缺失值是数据集中的一个常见的问题，对于缺失值的分析通常来说具有一定的挑战。本文针对多变量数据的缺失问题，提出了一种基于图元的可视化MissiG，该方法对已经提出的三种缺失模式——数量缺失（AM）、联合缺失（JM）和条件缺失（CM）进行较为直观的呈现，从而帮助用户对于缺失值有更好的认知。用户实验表明，MissiG在这三个模式的相关任务上的表现整体上比传统的平行坐标（PC）和热力图（HM）要更好。
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探索什么是不存在的-基于图元的缺失值分析可视化（To Explore What Isn’t There — Glyph-based Visualization for Analysis of Missing Values）
作者: Ma, Chiteng
日期: 2022年10月8日
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暑期学校课程设计作品 – 春秋战国时期国家间战争
作者: Ma, Chiteng
日期: 2022年9月8日
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春秋战国时期是中国历史上的一段大分裂时期。这一时期相继出现了百余个诸侯国，诸侯国之间以及诸侯国和周边少数民族之间的纷争不断，大诸侯国不断对小诸侯国进行吞并，最终在公元前221年由秦国完成了全国的统一。对于这样一个百家争鸣、诸侯纷争的年代，通过对这一时期国家间战争进行研究，有利于更好的了解各个诸侯国之间的关系，更好的理解春秋战国时期的历史。
继续阅读 »改善颜色模式来帮助色觉缺陷患者（Improving Colour Patterns to Assist People with Colour Vision Deficiency）
作者: Ma, Chiteng
日期: 2022年6月27日
改善颜色模式来帮助色觉缺陷患者（Improving Colour Patterns to Assist People with Colour Vision Deficiency）已关闭评论
色觉缺陷（Colour Vision Deficiency，CVD）是一种较为常见的疾病，全世界每12名男性中就有一名CVD患者，每200名女性中就有一名CVD患者。目前有很多技术手段来帮助这些患者识别颜色，这些方法根据所使用的感觉器官可以分为触觉辅助、视觉编辑辅助和听觉辅助。视觉辅助方法可以进一步分为四种：（1）对易混淆的颜色进行重着色；（2）使用覆盖在图片上的图案表示颜色信息；（3）突出显示指定的颜色；（4）上述三种方法的混合方法。本文提出了新的使用图案的视觉辅助的方法ColourIconizer和ColourMix，并通过和目前表现最好的ColourMeter方法进行比较，可以看出所提出方法的有效性。
继续阅读 »你明白你的意思吗？使用预测可视化降低对时间估计的乐观性（Do You See What You Mean? Using Predictive Visualizations to Reduce Optimism in Duration Estimates ）
作者: Ma, Chiteng
日期: 2022年5月2日
你明白你的意思吗？使用预测可视化降低对时间估计的乐观性（Do You See What You Mean? Using Predictive Visualizations to Reduce Optimism in Duration Estimates ）已关闭评论
在日常生活中，人们在对某项任务的用时进行预估时，往往会给出一个乐观的、低于实际的估计，甚至在拥有相关的经验时也是如此。这种现象在心理学上被称为规划谬误（Planning Fallacy）。本文提出了一种混合的方法，通过结合已有的去除预估偏差的方法和适合的可视化工具，以帮助人们减轻规划谬误，给出更准确的时间预估。
利用颜色编码的堆叠直方图增强平行坐标图 (Augmenting Parallel Coordinates Plots with Color-coded Stacked Histograms)
作者: Ma, Chiteng
日期: 2021年10月18日
利用颜色编码的堆叠直方图增强平行坐标图 (Augmenting Parallel Coordinates Plots with Color-coded Stacked Histograms)已关闭评论
平行坐标图（Parallel Coordinate Plot, PCP）是一个常见的可视化形式， 能够在二维空间中呈现出多维数据。在平行坐标图中，每条折线代表一条数据，折线的形状能够反映数据的特征。然而，如果数据过多，折线之间会产生严重的重叠，从而影响对折线形状的判断和进一步的交互；此外，虽然折线图可以呈现相邻两个轴对应的属性的关系，但在展现不相邻的属性的关系上却又无能为力，只能通过对坐标轴进行重排使两者相邻。
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