可视化中展现的数据不一定是完美的，可能存在一些错误。而对于数据质量的问题，往往只有领域专家才能觉察到。 在发现可视化中存在数据质量问题后，专家可以通过书面告知、交谈等方式进行反馈，但是这样的反馈方式非常低效。本文介绍的工作首先对于数据质量问题进行了分类，然后对于不同类型的数据质量问题，采用了基于手绘风格的形式进行可视化，让专家在原有可视化中融入自己的个人知识。
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Data Hunches: 将个人知识融入可视化 (Incorporating Personal Knowledge into Visualizations)
作者: Shuai Chen
日期: 2022年10月22日
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