 2.25 зображає карту поняття, що описує поняття "вебсайта".

Карти мислення подібні картам поняття. Вони використовуються, щоб описати ідеї, ситуації, проекти, організації, і т.д. графічними асоціаціями. Вони знаходять багато застосувань в сесії мозкової атаки, в освітньому просторі, навколишньому середовищі, або організації ідеї. Наприклад, відвідуючи урок для уявлення, потрібна ефективна мнемонічна і організаційна техніка що складається з розгляду найважливіших понять в графічно-текстовій манері і з'єднанні їх один з одним, графічно, через логічно-асоціативні відносини. Карти мислення звичайно організовуються, починаючи з центрального поняття. Потім з нього випускаються більш корельовані вузли, які будуть далі спеціалізовані і розділені. Відрізняє, карту розуму від карти поняття , факт наявності єдиної теми що як відправна крапка (в протилежність картам поняття, у яких може бути багато початків). Наявність радіальної структури, де вузли розвиваються від основного предмету, згідно багатьом рівням, тоді як карти поняття засновані на зв'язках між поняттями. Приклад карти розуму, яка представляє початкові ідеї для підготовки університетського курсу, ілюстрований в рис. 2.26.

Рис 2.25 Карта поняття, яка описує поняття вебсайта.

Тоні Бузене, англійський дослідник, який вводив термін “карта розуму," спробував теоретизувати цей підхід, проектуючи багато правил і передового досвіду, щоб використовувати карту розуму, таку як використовування кольорів, зображень, символів, і різних розмірів.

Рис. 2.26 Карта розуму для планування університетського курсу.

Складні дані мережі

Графи - дуже ефективна форма уявлення для даних мережі, але на жаль у них є незручність від того, що вони слабо масштабуються: збільшуючи число вузлів, граф стає дуже складним і не дуже легким для читання. Граф на рис. 2.27 описує мережу соціальних відносин серед багатьох людей. Кожен вузол представляє людину, тоді як краї представляють соціальні відносини серед цих людей, таких як сім'я, друзі, колеги, або знайомі.

Візуальне уявлення цього типу, назване соціальними мережами, важливе щоб зрозуміти соціальні відносини серед різних людей, і визначити якісні аспекти, такі як лідерство або появу неофіційних структур. Проблема уявлення в цьому випадку - густина вузлів і країв, сконцентрованих в маленькому місці, яка позбавляє можливості розрізняти їх серед графічних елементів, поміщених в центр.

Дослідження щодо проблеми складних графів продовжуються.

Періодично, пропонуються нові методології, щоб збільшити число значущих вузлів - в графі, або для поліпшення їх чіткості. Цими проблемами можна зайнятися, приймаючи одну з наступних стратегій:

• використовування нових геометричних заходів (розташування) для проекту графа, щоб забезпечити легкість для читання

• наближаючи структуру із зменшеним, але більш легким для читання, графом, скорочуючи кількість зв’язків показаних на графі або приховуючи не істотні відносини після того, як вони показані

• додавання до програмного забезпечення, яке надає візуальні уявлення, щоб задати динамічні графи, якими можна управляти і досліджувати згідно потребам користувача.

Рис 2.27 Складний граф соціальних відносин

Інтерактивні методи активно розвиваються. Далі розглянуті деякі приклади того, як були застосовані геометричні заходи і наближення, щоб надавати легші для читання графи.

Оптимізація розташування

Основна проблема в представленні графа з дуже великою кількістю вузлів полягає в тому, що у них часто є така велика кількість країв, які перетнулися, що для користувча стає не можливим відчувати загальну структуру графа. Ідеал повинен був би влаштувати вузли в місці, щоб мінімізувати число країв, які перетнулися. Найзагальніші методи розташування, які намагаються оптимізувати розташування вузлів, використовують алгоритми, які поміщають вузли графа в двох - або тривимірний простір так, щоб всі краї мали більш менш рівну довжину і є краями, що трохи, наскільки можливо перетнулися. У графа, що виходить, також є добрі естетичні властивості (однорідна довжина краю, однорідний розподіл краю, і деяка симетрія). Рис. 2.28 представляє граф, створений інструментом Джеффрі Хира, який показує соціальну сіть, що використовує направлений алгоритм.

Скорочення складності графа

Коли число вузлів є дуже великим ( як структура даних з десятками вузлів), геометричні методи також показують свої межі, і для зменшеного місця на екрані, для складності алгоритмів розташування, більш довгий час обчислення. Можливість, що ми маємо при візуалізації графа, який міг бути корисним користувачу, полягає в тому, щоб створити "зменшену версію" графа. Порівняння з скороченою версією, яка жертвує інформацією, але одночасно закінчує тим, що була більш легкою для читання і тримає глобальну структуру даних, дозволяючи ідентифікацію головних ознак. Щоб добре врахувати заключне візуальне представлення графа, необхідно спробувати скоротити кількість представлених об'єктів і, в той же самий час, зберегти глобальну структуру графа (який звичайно є головним цікавим місцем для аналізу). Дуже проста технологія, названа скороченням зв'язку, складається з візуалізації тільки країв, що мають вагу вище певної цінності, якщо це задовольняє певним критеріям. Таким чином, тільки краї, які могли представляти інтерес для користувача будуть представлені.

Рис 2.28 Граф який використовує алгоритм , представлення соціальної мережі.

Інші, складніші методи, такі як мінімальні дерева обхвату аналізують топологічну структуру вузлів і країв, щоб усунути надмірні краї і підтримати найістотніші зв'язки. Уявлення в рис. 2.29 повний (залишений) граф і його зменшена версія (праворуч).

Щоб зменшити складність графа, можна також втрутитися, намагаючись зменшити число вузлів, що візуалізуються. Так групують методи, які можуть бути застосовані до даних, які будуть представлені графами. Ці методи мають тенденцію візуалізувати групу "подібних вузлів", комбінуючи їх в одному вузлі (група), щоб скоротити кількість вузлів і країв, які візуалізуватимуться. Ступінь "подібності між двома вузлами залежить від" прикладного типу і області даних, що візуалізуються через граф.

Деякі рішення були вивчені для виробництва і управління графами з надзвичайно високим числом вузлів. Ці рішення використовують комбінуючи методи розташування, наближення, і взаємодії. Один з їх, Niche Works, в змозі розглядати до мільйона вузлів через декілька хвилин.

Рис 2.29 Повній граф і зменшена версія зв'язку.

Велика кількість вузлів, що відноситься до області. Niche Works використовує радіальне позиціонування, щоб оптимізувати розташування вузлів в місці, на шляху, який уникає країв, що перетнулися, і визначає високий номер вузлів у видимому місці. Крім того, вага, пов'язана з краями, врахована в конструкції графа, так, щоб вузли були поміщені на відстані, обернено-пропорційно вагам країв, які сполучають їх. Рис. 2.30 показує три типи розташувань, запропоновані Niche Works:

• Кругле розташування. Вузли влаштовані циркулярно в безпосередній периферії єдиного круга.

• Шестикутна сітка. Вузлі влаштовані в пунктах регулярної шестикутної сітки.

Рис. 2.30 Головні розташування NicheWorks: проспект, шестикутний (центр), і дерево (праворуч).

Рис. 2.31 NicheWorks показує граф структури вебсайта Chicago Tribune.

• Розташування дерева. Вузли влаштовані з вузлом коріння в центрі, навколо якого кожен вузол влаштований на крузі. Цей тип розташування є відповідним для ієрархічних структур, але також може бути застосований, щоб передати дані.

NicheWorks використовувався, щоб вивчити шахрайські міжнародні телефонні дзвінки і проаналізувати складні структури вебсайта. Рис. 2.31 показує граф структури сторінок і внутрішніх посилань, , вебсайта Chicago Tribune, однієї з головних щоденних газет Чикаго. Мета уявлення полягає в тому, щоб зрозуміти, як вебсайт був структурований і бачити, які критерії розрахунку використовувалися в його виробництві. Граф був уявлений, використовуючи розташування дерева. У формі і кольорах вузлів є наступна картографія:

• оранжевий квадрат: місцеві сторінки

• оранжевий круг: місцеві зображення

• синій квадрат: зовнішні сторінки

• жовтий квадрат: інтерфейс програми для того, щоб управляти формами або динамічними сторінками.

Деякі з найважливіших рис у маркіровані розглянуті нижче. Граф показує вхідні сторінки ділянки (розміщений в центрі) як зв'язок з місцевою сторінкою. Ці сторінки містять зв'язок з подальшими динамічними сторінками (зовнішній круг). Тому, структура трьох рівнів (головна сторінка вебсайта, внутрішній круг, і зовнішній круг) глобально домінує. Тільки у обмеженого числа сторінок є різна структура, яка є головним чином сторінками, що мають справу із спортивними темами.

Перевага підходів, заснованих на візуальних уявленнях, у протилежність автоматичним методам аналізу, таким як алгоритми пошуку даних використовують, їх гнучкість і здатності людської візуальної системи пристосуватися. Згідно авторам NicheWorks], люди, які намагаються обдурити телефонні компанії, використовують системи, які ухиляються від систематичних перевірок, що виконані на міжнародних дзвінках. Використовування систем візуалізації може натомість бути пристосоване динамічно до низького визнання можливих змін, які тоді використовуються злочинцями в цих зловживаннях.

Географічні уявлення

Часто графи використовуються, щоб описати топологію сітей, в яких присутній просторовий або географічний компонент. В цьому випадку, цей компонент використовується, щоб помістити вузли в місце. Наприклад, ми звикли представляти мережі графами, де вузли відповідають фізичному компоненту, сервер, маршрутизатор, центр, і т.д., тоді як краї представляють зв'язки (фізичний або дійсний) серед різних елементів сіті. Часто, у вузлів є широкий масштаб географічного розташування, яке повинне бути зображено візуально. Рис. 2.32 використовує техніку шару, щоб представити географічне освітлення. Основа і зв'язки з різними містами візуально диференційована піднятим шаром географічної карти, щоб створити ясне візуальне розділення між сіттю і територією. Кольоровий масштаб, який йде від фіолетового (нульові байти) білому (100 мільйонів байтів), указує об'єм руху, виміряного в кожному пункті.

Інші приклади топології мережі в світовому масштабі представлені в рис.2.35 SeeNet, як результат роботи Стівена Еіка на Bell Labs. SeeNet візуалізував кількість інтернет-руху усюди по 50 країнам, виміряний за основою NSFNET в 1993. Проте, ці типи уявлень часто цінуються більше для враження від кіберпростору, ніж для їх ефективного використовування

Рис 2.33 Візуалізація яка показує топологію NSFNET T1 базова мережа у вересні 1991 в Сполучених Штатах. Ситуація сьогодні звичайно складніша.

Транспортні мережі

Дуже загальним прикладом інформації, представленої в графічній формі, є сіті портів, представлені на географічній карті, в якій висунуті на перший план міста, зв'язані залізничними лініями. Є, проте, дуже специфічний тип - представлення порту: карти метро. Рис.2.34 показує карту Мадридської сіті метро. Цей тип карти був задуманий в 1931 Гарі Беком, Лондонським службовцем суспільного транспорту, який, в свій вільний час, створив перший проект того, що використовується сьогодні як модель сітей суспільного транспорту у всьому світі. Він запропонував новий тип карти, що була подібна електричними мережами. Його інтуїція повинна була зрозуміти, що мандрівник хоче знати, як досягти призначення, виїжджаючи від певної станції, і не цікавиться фізичним положенням станцій. Що дійсно є топологією сіті, то це як різні станції зв'язані і який маршрут вибрати, щоб швидко досягти певного місця призначення. Таким чином, Мадридська карта Метро, не є "картою" в істинному значенні слова, оскільки пропорції фізичних відстаней між станціями не виражені.

Рис 2.35 Тривимірне представлення інтернет-руху через базову мережу NSFNET

Тривимірні Графи

Деякі сучасні інструменти для побудови графів в змозі виробити тривимірне представлення. На Рис.2.36 відображено два приклади, надані програмою Тюльпан, одним з кращих наборів інструментів для того, щоб генерувати графи. Тривимірний граф розташування може бути перетворений і переміщений, щоб дозволити користувачу змінювати уявлення і робити видимий будь-які об'єкти, які можливо могли бути закриті.

Рис 2.34 Карта Мадридської системи метро.

Ієрархічні Дані

Ми говоримо про ієрархію, розглядаючи дані, що характеризуються базою. Приклади ієрархії в організації файлів, і довідники в комп'ютері (файли містяться в межах довідників, які в свою чергу містяться в межах інших довідників), структура книг (організована в частинах, главах, у графічній формі, організація компанії (президент, директор, радники, спостерігачі, і т.д.), подібні таксономії використовується в біології. Ієрархія може бути представлена через граф із початковим вузлом, названим коренем. У кожного вузла є нуль або більше дитячих вузлів, які звичайно представляються нижче за предка, а предка називають батьківським вузлом.

Рис.2.36 Графи з тривимірними розташуваннями вироблені програмним забезпеченням Тюльпан.

Рис 2.37 Дерево, що представляє класифікацію духових інструментів

У вузла є один батько, графи цього типу визначені як дерева, через їх подібність фактичним деревам, але у відмінності від ботанічних дерев, вони мають корені вгорі а листя в основі. Приклад дерева відтворений на рис 2.37 який представляє спрощену версію класифікації духових інструментів

Файлова система

Для будь-кого, хто витрачає велику частину дня, працюючи з комп'ютерами, знайома ієрархічна структура файлових систем, яка є механізмом, за яким файли зберігаються і організовані на жорсткий диск. У файловій системі файли організовані ієрархічно, починаються з довідника званого коренем, який містить файли або інші довідники. Файлова система може бути представлена через оболонку операційної системи і графічно, через браузер файлу. У візуальному уявленні, що використовується всіма сучасними операційними системами наприклад ієрархія тек рис. 2.22. Проте, це часткове представлення файлової системи, оскільки вона може містити десятки тисяч файлів і довідників. Особливо тим, хто повинен управляти серверами з великими кількостями даних, розділених серед багатьох людей, управління файловою системою, украй важливо. У адміністратора системи повинні бути інструменти, які дозволяють ефективний контроль колекцій файлу на диску, щоб бути в змозі ідентифікувати ситуації, в яких може бути потрібне втручання адміністратора системи.

Рис 2.38 Представлення файлової системи інтерфейсу.

Використовується уявлення з прямокутниками, які поміщені в екран зліва направо. Розташування прямокутників відображає ієрархію файлової системи. Кожен прямокутник відповідає довіднику, і вимірювання прямокутника нанесене на карту до фізичного місця, яке зайняте кожним довідником на диску.

Інші інструменти також робили спробу візуалізації в тривимірній динаміці. Це зробило придатним все більш і більш швидкі тривимірні графічні уявлення на персональних комп'ютерах і можливостями сильних графічних мов, наприклад OpenGL. рис.2.39 який, натомість представляє довідник як "платформа", що підтримує тривимірні блоки, які представляють файли. Візуальне уявлення не повинне нас обманювати: вершини системи адміністрування і професіонали, які управляють файловими системами з великими об'ємами даних, завжди виражали подив про ефективну повноцінність цих типів візуальних уявлень.

Рис 2.39 Використано уявлення файлової системи у вигляді прямокутників.

Представлення еволюційних даних з деревами

Філологія це наука, яка вивчає тексти, що, можливо, були змінені протягом довгого часу, і треба повернути їх оригінальну форму. Текстова робота складається із спроби визначити оригінальну форму через дослідження її змін в ході процесу традиційного копіювання або друку. У філології дерева часто використовуються, щоб представити зміни тексту протягом довгого часу. Фактично, до винаходу друку, тексти були скопійовані уручну (в давньому Єгипті, наприклад, писарі були спеціалізовані на транскрипції святих текстів), і часто, або помилкою через помилку або для явних цензорів, модифікації була введена транскрипція. Скопійований і змінений тексти, можливо, використовувалися як моделі, щоб створити інші копії, які, можливо, у свою чергу були піддані іншим модифікаціям, і так далі. Філологія, яка намагається відновити оригінальну форму тексту, аналізує свої різні версії і звертає пильну увагу на зміни. Вони засновані на припущенні, що кожний копіювальний пристрій мав тенденцію повідомляти про помилки тексту, який використовувався як модель і потім вводив деякі власні. Інший основний принцип, що, якщо дві різні версії тексту розділяють певне число незвичайних помилок, то ймовірно, що у них є загальна модель. Для цього аналізу, створена структура дерева, названа родоводом у філології, яка повідомляє про “традицію тексту ” Приклад родовідного розгляду це конкретне лінгвістичне дослідження, в якому було проаналізовано есе Hippocrates, представлений в рис. 2.40, де позначені різні "свідки" (рукописи), при яких воно повідомляє, узяті спочатку, оригінальна версія тексту (названа зразком).

У версії TreeV рис.2.40, візуалізує організацію файлової системи метафорою зв'язаної платформи (довідник), на якому встановлені блоки (файли).

Рис 2.40 Візуальне представлення родоводу тексту.

Дерево Конуса

Дерево конуса є тривимірною технікою візуалізації для ієрархічних даних, розвинених Робертсоном рис. 2 41. Це було розвинуто, щоб представити ієрархії з великою кількістю вузлів. Тому було вибрано тривимірне уявлення, яке розширює фізичні межі двовимірного показу. Дерево побудовано з вузла кореня, зі всіма дитячими вузлами, влаштованими на рівних відстанях від батька, щоб сформувати напівпрозорий конус. Процес далі повторений для кожного вузла ієрархії, з діаметром основи кожного конуса, зменшуваного на кожному рівні, щоб гарантувати домовленість всіх вузлів в місці. Специфічною новиною, введеною цією уявою є можливість того, щоб бути здатним обертати конус, щоб з’явились вузли, які можуть бути закриті до переднього плану, і можливості заховання конуса і всього, що нижче. Специфічну домовленість вузлів в конусі варто згадувати, оскільки це враховує сприйняття густини вузлів в кожному конусі, завдяки використовуванню прозорості і тіні, спроектованої на низькому рівні.

Рис 2.41 Представлення ієрархічної структури деревом конуса.

Ботанічне Дерево

У 2001, дослідники в Ейндховенськом університеті технології в Нідерландах зробили цікаве спостереження. Структура дерев звичайно подає дані, організовані ієрархічно, але ця метафора дійсно представляє деякі обмеження, коли ми намагаємося представити організації певної складності. Проте, коли ми спостерігаємо реальне ботанічне дерево, ми помічаємо, що, навіть якщо у нього є велика кількість листя і гілок, ми можемо завжди розбирати його різне листя, гілки, і загальну структуру. Тому варто представляти ієрархічну організацію так само , як дерева що були сформовані в природі.

Рис. 2.42 дає приклад ботанічного дерева, яка представляє структуру файлової системи . Це використовує тривимірне уявлення, щоб створити дерева, які є тими, що нагадують про ботанічні дерева (фактично, відмінність від дерев, ті, що коріння поміщені в основу, вгорі), і тому фрукти візуалізуються, у протилежність простому листю.

У прикладі в рис. 2.42 кожні фрукти представляють колекцію файлів, щоб уникнути та захаращувати ефекти, які можуть бути вироблені високим числом листя. У кожних фруктів є деякі кольорові “плями," які відповідають файлу; область і колір цих плям нанесені відповідно на карту для вимірювання типу файлу.

Рис 2.42 Ботанічне дерево як приклад візуалізації.

Дерево відображення (Treemap)

Бен Шнєйдермен, один з найактивніших дослідників в галузі взаємодії людини і комп’ютера і інформаційної візуалізації, стикнувся з проблемою повного жорсткого диску на одному з його серверів в університеті Меріленда. Шнейдермен повинен був знайти спосіб визначити, які файли були найбільшими, які могли бути відмінені, і хто з 14 користувачів серверу використовував більше всього місця на диску. Він був незадоволений інструментами аналізу, доступними той час бо все було більш менш засновано на представленнях типу дерева, він вивчив альтернативи, щоб мати змогу візуалізувати ієрархію файлів на диску. Це було тоді, коли у нього з’явилася блискуча ідея використовувати техніку що заповнює простір техніку, яка названа Treemap .

Навіть сьогодні, Treemap - один з методів візуалізації, що широко використовуються, для ієрархічних даних, які використовуються в безлічі випадків.

Техніку називають космічним заповненням, тому що це використовує весь вільний простір, ієрархічних даних, використовуючи вкладені прямокутники.

Рис 2.43 представляє приклад, виконаний версією 4.1 Treemap програмного забезпечення, розвиненого в університеті Меріленда. Він представляє візуалізацію, яка показує випадки смертності в 43 типах патології, організованих згідно ієрархії, визначеної медичнім обслуговуванням Міжнародного співтовариства (ICHS), з даними, узятими в Сполучених Штатах. Розмір прямокутників вказує на вагу смертельних випадків для 100 000 жителів, тоді як колір указує відсоток від зміни. Як з’ясувалось, судинні хвороби головна причина смерті, але зелене забарвлення указує, що ці випадки зменшуються

Рис 2.43 Treemap, представляє випадки смертності в 43 типах патології.

Ця техніка дуже ефективна для того, щоб представити ієрархічні дані, де репутація вузлів через вимірювання і колір блоків допомагає користувачу негайно вибрати і порівняти вузли, індивідуалізувати зразки, і ідентифікувати виключення.

За ці роки, алгоритми, які створюють цей тип уявлення, постійно поліпшуються, з певним числом доступних розташувань, і створені незліченні методи, які використовують цю техніку, щоб представити дані всіх типів. Далі показані уяви, які досягли достатнього рівня успіху: NewsMap, Карта Рінку, і Уявлення Sequoia.

Newsmap

Маркос Веськамп розвивав інноваційну модальність представлення новин від Google. Заяву називають Newsmap в режимі реального часу

Рис 2.44 Ньюсмеп використовує Treemap алгоритм, щоб представити новини від Google

з'єднання з вебсайтом рис.2.44 Показує екран інтерфейсу, який візуалізує освітлення новин для Google 12 червня 2008

Колір визначає тип новин (наприклад, спорт, розвага, повідомлення) і розмір указує, скільки осіб має справу з кожним типом. Таким чином, ця уява визначає деякі важливі критерії про число джерел, які повідомляють про новини, припускаючи більш важливі новини, в різних журналістських джерелах.

Інтенсивність кольору також використана, щоб зрозуміти, наскільки недавня інформація: у недавніх новин є світле забарвлення, тоді як у менш недавніх новин є темніше забарвлення.

Карта ринку

Карта ринку як уява надихнула Treemaps, візуалізувати зміни в акціях фондової біржі більш ніж 500 фондових ринків в єдиному екрані рис. 2.45. Карта ринку досягла відомого успіху завдяки своєму дуже компактному і витонченому уявленню про дані числа назв акцій, яке забезпечує колективне бачення просування для всього ринку акцій через єдину карту і, в той же самий час, дозволяє візуалізацію деталей кожної назви акції. При використовуванні кольорового прямокутника, візуалізація організована ієрархічно згідно секторам (охорона здоров'я, фінанси, енергія, технологія, і т.д.), і згрупована згідно типу промисловості (наприклад, технологія далі розділена на програмне забезпечення, апаратні засоби, Інтернет, телекомунікації, напівпровідники, і периферію), карта автоматично обновляється кожні 15 хвилин, щоб дозволити фінансовому оператору перевіряти весь фондовий ринок відразу. Кожний кольоровий прямокутник карти представляє окрему компанію, цитовану на фондовому ринку. Розмір прямокутника відображає капіталізацію компанії, яка є повною ринковою вартістю акцій, випущених компанією. Колір відображає роботу в проміжку часу, який розглядають. В прикладі на рис. 2.45, зелений, означає, що курс акцій зростає, червоний що знижується, темні кольори указують постійний курс, , і інтенсивність кольору відображає важливість змін. Користувач може зрозуміти весь сектор фондового ринку і порівняти різні сектори і назви через колір блоків. Використовуючи відповідні засоби управління, користувач може бачити деталі кожної окремої назви що були відібрані і представляють сильні негативні зміни активів за минулий рік.

Рис 2.45 Карта ринку. Карта повідомляє про зміни протягом минулого на національному ринку. Фрагмент показує деталі для компаній та операції з апаратними засобами.

SequoiaView

SequoiaView9 і його клони, KDirStat для UNIX10 і WinDirStat для Windows використовують Treemaps, щоб показати дискове використовування з погляду вимірювання файлів і тек. SequoiaView вводив варіант Treemaps: squarified поле Treemaps. Екран розділений так, щоб прямокутники нагадали квадрат настільки близько наскільки можливо, щоб поліпшити легкість відтворення маленьких файлів для читання, яка часто приводить до тонких прямокутників в оригінальному Treemap. Крім того, гірські хребти додані до кожного прямокутника. SequoiaView були розвинуті відділом інформатики університету Ейндховена. Скриншот показаний в рис. 2.46.

Декілька наборів даних реального світу організовані у формі зв'язків або доводу "проти ", який може бути природно уявлений графами і деревами. У них, пункти закодовані з вузлами і відносинами з краями. Ці типи уявлення важливі, коли є високе число вузлів або країв: Поперечні краї поля і вузли, що накладаються, можуть зробити візуальне уявлення складним.

Рис 2.46 Поле Squarified Treemap в SequoiaView показ цілого змісту файлу.

Щоб зменшити складність графа, можна втрутитися, намагаючись зменшити число вузлів або країв, що візуалізуються, або використовуючи геометричні заходи дерева як зручний спосіб представлення ієрархічних даних. Проте, є інші способи представити ієрархічні дані, які дозволяють бачити їх ознаки і ідентифікувати певні зразки або властивості ієрархії, такі як Treemaps. [5,6]