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

机译：DataIte：主动视觉数据探索，计算基于Insight的建议

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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师具有高专业知识以及对数据的高知识。即使具有这种熟悉程度，手动追求所有潜在的假设和探索所有可能的观点也是不切实际的。我们呈现DataSite，一个主动视觉分析系统，其中选择和执行适当计算的负担由自动服务器侧计算引擎共享。这些自动后台进程识别的显着特征在馈送时间表中浮出为通知。 DataSite有效地将数据分析转变为分析师和计算机之间的对话，从而降低了认知负载和域知识要求。我们使用用户学习验证系统，将其与最近的可视化推荐系统进行比较，产生显着的改进，特别是对于现有的分析系统不支持的复杂分析。

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