Datavisualisering innebär förmågan att omvandla rådata till en visuell form. Visualiseringen medför fördelen att data blir enklare att tolka. En form av datavisualiseringsteknik är Heatmaps. Heatmaps används bland annat till att visualisera geospatial COVID-19 data i syfte att successivt tolka denna. För att lyckas med det behöver visualiseringen icccnneha god visuell skalbarhet. Visuell skalbarhet innebär förmågan att kunna visa stora datamängder vilket kan förbättras genom bland annat utritningstider och clustering. Denna studie utförs i syfte att ta reda på vilket av JavaScript-ramverken Vue.js och React.js som möjliggör bäst visuell skalbarhet. Ett tekniskt experiment genomförs i syfte att jämföra ramverken på visuell skalbarhet. Två artefakter sätts upp i form av heatmaps innehållande visualiserad geospatial pandemidata. Skalbarheten mäts sedan genom utritningstider och medelvärden. Resultatet antyder att Vue.js ger än bättre visuell skalbarhet än React.js, även om inte skillnaderna är signifikanta. I framtiden skulle undersökningen kunna utvecklas genom fler mätvariabler och fler ramverk. / <p>Det finns övrigt digitalt material (t.ex. film-, bild- eller ljudfiler) eller modeller/artefakter tillhörande examensarbetet som ska skickas till arkivet.</p>
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:his-19900 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Isaksson, William |
| Publisher | Högskolan i Skövde, Institutionen för informationsteknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0028 seconds