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马修·沃德；谢再贤；杨迪；埃尔克·伦登斯泰纳

注重质量的视觉数据分析。 （英语） Zbl 1304.65088号

计算。斯达。 26，第4期，567-584（2011）.
摘要：视觉分析过程中所做决策的质量、确定性或可信度取决于许多因素，包括初始数据的完整性和可靠性、过滤、采样和其他转换导致的信息丢失，以及视觉呈现的准确性和清晰度。不幸的是，在大多数可视化工具中，分析师没有意识到这些以及其他降低结果意义的因素。在本文中，我们描述了我们为解决可视化管道各个阶段质量方面的测量、显示和利用而设计的策略。其目的是帮助分析师保持对图像中所传达信息的准确性和完整性的认识，以及随后观察到的模式和基于分析做出的决策。质量度量既可以用于帮助分析师选择、转换和映射其数据，也可以用于自动优化流程以生成更高质量的视图。我们已经在XmdvTool中实现了几种这样的技术，这是一个用于可视化分析的公共领域包。我们通过几个案例研究来说明工具的质量特定组件，以显示该方法的有用性。我们还描述了为验证我们质量度量的准确性而进行的用户研究。

引用于1文件

MSC公司：

62-08 统计学相关问题的计算方法

关键词：

可视化分析；质量措施；信息丢失

软件：

Xmdv工具；MANET（移动自组网）；UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Ward}等人，计算。Stat.26，No.4，567--584（2011；Zbl 1304.65088）
全文： 内政部

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