El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència

HOME

En aquest tema, aprendrem com gestionar grans conjunts de dades amb D3.js. Treballar amb grans volums de dades pot ser un repte, però amb les tècniques adequades, podem assegurar-nos que les nostres visualitzacions siguin eficients i responsives.

Objectius

Entendre els reptes de treballar amb grans conjunts de dades.
Aprendre tècniques per optimitzar la càrrega i el processament de dades.
Implementar estratègies per millorar el rendiment de les visualitzacions.

Reptes de Treballar amb Grans Conjunts de Dades

Quan treballem amb grans conjunts de dades, ens enfrontem a diversos reptes:

Temps de càrrega: Carregar grans volums de dades pot ser lent.
Rendiment del navegador: Processar i renderitzar moltes dades pot afectar el rendiment del navegador.
Interactivitat: Mantenir la interactivitat fluida pot ser difícil amb moltes dades.

Tècniques per Optimitzar la Càrrega i el Processament de Dades

Carregant Dades de Manera Asíncrona

Utilitzar tècniques de càrrega asíncrona per evitar bloquejar el fil principal del navegador.

d3.json('path/to/large-dataset.json').then(function(data) {
    // Processar les dades aquí
}).catch(function(error) {
    console.error('Error carregant les dades:', error);
});

Simplificació de Dades

Reduir la quantitat de dades visualitzades mitjançant tècniques de simplificació com l'agrupació o el mostreig.

Agrupació

Agrupar dades similars per reduir el nombre total de punts de dades.

// Exemple d'agrupació de dades
let groupedData = d3.nest()
    .key(function(d) { return d.category; })
    .rollup(function(v) { return d3.mean(v, function(d) { return d.value; }); })
    .entries(data);

Mostreig

Seleccionar una mostra representativa de les dades.

// Exemple de mostreig de dades
let sampledData = data.filter((d, i) => i % 10 === 0);

Utilitzar Web Workers

Descarregar el processament de dades a un fil separat utilitzant Web Workers.

// Creant un Web Worker
let worker = new Worker('data-processing-worker.js');

worker.onmessage = function(event) {
    let processedData = event.data;
    // Utilitzar les dades processades aquí
};

worker.postMessage(largeDataset);

Virtualització de Dades

Renderitzar només les dades visibles en un moment donat.

// Exemple de virtualització de dades amb D3.js
function renderVisibleData(data, viewport) {
    let visibleData = data.filter(d => d.x >= viewport.x && d.x <= viewport.x + viewport.width);
    // Renderitzar les dades visibles aquí
}

Exercici Pràctic

Exercici 1: Carregar i Simplificar Dades

Carrega un conjunt de dades gran des d'un fitxer JSON.
Aplica una tècnica de simplificació (agrupació o mostreig) per reduir la quantitat de dades.
Visualitza les dades simplificades en un gràfic de barres.

Solució

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Grans Conjunts de Dades</title>
    <script src="https://d3js.org/d3.v6.min.js"></script>
</head>
<body>
    <script>
        // Carregar dades
        d3.json('path/to/large-dataset.json').then(function(data) {
            // Simplificar dades mitjançant mostreig
            let sampledData = data.filter((d, i) => i % 10 === 0);

            // Configuració del gràfic
            let width = 800;
            let height = 400;
            let margin = { top: 20, right: 30, bottom: 40, left: 40 };

            let svg = d3.select("body").append("svg")
                .attr("width", width)
                .attr("height", height);

            let x = d3.scaleBand()
                .domain(sampledData.map(d => d.category))
                .range([margin.left, width - margin.right])
                .padding(0.1);

            let y = d3.scaleLinear()
                .domain([0, d3.max(sampledData, d => d.value)]).nice()
                .range([height - margin.bottom, margin.top]);

            svg.append("g")
                .attr("fill", "steelblue")
                .selectAll("rect")
                .data(sampledData)
                .enter().append("rect")
                .attr("x", d => x(d.category))
                .attr("y", d => y(d.value))
                .attr("height", d => y(0) - y(d.value))
                .attr("width", x.bandwidth());

            svg.append("g")
                .attr("transform", `translate(0,${height - margin.bottom})`)
                .call(d3.axisBottom(x));

            svg.append("g")
                .attr("transform", `translate(${margin.left},0)`)
                .call(d3.axisLeft(y));
        }).catch(function(error) {
            console.error('Error carregant les dades:', error);
        });
    </script>
</body>
</html>

Resum

En aquesta secció, hem après diverses tècniques per gestionar grans conjunts de dades amb D3.js. Hem explorat la càrrega asíncrona de dades, la simplificació de dades mitjançant agrupació i mostreig, l'ús de Web Workers per al processament de dades i la virtualització de dades per millorar el rendiment. Aquestes tècniques ens permeten crear visualitzacions eficients i responsives, fins i tot amb grans volums de dades.

Gestionant Grans Conjunts de Dades

Objectius

Reptes de Treballar amb Grans Conjunts de Dades

Tècniques per Optimitzar la Càrrega i el Processament de Dades

Carregant Dades de Manera Asíncrona

Simplificació de Dades

Agrupació

Mostreig

Utilitzar Web Workers

Virtualització de Dades

Exercici Pràctic

Exercici 1: Carregar i Simplificar Dades

Solució

Resum

D3.js: De Principiant a Avançat

Mòdul 1: Introducció a D3.js

Mòdul 2: Treballant amb Seleccions

Mòdul 3: Dades i Escales

Mòdul 4: Creant Visualitzacions Bàsiques

Mòdul 5: Visualitzacions Avançades

Mòdul 6: Interactivitat i Animació

Mòdul 7: Treballant amb Dades Reals

Mòdul 8: Rendiment i Optimització

Mòdul 9: Millors Pràctiques i Tècniques Avançades

Mòdul 10: Projecte Final