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Veröffentlicht von:Eleonore Langenbach Geändert vor über 10 Jahren
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Linking and Brushing on ODBC Basis
Oliver Hörbinger, Harald Meyer, Tobias Schleser Institute of Computer Graphics and Algorithms Vienna University of Technology
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Einleitung Motivation Operationen auf Datenbank Performance
Brushing & Linking (bidirektionale Interaktion Scatterplot - Mosaicview) Referenzen (1987) Becker R., Cleveland W.: Brushing Scatterplots (2003) Kosara, Hauser: An Interaction View on Information Visualization Symanzik, Jürgen: Interactive and Dynamic Graphics, Chapter II,10.3 (2001) Friendly M.: A Brief History of the Mosaic Display Theus M.: Visualisation of Categorical Data
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Mosaicplot Zur Darstellung kategorischer Daten
Zeigt Beziehungen der Daten untereinander stellt bis zu n Datendimensionen dar Mosaicplot der die Häufigkeiten des Auftretens von Augenfarbe abhängig von der Haarfarbe darstellt By default, the tile’s size is directly proportional to the number of data items in a cell.
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Mosaicplot prinzipielle Ideen
Fläche nutzen (Höhe und Breite der Rechtecke) Rekursive Unterteilung Darstellung einer beliebigen Anzahl von Variablen Shading zur Visualisierung zusätzlicher Informationen
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Mosaicplot Vorteile sehr gute Darstellungsform für Beziehungen zwischen kategorischen Daten Nachteile zu viele Kategorien bei Variablen Übersichtlichkeit? nicht sehr verbreitet 3 Variablen mit jeweils 20 Kategorien 8000 mögliche Kombinationen
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Barchart - Titanic Mosaic Matrix Mosaic Plot - Titanic
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2D Scatterplot Mapping von n-dimensionalen Daten auf 2D
Darstellungsform: Punkt(wolke) Vorteile: guter Überblick, Korrelationen erkennbar sehr bekannt, leicht zu implementieren Probleme: “Overplotting” 2 Channels – Abhängigkeiten in mehr Dimensionen?
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Brushing & Linking Macht Multiple Views erst brauchbar
Userinteraktion – Feedback in (allen) Plots Brushing – Skalarer Wert (“degree of interest”) hard / smooth Brushing – Region of Interest auswählen Rechteckige Region im Plot Komplexere Regionen Numerische Eingabe (alle Dimensionen!) Linking – macht Brushing erst brauchbar Linking auch in anderen Kontexten: z.B. Rotation- oder Zoom-Linking
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Brushing im Detail brushing operations: highlight shadow highlight
delete label paint modes: transient lasting undo Erweiterungen: Ergebnisse in Histogram Skalierung nach delete Selektierung über Pop-Up-Menüs Abb.:Scatterplots mit Labeling
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Implementierung Java2D, MySQL, JDBC CSV-Import
Scatterplot mit Farbgewichtung Mosaicview für 2 Datenspalten Linking&Brushing Performanceausgabe als Balkendiagram Makrofunktion für Performancetests Abb.:Gewichtung Abb.:Tool Tip
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Implementierung Abb.:Frame-work
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Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Oliver Hörbinger Harald Meyer Tobias Schleser
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