Chương 1: Trong chương này giới thiệu trình bày mục tiêu, nhiệm vụ nghiên cứu, cũng như đối tượng, phương pháp nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu các đối tượng di chuyển. Giới thiệu tổng quan về trực quan hóa dữ liệu, các tính chất trực quan và trực quan hóa dữ liệu của đối tượng di chuyển. Chương 3: Các phương pháp biểu diễn trực quan chiến dịch Moscow năm 1812 của Napoleon.
Chương này trình bày tiểu sử Napoleon và chiến dịch Moscow năm 1812, đồng thời trình bày các phương pháp biểu diễn trực quan dữ liệu chiến dịch Moscow hiện nay. Chương 4: Phân tích, đánh giá các tiếp cận biểu diễn trực quan chiến dịch Moscow năm 1812 của Napoleon. Đề xuất bộ câu hỏi, phân tích, nhận xét và đánh giá các phương pháp biểu diễn trực quan chiến dịch Moscow Chương 5: Kết luận. TỔNG QUAN VỀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU CÁC ĐỐI TƯỢNG DI CHUYỂN 2.
Giới thiệu Khi công nghệ hiện nay đang từng bước xử lý dữ liệu lớn (big data), những quyết định dựa trên số liệu cụ thể sẽ dần thay thế những quyết định cảm tính, bản năng. Theo đó, trực quan hóa dữ liệu (data visualisation) được công nhận là một phương thức hiệu quả để chuyển đổi dữ liệu sang những thông tin hữu ích, giúp người xử lý dữ liệu ra những quyết định kịp thời và mang lại những nguồn thông tin hữu ích. Chương này trình bày về khái niệm trực quan hóa dữ liệu và các thành phần dữ liệu không gian – thời gian của đối tượng di chuyển, dữ liệu đa biến và làm rõ lý thuyết tổng quát về khối đa biến không gian – thời gian biểu diễn đối tượng di chuyển. Khái niệm trực quan hóa 2.
Tổng quan Khoa học máy tính phát triển mạnh mẽ, bao trùm tất cả các ngành khoa học khác. Việc sử dụng hệ thống máy tính để khai thác, phân tích, dự đoán dữ liệu của ngành là một việc làm hết sức tất yếu và không thể tách rời khỏi hoạt động của ngành. Chúng ta đang sống trong một thế giới mà vạn vật đều kết nối với nhau. Cứ mỗi vật trong tập vạn vật ấy hoạt động đều sinh ra dữ liệu theo tham chiếu không gian và thời gian.
Trực quan hóa dữ liệu cũng là một phương pháp để tìm hiểu thông tin chứa đựng bên trong dữ liệu nhưng dựa trên nguyên lý khác so với khai phá dữ liệu [1]. Trong khi khai phá dữ liệu phải dùng các mô hình thuật toán để tìm ra các quy luật, tri thức bên trong các khối dữ liệu lớn thì trực quan hóa dữ liệu chỉ biểu diễn dữ liệu thành hình ảnh. Dựa trên những hình ảnh mà trực quan hóa dữ liệu cung cấp, các chuyên gia của ngành có dữ liệu được trực quan có thể phân tích, hiểu và ra quyết định. 5 Để biểu diễn được dữ liệu thành hình ảnh có ý nghĩa, Trực quan hóa dữ liệu phải dựa trên những nguyên lý về thị giác con người, chẳng hạn: Mắt người phân biệt được về tính không gian: xa - gần, lớn - nhỏ, cao - thấp, trước - sau, trên - dưới, về tính thời gian: nhanh - chậm, cũ - mới, v.
[1] Cái khó của trực quan hóa dữ liệu là tạo ra một sản phẩm mang tính nghệ thuật nhưng phải thật khoa học, từ dữ liệu định lượng thành dữ liệu hình ảnh. Người làm trực quan hóa dữ liệu giống như một họa sĩ vẽ lên một bức tranh từ khoa học dữ liệu. Nói tóm lại, trực quan hóa dữ liệu là sự trình bày dữ liệu theo định dạng hình ảnh hoặc đồ họa để truyền đạt thông tin rõ ràng và hiệu quả cho người dùng. Với việc vận dụng trực quan hóa bằng các đồ thị trực quan kết hợp với nguồn tri thức sẵn có, người dùng có thể nắm được các thông tin, tri trức ẩn chứa bên trong để từ đó có thể khám phá và phân tích dễ dàng hơn [6].
Qui trình trực quan hóa dữ liệu (Nguồn: Trích từ https://developers.com/chart/interactive/docs) 2. Các tính chất trực quan [7] Một đồ thị trực quan, khi biểu diễn dữ liệu phải bảo đảm các tính chất sau: Tính chọn lọc: Tính chọn lọc của một đồ thị trực quan liên quan đến sự phân biệt các phần tử của đồ thị có tính chất khác nhau. Một đồ thị có tính chất chọn lọc phải hỗ trợ người dùng nhận biết được các điểm khác biệt trên đồ thị. 6 Tính phối hợp: Tính phối hợp của một đồ thị trực quan liên quan đến sự tương đồng về một hoặc một vài tính chất của các phần tử trên đồ thị.
Tính chất này thực chất là sự gom nhóm các phần tử có tính chất giống nhau. Tính thứ tự: Tính thứ tự của một đồ thị trực quan liên quan đến trật tự của các phần tử trên đồ thị trực quan. Tính định lượng: Tính định lượng của một đồ thị trực quan liên quan đến kích thước, thời lượng các phần tử của đồ thị. Độ dài biến: Độ dài biến của một đồ thị trực quan liên quan đến khoảng giá trị và độ phân giải giá trị của biến dữ liệu.
Ứng dụng của trực quan hóa dữ liệu. Trực quan hóa thông qua những hình ảnh trực quan để diễn tả những ý tưởng trừu tượng và cụ thể các dữ liệu của các đối tượng. Trong lịch sử xã hội loài người chúng ta đã được nghe nói đến rất nhiều hình ảnh trực quan. Ví dụ trong lịch sử có những hình vẽ trong hang động, chữ tượng hình Ai Cập, hình học Hi Lạp và những phương pháp mang tính cách mạng của những bản vẽ kỹ thuật dành cho mục tiêu khoa học và công nghệ của Leonardo da Vinci.
Ngày nay, trực quan hóa đã mở rộng ứng dụng trong các ngành khoa học, được vận dụng nhiều trong các lĩnh vực của cuộc sống,. điển hình của ứng dụng trực quan hóa là sử dụng đồ họa máy tính. Việc phát minh ra đồ họa máy tính có thể là sự phát triển quan trọng nhất của trực quan hóa. Và sự phát triển của hiệu ứng cũng giúp gia tăng khả năng của trực quan hóa.
Việc sử dụng trực quan hóa để biểu diễn dữ liệu không phải là hiện tượng mới. Trực quan hóa dữ liệu hiện nay thường được hỗ trợ bởi những phần mềm có tích hợp xử lý đồ họa và một số phần mềm chuyên biệt. Hiện tại, có rất nhiều kỹ thuật trực quan hóa đã được ứng dụng để biểu diễn trục quan dữ liệu trong thực tế như mô hình khối không gian thời gian, khối đa biến và khối đa biến không gian thời gian. Các loại mô hình trực quan hóa khác nhau sẽ đáp ứng cho các mục tiêu trực quan hóa dữ liệu khác nhau.
Mỗi mô hình biểu diễn trực quan sẽ có những ưu 7 - khuyết điểm riêng và vẫn chưa có mô hình nào có thể đáp ứng được tất cả các yêu cầu rất đa dạng của người sử dụng. Trực quan hóa đối tượng di chuyển 2. Một số khái niệm - Dữ liệu không gian – thời gian (Spatio - Temporal Data) Dữ liệu không gian – thời gian tồn tại ở mọi nơi. Theo Peuquet (1994) đã định nghĩa dữ liệu không gian – thời gian bao gồm ba thành phần riêng biệt, đó là: không gian (vị trí), thời gian và đối tượng.
Khái niệm này hiện nay đã trở thành tiền đề quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu không gian – thời gian. Mọi sự vật, hiện tượng trong tự nhiên đều có thể được mô tả dựa trên cơ sở bộ ba thành phần “không gian – thời gian – đối tượng” và dựa trên mối quan hệ của ba thành phần đó. Đối tượng Vị trí Thời gian Hình 2. Mối quan hệ các thành phần dữ liệu của một đối tượng (Nguồn: Peuquet, 1994) Không gian là một phạm trù triết học, là một vùng không gian vật lý liên tục gồm vô số các vị trí trên mặt đất, được rất nhiều nhà triết học, toán học, vật lý học, … đề cập trong nhiều tác phẩm.
Dữ liệu không gian là dữ liệu về đối tượng mà vị trí của đối tượng được xác định trên bề mặt Trái Đất. Một tập dữ liệu không gian gồm một số hữu hạn các phần tử rời rạc, được ghi nhận và xử lý như những vị trí rời rạc có khoảng cách. Dữ liệu không gian thường trả lời cho câu hỏi về vị 8 trí (ở đâu?), dữ liệu này được thể hiện trên bản đồ và hệ thống thông tin địa lí dưới dạng điểm (point), đường (line) hoặc vùng (polygon). Thời gian là một khái niệm trực giác, mọi người đều nhận biết được thời gian nhưng không thể thấy, không thể sờ được.
Thời gian vừa có tính tuần hoàn, vừa có tính liên tục. Dữ liệu thời gian được thu thập trên cơ sở thực tế. Dữ liệu thuộc tính bao gồm các dữ liệu thời gian tích hợp, bao gồm thời gian theo từng thời điểm nhất định (ngày, tháng, năm, .) được mô tả trong bảng biểu. Đối tượng là khái niệm để chỉ các thực thể rời rạc có đường biên giới hạn.
Một đối tượng không gian – thời gian (spatio – temporal object) được kết hợp bởi những hạt không gian thời gian mà mỗi hạt là một đơn vị lớn nhất có tính đồng nhất về không gian và thời gian. - Dữ liệu đa biến (Multivariable Data) Trong tự nhiên, tất cả các đối tượng đều có những thuộc tính đặc trưng thể hiện những đặc điểm riêng biệt nhất định của đối tượng. Những thuộc tính đặc trưng có nhiệm vụ mô tả những đặc điểm của các đối tượng. Những thuộc tính này được gọi là dữ liệu đa biến (Multivariable Data).
Các tập dữ liệu đa biến có thể là tập dữ liệu bất kỳ với hai hoặc nhiều biến. Tại thời điểm như nhau, không chỉ biến không gian thay đổi với thời gian mà còn thay đổi cả dữ liệu đa biến. Một vài đặc tính thường không thay đổi, nhưng một số đặc tính khác sẽ thay đổi theo thời gian; có những đặc tính ít thay đổi hoặc có thể không thay đổi; vài đặc tính chỉ thay đổi theo thời gian; một vài đặc tính thay đổi theo không gian và thời gian. Đối với dữ liệu đa biến, ở một điểm thời điểm xác định thì tất cả các thuộc tính của đối tượng có những giá trị xác định [8].
Ta có thể biểu diễn một đối tượng theo công thức sau: A(t) (x,y,z) (a1,a2,a3,…,an). Trong đó: + A là đối tượng; + (t) là biến thời gian; + (x,y,z) là các biến không gian; + (a1,a2,a3,…,an) là những biến chỉ thuộc tính của đối tượng. 9 Từ công thức này ta có thể dễ dàng biểu diễn một trạng thái của một đối tượng tại một thời điểm xác định vào trong một không gian xác định.