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DataMeadow: a visual canvas for analysis of large-scale multivariate data

机译：DataMeadow：用于分析大型多元数据的可视画布

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Supporting visual analytics of multiple large-scale multidimensional data sets requires a high degree of interactivity and user control beyond the conventional challenges of visualizing such data sets. We present the DataMeadow, a visual canvas providing rich interaction for constructing visual queries using graphical set representations called DataRoses. A DataRose is essentially a starplot of selected columns in a data set displayed as multivariate visualizations with dynamic query sliders integrated into each axis. The purpose of the DataMeadow is to allow users to create advanced visual queries by itera-tively selecting and filtering into the multidimensional data. Furthermore, the canvas provides a clear history of the analysis that can be annotated to facilitate dissemination of analytical results to stakeholders. A powerful direct manipulation interface allows for selection, filtering, and creation of sets, subsets, and data dependencies. We have evaluated our system using a qualitative expert review involving two visualization researchers. Results from this review are favorable for the new method.
机译：支持对多个大规模多维数据集进行可视化分析需要高度的交互性和用户控制能力，而不仅仅是可视化此类数据集的常规挑战。我们介绍了DataMeadow，这是一种可视画布，它提供了丰富的交互作用，可使用称为DataRoses的图形集表示形式构造可视查询。 DataRose本质上是数据集中所选列的星图，显示为多变量可视化，每个轴均集成了动态查询滑块。 DataMeadow的目的是允许用户通过迭代选择并过滤到多维数据中来创建高级视觉查询。此外，画布提供了清晰的分析历史记录，可以对其进行注释，以利于向利益相关者传播分析结果。强大的直接操作界面允许选择，过滤和创建集合，子集和数据依存关系。我们使用了涉及两名可视化研究人员的定性专家评审来评估我们的系统。这次审查的结果对于新方法是有利的。

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