Методы визуализации структурированных данных

В представленной работе предлагается метод визуализации данных в виде диаграмм. Для реализации этого метода строится алгоритм, использующий информацию, полученную со специализированных веб сервисов. Актуальность данной темы заключается в том, что есть многочисленные примеры, когда разнородная информация содержится в таблицах с тысячами записей и пытаться получить семантику представленных данных может быть тяжело даже для специалистов. В настоящее время существуют различные программы для визуализации данных, но у бесплатных версий слишком низкая гибкость, а профессиональные инструменты тяжело освоить и имеют высокую стоимость. При реализации алгоритма были проанализированы базовые команды для работы с таблицами. Существующие на данные момент команды, имеют узкую направленность и ограниченность в функционале. В данной работе на основе этого анализа были предложены модификации этих команд для устранения указанных недостатков. Данные модификации были протестированы на нескольких базах данных с последующим анализом результатов на корректность. В дальнейшем предполагается доработка алгоритма, введение поддержки нескольких источников в одной сессии, снижение времени работы.

Structured data visualization techniques

This paper presents a method for visualizing data in the form of diagrams. To implement this method, an algorithm is built that uses information obtained from specialized web services. The relevance of this topic lies in the fact that there are numerous examples where needed information is contained in tables with thousands of records and trying to get the semantics of the data presented can be hard even for specialists. Currently there are various programs for data visualization, but the free versions have low flexibility, and professional tools have a steep learning curve and a high cost. When implementing the algorithm, basic commands for working with tables were analyzed. The commands existing at the moment, have narrow focus and limitations in functionality. In this paper, on the basis of this analysis, modifications of these commands were proposed to eliminate the indicated drawbacks. These modifications were tested on several databases with subsequent analysis of the results for correctness. In the future, it is intended to refine the algorithm, introduce support for multiple sources in a single session, and reduce operating time.