에서 JSM 2019, 에 대한 세션에 참여하고 있습니다. 동적 대화식 데이터 시각화 . Blanton Godfrey의 세션 위원장이 처음으로 강연을 나눴을 때 가장 먼저 생각한 것은 "JMP는 역동적이고 대화식으로 데이터를 시각화했습니다."하지만 두 번째 생각은 " 평균? 요즘에는 모든 것이 대화 형입니다. "
그 덕분에 서로 다른 상호 작용 방식을 분류하려고 시도하게되었습니다. 높은 목표는 제품을 비교하거나 개별 구현을 논의하는 데 유용한 데이터 시각화 상호 작용의 분류를 정의하는 것입니다. 이 초기 노력에서 9 가지 기술과 함께 상호 작용의 예제 동영상을 분류했습니다. JMP .
- 그래프 빌딩
- 선택 연결
- 행 필터링
- 호버 디테일링
- 모델 튜닝
- 미적지도
- 열 전환
- 볼륨 슬라이스
- 축 스케일링
내 예제 동영상에서 동일한 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 여기에는 3,000 개 이상의 미국 군에 대한 인구 통계, 경제 및 선거 데이터의 60 개 이상의 열이 포함되어 있습니다. 지금 방법에!
그래프 빌딩
대화 형 그래프 작성은 즉각적인보기 업데이트를 통해 그래프를 구성하거나 재구성하는 것을 의미합니다. JMP에서 상호 작용은 직접 표면에 있습니다. 다른 구현은 여전히 그래프 측면의 드롭 존과 상호 작용할 수 있습니다.
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(내 비디오에서보기)
비디오는 몇 가지 문제점을 강조합니다. 두 번째 Y 변수 "Rep Pct"가 추가되었을 때 이전보다 Y 드롭 존이 더 많았 기 때문에 기존 Y 변수와 관련하여 어디에 놓을 지 지정할 수있었습니다. 색상 및 크기 놓기 영역은 X 및 Y 축 변수와 동일한 자연스러운 위치를 갖지 않으므로 인위적입니다.
이 결말 차트는 뉴욕 타임즈 기사 "가장 보수적 인 카운티가 가장 많은 정부 지원을 받는다"는 제목이 붙었다. 트위터 토론 회귀 직선과 다른 특징들에 대해서. 그 덕분에 직접 데이터를 수집하고 탐색 할 수있었습니다 ( 경제 분석 국 과 Tony McGovern 선거 결과 ). 탐험 과정에서 내가 얼마나 많은 상호 작용 방법을 사용하고 있는지 깨달았을 때 적절한 데모 데이터 세트가 될 것이라고 생각했습니다.
선택 연결
동일한 데이터 테이블을 사용하는 여러보기가있을 때 선택 연결은 한보기에서 강조 표시된 요소가 다른보기에서 강조 표시된 해당 요소를 가짐을 의미합니다. JMP에서 선택 링크는 항상 존재하므로 수백만 개의 행이 있어도 빠른 속도를 유지해야합니다. 이를 달성하기 위해 선택은 모든 데이터 테이블의 핵심 부분으로 구워집니다.
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(내 비디오에서보기)
가장 큰 문제는 예제에서 카운티 수준 도트 및 주 수준 도형과 같이 그래프 요소가 서로 일대일로 대응하지 않는 경우입니다. 모든 그래프 유형에 대해 명확한 방법으로 부분 선택을 표시하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 지도의 경우 JMP는 해당 카운티를 다른 곳에서 선택하면 전체 주 형태를 강조 표시합니다. 히스토그램 막대와 같이 개수에 따라 크기가 지정된 그래프 요소의 경우 JMP는 부분 선택을 반영하기 위해 부분 강조 표시를 사용합니다.
행 필터링
행 필터링은 데이터 시각화 상호 작용의 가장 일반적인 유형 중 하나입니다. 아이디어는 시각화가 시각 옆에 나타나는 필터의 제약 조건에 따라 데이터 표 행의 하위 집합 만 사용한다는 것입니다.
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(내 비디오에서보기)필터링하는 동안 축을 고정 된 상태로 유지하기 위해 비디오에서 사용한 "Lock Scales"옵션이 있습니다. 그렇지 않으면 각 필터링 된 하위 집합에 대해 조정됩니다.
호버 디테일링
패시브 유형의 상호 작용은 그래픽 요소 위로 마우스를 가져 가면 더 자세한 정보가 떠 다니는 창이 나타납니다. 때때로 툴바 아이콘으로 사용 되었기 때문에 이것을 툴팁이라고 부릅니다. 데이터 시각화에서 호버 디테일링은 차트 변수뿐만 아니라 추가 관련 변수를 더 정확하게 표시하는 방법입니다.
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(내 비디오에서보기)
이 예에서 차트에 해당 변수가 없더라도 countplate가 scatterplot의 호버 세부 정보에 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 이는 데이터 테이블의 변수가 기본적으로 모든 마우스 오버 세부 정보에 표시되도록하는 속성으로 표시되기 때문입니다.
모델 튜닝
모델 튜닝은 모델 매개 변수가 변경되면 시각적 표현이 변경된다는 것을 의미합니다. 이 예에서 모델은 스플라인 매끄럽고 model 매개 변수는 강성 매개 변수 λ입니다.
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(내 비디오에서보기)
많은 모델이 이러한 대화식 튜닝에 너무 느리지 만 컴퓨터는 우리가 종종 깨닫는 것보다 더 빨리 할 수 있습니다. 이 단순한 모델은 많은 일을합니다. 4 개의 별도의 매끄러운면이 있으며 각면에는 250x 부트 스트랩 신뢰 구간이 있으므로 강성 매개 변수가 변경 될 때마다 1,000 개의 스플라인 모델이 적합합니다.
미적지도
미학 속성을 그래프 요소에 매핑하는 것은 간단하지만 중요한 상호 작용입니다. 색상 및 선 스타일과 같은 미학을 통해 종종 어떻게 작동하는지 잘 알 필요가 있습니다.
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(내 비디오에서보기)
단순 속성은 오른쪽 클릭으로 변경할 수 있으며 그래디언트 색상 매핑과 같은보다 복잡한 속성은 설정 대화 상자가 필요하므로 상호 작용 정도가 한 가지가 적습니다.
열 전환
열 전환에서 하나 이상의 데이터 열을 집합의 다른 열로 바꿉니다. 여기에서 Y 변수는 왼쪽 패널의 열과 하나씩 바뀝니다.
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(내 비디오에서보기)
열 전환은 새로운 데이터 세트를 빠르게 통과하는 좋은 방법이 될 수 있습니다.
볼륨 슬라이스
볼륨 슬라이스는 2 차원 슬라이스 세트를 그래프로 표시하여 다차원 데이터 공간을 탐색하는 방법입니다. 그만큼 프로파일 러 JMP에서는 다차원 모델 탐색을 위해 슬라이싱을 사용합니다. 이 예에서는 개인 소득, 개인 이체 및 투표 율과 같은 3 가지 요인에 대해 Y에 Rep Pct를 모델링하여 4 차원 표면을 만듭니다. 각 프레임은 한 X에 슬라이스를 표시하고 다른 X는 고정으로 유지합니다.
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(내 비디오에서보기)
개인 전송은 거의 영향을 미치지 않는 것 같습니다 (최소한이 슬라이스에서는 대부분 평평한 선입니다). 그러나 다른 프레임에서 사용하는 고정 값을 변경하면 개인 소득과의 상호 작용이 나타납니다. 개인 소득은 높은 개인 이동에 대해서는 느슨한 양의 기울기를, 낮은 개인 이동 값에 대해서는 강한 음의 기울기를 나타냅니다.
축 스케일링
축척은 데이터 값이 화면 좌표에 매핑되는 방법을 정의하며 축 자체로 시각화됩니다. 축 스케일링 상호 작용은 축을 직접 조작하여 해당 매핑을 변경할 수있는 기능입니다. 상호 작용에는 패닝, 늘이기 및 확대 / 축소가 포함됩니다.
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(내 비디오에서보기)
축 스케일링은 항상 다른 위치에서 요소를 다시 그리는 문제 만은 아닙니다. 오른쪽의 도트 플롯은 새 눈금의 표식 배치를 조정해야하며 축 자체는 눈금 간격과 같은 항목을 다시 계산해야하는 경우가 있습니다. 사례 또는 지리적 시각화에서는 규모에 따라 투영을 전환하는 것이 유용합니다.
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(내 비디오에서보기)JMP의 경우 지역 규모는 Albers 동등한 면적 투영, 그리고 세계 규모는 Kavrayskiy VII 타협 투영.
더 많은 상호 작용?
이러한 9 가지 데이터 시각화 상호 작용 방법을 고려할 때 다음 질문을 더 고려할 수 있습니다.
- 데이터 시각화에 유용한 다른 일반적인 상호 작용 방법에는 어떤 것이 있습니까? 특정 종류의 그래프를 대상으로하는 특수 상호 작용의 수에는 제한이 없다고 생각하기 때문에 "일반적인"방법을 말하는 것입니다. 예를 들어, JMP는 일반적인 방법으로 여기에 포함되지 않은 대화 상자의 bin 크기를 대화식으로 변경하는 방법이 있습니다.
- 이러한 메소드 중 일부를 여러 메소드로 분할해야합니까? 어쩌면 볼륨 슬라이스는 데이터 탐색 대 모델 탐색의 경우 다를 수 있습니다. 대화 형 그래프 크기 조정을 일종의 축 크기 조정으로 고려하고 있지만 아마도 자체 범주를 갖는 것이 좋습니다.
- 이러한 방법 중 일부를 동일한 방법의 다양성으로 결합해야합니까? 어쩌면 행 필터링과 열 전환은 더 큰 하위 집합 상호 작용의 두 가지 변종입니다.
- 이미 존재하거나 새로운 방법 중 더 나은 이름이 있습니까? 이러한 이름 중 일부는 JMP 용어에서 비롯된 것이며 일부는이 토론에 대한 내 자신의 발명품입니다.
- 각 방법마다 다른 수준을 인식해야합니까? 예를 들어 실시간 미리보기가 있거나없는 그래프 작성을 구분해야합니다.
나는이 질문들과 다른 것들에 대한 피드백을 여기 JSM이나 트위터에서 듣기를 희망한다.
