In contemporary interactive infogra

In contemporary interactive infographics, Datatips often work in conjunction with a Data
Spotlight mechanism. The spotlight shows a slice through the data—for example, a line or set of scattered points—while the Datatips shows the specific data point that's under the mouse pointer.

Examples

The San Francisco Crimespotting feature uses both Datatips (see Figure 7-16) and a Data
Spotlight. All incidents of theft are highlighted on the map (via the spotlight), but a Datatip describes the particular incident at which the user is pointing. Note also the link to the raw data about this crime.




















Figure 7-16. San Francisco Crimespotting (http://sanfrancisco.crimespotting.org/)

Some data sets are so dense or text-rich that they can't easily be labeled at all. The graph
from IBM's Many Eyes project, shown in Figure 7-17, depends upon Datatips to commu- nicate critical labels to the user. The Datatip offers plenty of space to express the text and numbers of interest—far more than labels can. It also tells the user that clicking on this part of the graph will highlight the relevant data—again, a Data Spotlight in action.

Kết quả (Việt) 1:

Trong hiện đại tương tác infographics, Datatips thường làm việc kết hợp với dữ liệu một
Spotlight cơ chế. Sự chú ý cho thấy một lát thông qua các dữ liệu — ví dụ, một dòng hoặc tập hợp các rải rác điểm-trong khi Datatips cho thấy điểm dữ liệu cụ thể là theo con trỏ chuột.

Ví dụ

The San Francisco Crimespotting tính năng sử dụng cả hai Datatips (xem hình 7-16) và dữ liệu một
Spotlight. Tất cả sự cố của các hành vi trộm cắp được đánh dấu trên bản đồ (thông qua sự chú ý), nhưng một Datatip mô tả sự cố cụ thể mà người sử dụng là chỉ. Cũng lưu ý liên kết đến các dữ liệu thô về tội phạm này.


Hình 7-16. San Francisco Crimespotting (http://sanfrancisco.crimespotting.org/)

một số bộ dữ liệu là rất dày đặc hoặc văn bản phong phú mà họ không thể dễ dàng được dán nhãn ở tất cả. Đồ thị
từ đôi mắt của IBM nhiều dự án, Hiển thị trong hình 7-17, phụ thuộc vào Datatips để commu-nicate nhãn quan trọng cho người dùng. Datatip cung cấp nhiều không gian để thể hiện các văn bản và số lượng quan tâm — đến nay nhiều hơn nhãn có thể. Nó cũng cho người dùng rằng cách nhấp vào phần này của đồ thị sẽ làm nổi bật các dữ liệu có liên quan — một lần nữa, dữ liệu Spotlight trong hành động.

Kết quả (Việt) 2:

Trong infographics tương tác hiện đại, Datatips thường làm việc cùng với một dữ liệu
cơ chế Spotlight. Sự chú ý cho thấy một lát thông qua các ví dụ dữ liệu cho, một dòng hoặc thiết lập các điểm phân tán, trong khi các Datatips cho thấy điểm dữ liệu cụ thể đó là dưới con trỏ chuột. Ví dụ Các tính năng San Francisco Crimespotting sử dụng cả hai Datatips (xem hình 7-16) và dữ liệu nổi bật. Tất cả các sự cố trộm cắp được đánh dấu trên bản đồ (thông qua sự chú ý), nhưng một Datatip mô tả các sự cố đặc biệt mà ở đó người dùng sẽ được trỏ đến. Cũng lưu ý các liên kết đến các dữ liệu thô về tội phạm này. Hình 7-16. San Francisco Crimespotting (http://sanfrancisco.crimespotting.org/) Một số bộ dữ liệu rất dày đặc hoặc văn bản giàu mà họ không thể dễ dàng được dán nhãn ở tất cả. Đồ thị từ nhiều dự án Mắt của IBM, thể hiện trong hình 7-17, phụ thuộc vào Datatips để cộng nicate nhãn quan trọng cho người sử dụng. Các Datatip cung cấp nhiều không gian để thể hiện các văn bản và số lãi nhiều hơn so với các nhãn có thể. Nó cũng cho người dùng rằng cách nhấp vào phần này của đồ thị sẽ làm nổi bật các dữ liệu một lần nữa, một Spotlight dữ liệu có liên quan trong hành động.