ThermalPlot: 使用暖气流隐喻可视化多属性时序数据(ThermalPlot: Visualizing Multi-Attribute Time-Series Data Using a Thermal Metaphor)

多属性时间序列数据在许多不同的领域,如经济学,传感器网络和生物学中都起着至关重要的作用。理解这些数据的一个重要任务是为用户提供一个总览,帮助用户识别随着时间的推移显示出有趣的绝对和相对变化的数据项。但是,现有的可视化技术并不能很好地支持这一点。为了解决这个问题,作者提出了ThermalPlot[1],把多个属性随着时间的推移变化映射到空间中位置的变化。ThermalPlot中的x位置是基于用户定义的兴趣度Degree-of-interest(DoI)函数,该函数通过加权综合了多个属性数值。 y位置由用户指定时间窗口内DoI值(DDoI)的相对变化决定。通过一个移动的时间窗口对这个映射进行动画处理会导致数据项的位置随着时间做环形的移动,就像热系统一样,因此使用暖气流的隐喻。作者通过OECD国家经济合作和发展数据和股票市场数据两种使用场景来展示ThermalPlot技术的有效性。

图1 位置映射

该工作的亮点在于把多个属性随着时间的推移变化映射到空间中位置的变化,位置是编码定量数据的最强数据变量。首先把数据项的多属性根据用户自定义的权重加权得到DoI值,如图2公式[1]所示。然后把DoI映射到x轴,DoI值的变化映射到y轴,如图1所示。如果DoI减少,位置会出现在y轴的负半轴,而且DoI值减少的越快,位置将越靠下,即更加远离y轴原点。

图2 DoI公式

应用界面如图3所示,ThermalPlot a把属性的变化映射到空间位置的变化。Timeline b,用户可以在这里设置index,以及自定义的时间窗口。时间窗口用于计算DoI值的变化,如图2公式[2]所示。因为有些属性的绝对属性没有比较的意义,如图2公式[3]所示,用户可以在timeline中设置index来得到相对变化值。c是设置属性权重的DoI编辑界面,以及d详情界面可以观察单个属性随时间的变化。

图3 应用界面

展示数据项过多会存在遮挡的现象。该工作采用语义缩放以及正交拉伸的方式来减少clutter。如图4所示,系统设计了边界网格以及四种不同的细节等级来展现数据项。展现的细节等级会根据边界的大小来自动的调整。用户可以拖动朝上的三角形图标来改变边界网格的大小。拖动朝下的三角图标则是正交拉伸操作。

图4 语义缩放

作者将该工作应用到股市的数据中,来展示500家上市公司的发展趋势,如图5所示。中间的overview是根据公司性质分组的树形图。设置时间窗口为交易的最后两个月,index值为交易的开始时间。我们可以看到图中的四个区域对用户比较有价值。b区域股票是好的投资选择,它具有良好的发展以及积极的发展趋势,但是也存在被高估的风险。d区域是较差的投资选择。a区域虽然起初发展的不好,但是有一个积极的发展趋势。接下来公司可能有一个积极的转变。c区域公司股票最近在下滑,但是这可能是因为一些股票的较小的短期影响,它的股票价格可能接下来会上涨。

图5 股市数据使用案例

当选择右下角的WMB公司时,可以发现它属于树形图的能源区域。能源区域在属性图中颜色大部分是红色,可见能源类型的公司最近大都发展较差。经过调查发现能源类型的公司在上半年有很大的政策压力影响。

 

 

参考文献:

[1] H. Stitz, S. Gratzl, W. Aigner and M. Streit, “ThermalPlot: Visualizing Multi-Attribute Time-Series Data Using a Thermal Metaphor,” in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 22, no. 12, pp. 2594-2607, Dec. 1 2016.

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