从自然语言查询到数据可视化分析规范的工具包(NL4DV: A Toolkit for Generating Analytic Specifications for Data Visualization from Natural Language Queries)

自然语言界面(natural language interface)使人们能够灵活地与可视化进行交互,大大降低了可视化构建及交互门槛。过去十余年,有许多工作致力于利用自然语言进行可视化的构建和交互[2,3,4,5,6,7,8]。然而之前的工作通常将自然语言对应到特定的系统中的操作,缺乏被复用的通用性。IEEE VIS 2020 发表的论文NL4DV[1]提出一个与特定可视化界面无关的通用的自然语言界面工具组件。

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ADVISOR: 表格数据自然语言问询的自动可视化回答(ADVISor: Automatic Visualization Answer for Natural-Language Question on Tabular Data)

近年来,人们对数据分析的需求不断增长。而生成可视化是展示、分析数据特征的重要手段。无论是学术论文还是数据新闻,可视化在对数据的分析中都扮演着重要角色。由于其广泛的需求,一些商业工具如PowerBI 等可以根据用户在数据表格中指定特定的行或者列以生成可视化结果。然而,构造相应的可视化需要用户在数据和可视化方面具有一定的专业知识以决定选择相应的数据和可视化的类型。

这些工具依赖于用户具有的数据或者可视化的一定门槛。不同于编程或者使用特定可视化构建工具固有的学习成本,人类用户天然掌握一种低门槛的交流方式——自然语言。利用自然语言来表述用户的数据分析需求天然地降低了用户的使用门槛。基于此,北京大学可视化与可视分析研究组刘灿、韩云等 [1] 提出了一种从自然语言问题和表格出发,构建可视化及附加高亮为结果的方法。该方法全文发表于2021 IEEE 太平洋可视化会议(IEEE Pacific Visualization Symposium)。

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IEEE PacificVis 2021 开幕式

IEEE PacificVis 2021 会议于4月19日正式召开。PacificVis是由IEEE主办的国际可视化会议,从2008年至今已举办十四届。本届会议原定于中国天津召开,但是由于疫情改为线上举办。会议的开幕式和主题演讲以直播的方式呈现,技术论文的演讲则以预录制的方式进行。本届大会主席,来自天津大学的张加万教授介绍了会议的基本情况。会议吸引了来自15个国家的280名参会者注册。

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IEEE PacificVis 2021 主题报告Ⅰ

IEEE PacificVis 2021 的第一个主题报告的题目是《COVID-19疫情期间的可视化(Visualizations during the COVID-19 Pandemic)》,报告的嘉宾是来自北京大学的袁晓如研究员。袁晓如博士是北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。新型冠状病毒肺炎疫情在2019年底爆发,并迅速在全球范围内传播,使得其与每个人的生活都息息相关。在这期间产生了大量的数据,而可视化则可以非常有效的将信息传递给大众,并帮助相关人员进行决策。本次主题报告基于此背景,介绍了与COVID-19相关的可视化工作,其中包括两部分:COVID-19数据收集和可视化设计,以及全球范围的COVID-19可视化的协作收集和分析。

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IEEE PacificVis 2021 主题报告II

第二个主题报告的题目是《可视数据科学-通过计算与交互应对挑战性数据场景(Visual Data Science – Integrating Computation with Interaction to Master Challenging Data Scenarios)》,报告的嘉宾是挪威卑尔根大学的Helwig Hauser教授。Helwig Hauser是挪威卑尔根大学可视化教授和数据科学中心CEDAS的负责人,关注数据科学的跨学科研究,以及数据科学教育和应用。在信息时代,研究者以及相关从业人员需要处理大量复杂的数据,包括多维集合数据集、流数据等。为了应对这样的挑战,越来越多的学科通过交叉合作的方式来发挥各自优势。可视数据科学即将交互式可视化与机器学习、统计等方法巧妙结合起来,让专家参与决策过程。Hauser教授的报告分为三个部分,第一部分是对数据科学、可视化数据科学概念的介绍,第二部分讨论其中的相关研究问题,包括高维数据分析、模型修正、可视化交互等,第三部分是对于开展交叉学科研究的心得和展望。

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欢迎参与全球 COVID-19 可视化数据收集工作

在过去的一年,COVID-19疫情的新闻占据了全球所有新闻的头版头条,可视化则是各类新闻或者材料中了解疫情情况重要的途径。美国工程院院士、可视化知名学者Ben Shneiderman教授在2020年4月写的一篇题为《Data Visualization’s Breakthrough Moment in the COVID-19 Crisis》的博客中指出,可视化这个学科在今天(疫情期间)的影响远远超越了它在300年来的发展历史中作出的其他重要的贡献。无论是官方机构还是媒体,都纷纷使用可视化传播和表达疫情中各类关键信息。

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北大可视化课程设计精选 – 1:企业对比:腾讯 vs 阿里

北京大学开设包括本科和研究生在内的可视化课程。其中本科课程自2008年开始开设,是国内早期开设专门课程之一。每年可视化课的最重要环节是课程设计。在此我们展示相关的优秀结果。注意到这是作为一个课程的设计作业,参与的同学基本都没有此前的前端实现经验,课程设计更体现的初步掌握可视化方法来分析解决实际问题。

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P6:一种集成了机器学习的可视分析描述性语法 (P6: A Declarative Language for Integrating Machine Learning in Visual Analytics)

通过Vega [2],Vega-Lite [3]等描述性语法,用户能够快速地定义交互式数据可视化,但是这些描述性语法都没有提供机器学习算法来对数据进行进一步分析。P6 [1]提出了一种新的描述性语法,可以帮助用户迅速构建集成了机器学习算法的交互式可视分析系统。

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全球 COVID-19 可视化汇集

在过去的一年,COVID-19疫情的新闻占据了全球所有新闻的头版头条,可视化则是各类新闻或者材料中了解疫情情况重要的途径。美国工程院院士、可视化知名学者Ben Shneiderman教授在2020年4月写的题为《Data Visualization’s Breakthrough Moment in the COVID-19 Crisis》的博客中指出,可视化这个学科在今天(疫情期间)的影响远远超越了它在300年来的发展历史中作出的其他重要的贡献。无论是官方机构还是媒体,都纷纷使用可视化传播和表达疫情中各类关键信息。

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第七届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)Day 3

11月3日是中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)的最后一日。当日上午,在主会场进行了大会第二场圆桌论坛,艺术特邀报告,关于文博的特邀报告,以及闭幕式。大会到此圆满成功。

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