À JSM 2019, Je participe à une session sur Visualisation de données interactive dynamique . Lorsque le président de la séance, Blanton Godfrey, m'a invité pour la première fois à prendre la parole, ma première pensée a été: "Bien sûr, JMP propose de nombreuses visualisations de données dynamiques et interactives." signifier? Tout est interactif ces jours-ci. "
Cela m’a amené à essayer de catégoriser différentes méthodes d’interactivité. L’objectif noble est d’aider à définir une classification de l’interactivité de visualisation des données qui serait utile pour comparer des produits ou discuter d’implémentations individuelles. Dans cet effort initial, j’ai classé neuf techniques, ainsi que des exemples de vidéos des interactions au sein de JMP .
- Bâtiment graphique
- Liaison de sélection
- Filtrage des lignes
- Survolez les détails
- Réglage du modèle
- Cartographie esthétique
- Commutation de colonne
- Tranchage de volume
- Mise à l'échelle des axes
J'utilise le même ensemble de données dans mes exemples de vidéos. Il contient plus de 60 colonnes de données démographiques, économiques et électorales pour plus de 3 000 comtés américains. Passons maintenant aux méthodes!
Bâtiment graphique
La création de graphiques interactifs consiste à construire ou à restructurer un graphique avec des mises à jour immédiates des vues. En JMP, les interactions sont directement à la surface. D'autres implémentations peuvent toujours être interactives, les zones de dépôt étant situées de part et d'autre du graphique.
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(voir dans Mes vidéos)
La vidéo met en évidence quelques défis. Lorsque la deuxième variable Y, «Rep Pct», a été ajoutée, il y avait plus de zones de largage Y qu'auparavant, de sorte que nous pouvions spécifier où la placer par rapport à la variable Y existante. Et les zones de dépôt Couleur et Taille sont artificielles dans la mesure où elles n’ont pas la même position naturelle que les variables des axes X et Y.
Ce tableau de fin ressemble beaucoup à celui présenté dans un Article du New York Times intitulé «Les comtés les plus conservateurs sont ceux qui bénéficient le plus de l’aide du gouvernement». discussion sur Twitter sur la ligne de régression et d'autres fonctionnalités. Cela m'a amené à collecter et à explorer les données moi-même ( Bureau d'analyse économique et Les résultats des élections de Tony McGovern ). Lorsque j'ai réalisé le nombre de méthodes d'interactivité que j'utilisais au cours de mon exploration, j'ai pensé que cela constituerait un ensemble de données de démonstration approprié.
Liaison de sélection
Lorsque plusieurs vues utilisent la même table de données, la liaison de sélection signifie que les éléments mis en surbrillance dans une vue ont leurs éléments correspondants mis en évidence dans les autres vues. Dans JMP, la liaison de sélection est active tout le temps, ce qui signifie qu'elle doit être rapide, même avec des millions de lignes. Pour y parvenir, la sélection fait partie intégrante de chaque tableau de données.
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(voir dans Mes vidéos)
Le principal défi réside dans le fait que les éléments de graphique ne correspondent pas les uns avec les autres, tels que les points au niveau du comté et les formes au niveau de l'état dans l'exemple. Afficher la sélection partielle de manière claire pour tout type de graphique est un défi ouvert. Pour la carte, JMP met en évidence la forme d’un état entier lorsque l’un de ses comtés est sélectionné ailleurs. Pour les éléments de graphique dimensionnés par nombre, tels que les barres d'histogramme, JMP utilisera la surbrillance partielle pour refléter la sélection partielle.
Filtrage des lignes
Le filtrage des lignes est l’un des types les plus courants d’interaction de visualisation de données. L'idée est que la visualisation utilise uniquement un sous-ensemble des lignes de la table de données, en fonction des contraintes des filtres qui apparaissent à côté du visuel.
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(voir dans Mes vidéos)Il existe une option appelée "Verrouiller les échelles" que j'ai utilisée dans la vidéo pour maintenir les axes fixes pendant le filtrage. Sinon, ils seraient ajustés pour chaque sous-ensemble filtré.
Survolez les détails
Une interaction passive consiste à survoler un élément graphique et à faire apparaître une fenêtre flottante plus détaillée. Parfois, elles sont appelées «info-bulles» car elles étaient initialement utilisées pour les icônes de barre d’outils. Dans une visualisation de données, le survol est un moyen d'afficher à la fois des valeurs plus précises pour les variables représentées et des variables connexes supplémentaires.
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(voir dans Mes vidéos)
Dans l'exemple, notez que le nom du comté a été inclus dans les détails du survol pour le diagramme de dispersion, même si cette variable ne figure pas dans le graphique. En effet, la variable de la table de données est marquée avec un attribut qui l’affiche par défaut dans tous les détails de survol.
Réglage du modèle
Le réglage du modèle signifie que la représentation visuelle change en tant que paramètre du modèle. Dans l'exemple, le modèle est un lisseur de splines et le paramètre de modèle est le paramètre de rigidité, lambda.
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(voir dans Mes vidéos)
Bien que de nombreux modèles soient trop lents pour un tel réglage interactif, les ordinateurs sont suffisamment rapides pour en faire plus que nous ne le réalisons souvent. Ce modèle simple a beaucoup de choses à faire. Il existe quatre lisseurs distincts, chacun ayant un intervalle de confiance bootstrap de 250 fois. Il y a donc 1 000 modèles de splines adaptés à chaque changement du paramètre de rigidité.
Cartographie esthétique
La correspondance des attributs esthétiques avec les éléments graphiques est une interaction simple mais importante. Avec des aspects esthétiques, tels que les couleurs et les styles de ligne, vous devez souvent le voir pour savoir comment cela fonctionne.
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(voir dans Mes vidéos)
Un simple clic-droit permet de modifier des attributs simples. Des attributs plus complexes, tels que le mappage de couleurs en dégradé, nécessitent une boîte de dialogue de configuration et offrent ainsi un degré d'interactivité inférieur.
Commutation de colonne
Lors du changement de colonne, vous remplacez une ou plusieurs colonnes de données par une autre colonne d'un ensemble. Ici, la variable Y est remplacée une à une par des colonnes dans le panneau de gauche.
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(voir dans Mes vidéos)
La commutation de colonnes peut être un bon moyen de parcourir rapidement un nouvel ensemble de données.
Tranchage de volume
Le découpage en volume permet d'explorer un espace de données multidimensionnel en représentant un ensemble de tranches bidimensionnelles. le Profiler JMP utilise le découpage en tranches pour explorer des modèles multidimensionnels. Dans cet exemple, nous modélisons le pourcentage de rendement, sur le Y, en fonction de trois facteurs: revenu personnel, transfert personnel et taux de vote, ce qui donne une surface à quatre dimensions. Chaque image montre une tranche sur un X tandis que les autres X sont maintenus fixes.
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(voir dans Mes vidéos)
Le transfert personnel semble avoir peu d’effet (c’est au moins une ligne plate dans cette tranche), mais lorsque nous interagissons avec elle et que nous modifions sa valeur fixe utilisée par les autres cadres, nous observons une interaction avec le revenu personnel. Le revenu personnel a une pente positive faible pour un transfert personnel élevé et une forte pente négative pour des valeurs de transfert personnel faibles.
Mise à l'échelle des axes
Une échelle définit la manière dont les valeurs de données sont mappées aux coordonnées de l'écran et est elle-même visualisée sous forme d'axe. L’interaction de mise à l’échelle des axes permet de modifier ce mappage en manipulant directement l’axe. Les interactions comprennent le panoramique, l’étirement et le zoom.
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(voir dans Mes vidéos)
La mise à l'échelle des axes ne consiste pas toujours à redessiner des éléments à différents endroits. Notez que le diagramme de points situé à droite doit ajuster la disposition d'esquive des marqueurs pour les nouvelles échelles et que les axes eux-mêmes doivent parfois recalculer des éléments tels que les intervalles de graduations. Dans les visualisations de cas ou géographiques, il est même utile de changer de projection en fonction de l’échelle.
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(voir dans Mes vidéos)Pour JMP, l’échelle régionale utilise un Albers projection égale, et l’échelle mondiale utilise un Kavrayskiy VII projection de compromis.
Plus d'interactions?
Compte tenu de ces neuf méthodes d’interaction de visualisation des données, nous pouvons mieux considérer d’autres questions:
- Quelles autres méthodes d'interaction générales sont utiles pour la visualisation de données? Je parle de méthodes «générales» car j'imagine qu'il n'y a pas de limite au nombre d'interactions de spécialité orientées vers un type de graphique particulier. Par exemple, JMP dispose d'un moyen de modifier de manière interactive les tailles de corbeilles d'histogrammes que je n'avais pas incluse ici en tant que méthode générale.
- Certaines de ces méthodes doivent-elles être divisées en plusieurs méthodes? Le découpage en volume est peut-être différent pour l'exploration de données par rapport à l'exploration de modèle. Je considère le redimensionnement de graphique interactif comme une sorte de mise à l'échelle d'axes, mais il peut être intéressant de créer sa propre catégorie.
- Certaines de ces méthodes doivent-elles être combinées en tant que variétés de la même méthode? Peut-être que le filtrage des lignes et le changement de colonne sont deux variétés d’une interaction de sous-ensemble plus large.
- Existe-t-il de meilleurs noms pour ces méthodes, qu'elles soient préexistantes ou nouvelles? Certains de ces noms proviennent de la terminologie JMP, et certains sont ma propre invention pour cette discussion.
- Faut-il reconnaître différents niveaux de chaque méthode? Par exemple, devons-nous distinguer la création de graphes avec ou sans aperçu en direct.
J'espère avoir des retours sur ces questions et d'autres, ici, à la JSM ou sur Twitter.
