Как оптимизировать визуализацию больших данных с помощью древовидных карт?

Несколько способов оптимизировать визуализацию больших данных с помощью древовидных карт:

• Использовать масштабируемость. journalofbigdata.springeropen.com Для визуализации больших объёмов данных важно, чтобы древовидные карты могли масштабироваться для высоких разрешений. journalofbigdata.springeropen.com
• Применять альтернативные цветовые схемы. habr.com Это позволит выделять различные элементы структуры данных. habr.com
• Использовать альтернативные функции определения размера. habr.com Подстановка других функций вычисления размера узла позволит пользователю выделять различные элементы. habr.com
• Использовать в композиции направление для отражения дополнительной информации. habr.com Можно размещать прямоугольники с определёнными свойствами близко к краям или к центру, чтобы выделять различные качества данных. habr.com
• Внедрять ограничения, схемы и спецификации. habr.com Это повысит информационную плотность графика древовидной карты. habr.com
• Обеспечивать возможность приближения и отдаления. habr.com По аналогии с географическими картами, в древовидных картах должна быть возможность приближать интересующие области для более детального рассмотрения или, наоборот, отдалять представление для обзора более высокоуровневых особенностей. habr.com

Древовидные карты эффективно используют пространство и упрощают сравнение размеров, но из-за нескольких уровней иерархии они могут становиться менее читабельными. www.offidocs.com Правильный выбор визуального представления зависит от характеристик данных, потребностей анализа и профиля аудитории. www.offidocs.com