复杂有序数据的可视化分析Chen-Wei-SequentialVis.pdf

复杂有序数据的可视化分析 陈为 chenwei@ Tel: 0571529; 浙江大学CADCG 国家重点实验室 /home/chenwei 复杂有序数据 • 时间序列数据 – 视频、MoCap、气温、心电图、股票交易 – 动态CFD数据、三维动态监测数据 复杂有序数据 • 顺序排列数据 – 文本、生物测序、质谱 – 流线、DTI纤维 数据特征 • 每个数据实例是时间轴上的单个事件 • 时间或顺序可以当做一个变量 • 类型多，分布广 – 1974-1980年15种报纸和杂志随机选择的4000个 图像，75%是时序图形（E. Tufte ） • 数据量大 • 多维、多变量 可视化分析的挑战 • 数据挖掘方法可以对时变数据进行信 号分解、模式挖掘 – 在目标已知的情况下效率很高 – 如果未知？ • 可视化分析有助于找到问题和目标！ – 某个变量什么时候最大/最小？ – 数据中有模式吗？ – 两个序列是否相似？ 时序数据的可视化 • 离散点 vs. 区间点 [Muller Schumann 2003; Frank 1998] • 线性时间 vs. 周期时间 • 离散时间 vs. 时间区间 （TimeWheel ） • 顺序线性时间 vs. 含分支的时间 [Visual Methods for Analyzing Time-Oriented Data; IEEE TVCG] 时序轴的表达类型 • 静态的 展示记录的东西，多视角，允许比较 • 动态的 展示随着时间变化的感觉和过程，有更多 的表达空间 1. 标准时间点连线显示 • x轴表示时间，y轴表示其他的变量 不同的视图类型 堆叠区域图 民众消费的 组成变化 2. 顺序数据之间的关系 LifeLines:某个领 域的个人记录 • 不同的事件类型使用 不同的颜色 • 线段厚度表示某个变 量 • 交互：点击一个事件 产生更多的细节 • 类似于Spotfire 的动态 查询 [Plaisant et al CHI 1996] 看病记录 PlanningLines 表达项目计划，可以用特殊的图标演示时间轴上的不确定性 3. 多变量数据演示：Streamgraph TimeWheel Cluster Calendar View 4. 动画与交互 动画演示 NY Times 4. 动画与交互 • 遵循Shneiderman原则 • 多视图链接相互协调 • 例子：用户画一个粗略的形状确定一个需要 查询的时间线，系统返回相近匹配线 可视化分析案例 • 基于统计的比较可视化 – 空气质量数据[SpringerChapter] – 全二维飞行质谱分析数据[USA Patent] • 基于低维流形嵌入的简洁可视化 – MoC