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【24h】

DataSite: Proactive visual data exploration with computation of insight-based recommendations

机译：DataSite：通过计算基于见解的建议进行主动的可视数据探索

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Effective data analysis ideally requires the analyst to have high expertise as well as high knowledge of the data. Even with such familiarity, manually pursuing all potential hypotheses and exploring all possible views is impractical. We present DataSite, a proactive visual analytics system where the burden of selecting and executing appropriate computations is shared by an automatic server-side computation engine. Salient features identified by these automatic background processes are surfaced as notifications in a feed timeline. DataSite effectively turns data analysis into a conversation between analyst and computer, thereby reducing the cognitive load and domain knowledge requirements. We validate the system with a user study comparing it to a recent visualization recommendation system, yielding significant improvement, particularly for complex analyses that existing analytics systems do not support well.
机译：有效的数据分析理想地要求分析人员具有较高的专业知识和数据知识。即使如此熟悉，手动追求所有潜在的假设并探索所有可能的观点也是不切实际的。我们介绍了DataSite，这是一种主动的可视化分析系统，其中选择和执行适当计算的负担由自动服务器端计算引擎承担。这些自动后台过程识别出的显着功能会在供稿时间轴中显示为通知。 DataSite有效地将数据分析变成了分析人员和计算机之间的对话，从而减少了认知负荷和领域知识要求。我们通过一项用户研究验证了该系统，并将其与最新的可视化推荐系统进行了比较，从而产生了重大改进，尤其是对于现有分析系统无法很好支持的复杂分析。

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