Vår förmåga att ackumulera stora, komplexa (multivariata) datamängder har långt överträffat vår förmåga att effektivt bearbeta dem i sökandet efter mönster, anomalier och andra intressanta funktioner. Konventionella multivariata visualisering tekniker i allmänhet inte skala väl med avseende på storleken på datamängden. Fokus i detta dokument är på interaktiv visualisering av stora multivariata datamängder baserat på ett antal nya förlängningar till de parallella koordinaterna displayteknik. Vi utvecklar en multiupplösningsvy av data via hierarkisk klusterbildning, och använder en variation på parallella koordinater för att förmedla aggregeringsinformation för de resulterande kluster. Användarna kan sedan navigera i den resulterande strukturen tills önskad fokusregion och detaljnivå nås, med hjälp av vår svit av navigations- och filtreringsverktyg. Vi beskriver utformningen och genomförandet av vårt hierarkiska parallellkoordinatsystem som bygger på att utöka XmdvTool-systemet. Slutligen visar vi exempel på de verktyg och tekniker som tillämpas på stora (hundratusentals register) multivariata datamängder.
Flerupplösningsvy av data genom hierarkisk klusterering REF assisterad med närhetsbaserad färgning har utvecklats för att visa aggregeringsinformation.
Hierarchical parallel coordinates for exploration of large datasets
{'venue': "VIS '99", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}