Visualiseringar av stora flerdimensionella datamängder, som förekommer i vetenskapliga och kommersiella tillämpningar, avslöjar ofta intressanta lokala mönster. Analytiker vill identifiera orsakerna och effekterna av dessa intressanta områden, och de vill också söka efter liknande mönster som förekommer någon annanstans i datamängden. I den här artikeln introducerar vi konceptet Intelligent Visual Analytics Query (IVQuery) som kombinerar visuell interaktion med automatiserade analysmetoder för att stödja analytiker i att upptäcka de speciella egenskaperna och relationen mellan identifierade mönster. Tanken med IVQuery är att interaktivt välja fokusområden i visualiseringen. Därefter använder IVQuery, beroende på egenskaperna hos de utvalda områdena, såsom datamått och dataposter, analytiska metoder för att identifiera sambanden till andra delar av datamängden. Slutligen, IVQuery genererar visuella representationer för analytiker för att visa och förfina resultaten. IVQuery har tillämpats framgångsrikt på olika verkliga datamängder, såsom datalagerprestanda, produktförsäljning och sever performance analys, och visar fördelarna med denna teknik över traditionella filtrerings- och zoomningstekniker. Den visuella analytics frågetekniken kan användas med många olika typer av visuell representation. I detta papper visar vi hur man använder IVQuery med parallella koordinater, visuella kartor och spridda tomter. Visualisering leder ofta till omedelbar insikt i komplexa fenomen, intressanta mönster, eller upptäckt av avvikelser [2]. Förutom övergripande mönster och trender avslöjar visualiseringar ofta intressanta lokala fenomen som representerar lokala mönster [3] [4]. Figur 1, till exempel, visar lokala korrelationer i en databas operation övervakning ansökan. Analyser är vanligtvis intresserade av rotorsakerna till de utvalda områdena. Ett vanligt sätt att utföra rotorsaksanalys är att använda interaktionstekniker, såsom filtrering och zoomning. Men för visuell analys i stora högdimensionella datauppsättningar är dessa interaktionsmetoder inte tillräckliga, eftersom en manuell sökning blir tråkig och ofta opraktisk i komplexa datauppsättningar. Nya visuella analystekniker behövs för att hjälpa användaren att analysera egenskaper, effekter och relationer mellan utvalda globala och lokala mönster. I den här artikeln föreslår vi Intelligent Visual Analytics Query (IVQuery) som stöder analytiker i att upptäcka egenskaper och relationer mellan utvalda mönster. IVQuery följer Visual Analytics paradigm [5] och syftar till att integrera analytiska och visuella metoder. Den allmänna idén med IVQuery är att låta analytikern välja ett område av intresse för genererade visualiseringar (dvs. den gröna oval i figur 1 ), identifiera attribut (dvs. exekveringstid) och dataposter som motsvarar valet, och sedan tillämpa automatiserade analysmetoder för att identifiera egenskaper hos de valda data, samt deras samband med andra attribut och dataposter. I exemplet i figur 1, IVQuery hjälper analytikern att snabbt övervaka databasarbetsbelastningar genom att bestämma vilka attribut (dvs., kostnad, kardinalitet, etc.) är de bästa förutsägarna av avrättningstiden. För de sistnämnda används de senaste korrelations- och likhetsåtgärderna. Beroende på uppgiften till hands och applikationsdomänen gör IVQuery det möjligt för användaren att koppla in specifika korrelations- och likhetsåtgärder vid behov. IVQuery har framgångsrikt tillämpats i ett antal olika tillämpningsscenarier, inklusive datalagerprestandaanalys, produktförsäljning och serverprestandaanalys, som visar fördelarna med detta tillvägagångssätt jämfört med traditionella filtrerings- och zoomningstekniker. IVQuery är ett allmänt koncept och kan kombineras med många olika typer av visualiseringstekniker. I detta dokument visar vi hur IVQuery kan integreras med parallella koordinater, scatterytor och det nyligen föreslagna visuella kartramverket [6]. Pappersöversikt: I nästa avsnitt ges en översikt över tekniker för interaktiv mönsteranalys. I avsnitt 2 beskrivs
Hao och al. REF presenterar IVQuery som kombinerar visuell interaktion med automatiserad analys för vanliga datavisualiseringsverktyg.
Intelligent Visual Analytics Queries
{'venue': '2007 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2007 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}