Linking and Brushing on ODBC Basis Oliver Hörbinger, Harald Meyer, Tobias Schleser Institute of Computer Graphics and Algorithms Vienna University of Technology

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

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.

Mosaicplot prinzipielle Ideen Fläche nutzen (Höhe und Breite der Rechtecke) Rekursive Unterteilung  Darstellung einer beliebigen Anzahl von Variablen Shading zur Visualisierung zusätzlicher Informationen

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

Barchart - Titanic Mosaic Matrix Mosaic Plot - Titanic

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?

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

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

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

Implementierung Abb.:Frame-work

Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Oliver Hörbinger Harald Meyer Tobias Schleser