定制的图表更具表现力,可以根据想要传递的数据洞察进行细节的设计,从而让目标用户更容易注意、理解和记忆这些图表。用户想要创建这些图表,可以使用绘图的工具,但是这些工具需要手动设置数据和属性的映射,比较低效;可以用可视化的库编写代码实现,但是用户需要有较高的编程技能;也可以使用一些交互式的可视化构建工具,但是这些一般需要用户从一些模版中进行选择,因而表现能力不足,并且提供的布局方式有限或者提供的布局构建的交互不够方便。针对已有工作存在的问题,[1]的作者们提出了Charticulator,可以灵活创建可视化布局。
作者存档: Jiang, Ruike Jiang - 第2页
Charticulator: 交互式构建定制的图表布局(Charticulator: Interactive Construction of Bespoke Chart Layouts)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年10月14日
Charticulator: 交互式构建定制的图表布局(Charticulator: Interactive Construction of Bespoke Chart Layouts)已关闭评论
时间格:支持交互式可视分析大规模时间序列的数据结构(Time Lattice: A Data Structure for the Interactive Visual Analysis of Large Time Series)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年8月5日
时间格:支持交互式可视分析大规模时间序列的数据结构(Time Lattice: A Data Structure for the Interactive Visual Analysis of Large Time Series)已关闭评论
ConcaveCubes: 支持基于聚类的大规模地理数据可视化 (ConcaveCubes: Supporting Cluster-based Geographical Visualization in Large Data Scale)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年6月16日
ConcaveCubes: 支持基于聚类的大规模地理数据可视化 (ConcaveCubes: Supporting Cluster-based Geographical Visualization in Large Data Scale)已关闭评论
InfoNice: 轻松创建信息图 (InfoNice: Easy Creation of Information Graphics)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年5月8日
InfoNice: 轻松创建信息图 (InfoNice: Easy Creation of Information Graphics)已关闭评论
Podium:用混合驱动的可视分析对数据排序(Podium: Ranking Data Using Mixed-Initiative Visual Analytics)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年1月7日
Podium:用混合驱动的可视分析对数据排序(Podium: Ranking Data Using Mixed-Initiative Visual Analytics)已关闭评论
西藏拉萨中学师生参观北大可视化与可视分析实验室
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2018年1月6日
西藏拉萨中学师生参观北大可视化与可视分析实验室已关闭评论
Keshif: 提供可视化初学者快速有表现力的表格数据探索 (Keshif: Rapid and Expressive Tabular Data Exploration for Novices)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2017年12月16日
Keshif: 提供可视化初学者快速有表现力的表格数据探索 (Keshif: Rapid and Expressive Tabular Data Exploration for Novices)已关闭评论
保持多个视图一致:可视化构建中的约束、确认和例外(Keeping Multiple Views Consistent: Constraints, Validations, and Exceptions in Visualization Authoring)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2017年11月18日
保持多个视图一致:可视化构建中的约束、确认和例外(Keeping Multiple Views Consistent: Constraints, Validations, and Exceptions in Visualization Authoring)已关闭评论
TOPKUBE: 一种支持实时时空数据探索的序敏感数据立方体 (TOPKUBE: A Rank-Aware Data Cube for Real-Time Exploration of Spatiotemporal Data)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2017年10月17日
TOPKUBE: 一种支持实时时空数据探索的序敏感数据立方体 (TOPKUBE: A Rank-Aware Data Cube for Real-Time Exploration of Spatiotemporal Data)已关闭评论
一个针对增量式可视化的可视化过程增强模型 (An Enhanced Visualization Process Model for Incremental Visualization)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2017年8月19日
一个针对增量式可视化的可视化过程增强模型 (An Enhanced Visualization Process Model for Incremental Visualization)已关闭评论
近期评论