作者存档: Ma, Chiteng

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)

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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暑期学校课程设计作品 – 春秋战国时期国家间战争

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。

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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)

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。

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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 )

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。

图一 分位数点图:反映了任务时长的概率分布
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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)

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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