搜索结果 文章归档: 十二月 2013

SketchPad_N-D:一种基于手势的所见即所得的高维数据编辑方法

论文:SketchPad_N-D:WYDIWYG Sculpting and Editing in HighDimensional Space
作者:Bing Wang, Puripant Ruchikachorn, and Klaus Mueller
发表会议:Vast 2013

为了测试高维数据可视化软件,或者为了证明这些软件的有效性,人们往往需要具有特定已知特征的数据,而这些数据在实际中往往不容易得到。本文基于平行坐标和N-D ploygon,提出了一种基于sketch的、所画即所得(WYDIWYG)的高维数据生成、修改/清洗方法,可以有效地创建、修改出一些具有所需特征的高维数据。

本文方法由两部分组成:
1. 第一部分是一个平行坐标的视图,作者在平行坐标轴上定义了两个操作
(1). 通过在平行坐标轴上画一条代表概率密度函数的曲线来指定对应轴上数据分布情况,如下图所示。

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浙江大学经济学院副院长潘士远等人来访

昨日下午,浙江大学经济学院副院长潘士远博士、法国图卢兹学院何英华博士、浙江工商大学顾文涛博士等人到小组进行参观、交流,小组成员解聪、马昱欣等人展示了小组在经济数据方面的一些研究成果、数据。
双方进行了密切的交流,专家们一方面对可视化在数据分析方面的作用做了肯定,另一方面也对我们的经济数据、研究目标提出了一些独到的见解,对小组开展多学科交流合作方面起到了很好的推动作用。

时序统计模型的可视交互选择

Visual Analytics for Model Selection in Time Series Analysis

作者:Markus Bögl, Wolfgang Aigner, Peter Filzmoser, Tim Lammarsch, Silvia Miksch, and Alexander Rind

来源:VAST2013

 

本文提出了一套可视分析系统,用以确定ARIMA模型适当参数。
ARIMA模型是统计领域用以对时序数据建模的常用工具,发展至今也有了一套完整的建模方法,如怎样进行模型识别,怎样进行模型的检验等。在实际应用领域,该模型也发挥着很大的作用,如计量金融,生物统计等等。
对于这样一套完备的理论,本文将整个流程进行了整合,将所有统计图表集中到一个系统中,当调整模型的参数时,系统可以对调整实时响应,绘制出统计图表,使统计学家能够看到模型的变迁,对模型进行实时地评估,提升建模效率。
本文采用了Box-Jenkins提出的建模流程,并设计了如图一所示的交互。
图一
系统界面如图二所示,值得注意的是,系统用的图表都是统计领域已有的做法,并没有做更进一步的改进。当然阅读这样的图表需要经过统计方面的训练,可能是考虑到该系统面向的用户群是统计专家,这样集成的做法比较符合他们的习惯。
图二
总体来说,本文的做法非常直接,将统计领域非常成熟的方法集成为一个系统,用以解决一个任务。从可视化的角度来说,未免过于简单。但是不得不承认这样的做法确实有效,容易得到领域专家的认可。
妥善有效地解决一个问题,对于一个可视分析系统来说,可能就足够了。

香港科技大学计算机系代理主任郑绍荣教授来访

昨日,香港科技大学计算机系代理主任郑绍荣教授来访实验室,做了主题为《Meshing Piecewise Smooth Complexes》的精彩报告。报告结束后,郑教授与屈华民教授一同到我们可视分析小组参观,听取了小组最近的一些工作展示,并为我们的工作提出了宝贵的意见。

从不受待见到趋之若鹜(访美札记之五)

本篇借用了他人的一个题目。收藏界有一个有趣的现象:很多当代最受追捧的钱币(价格随之高企)在发行之时或发行之初都是不受待见的品种。这些币刚刚发行时,由于种种原因造成发行量低或返熔量大,结果几十年后反倒成全了它们,成为藏家趋之若鹜的品种。

做研究与其非常相似。科学研究与工程开发不是一锤子买卖,不是投机,是一项投资的长跑。大家知道,可视化一直被认为是图形学中的一部分,在中国只有早期热火了一段时间,其后沉寂了10余年。直到现在,中国大陆的可视化研究仍然非常初步和冷清,缺少一些高层次的key players,因此也就难以引起人们的重点关注。去美国访问的几个学校,碰到好几个教授,都说美国现在可视化开始火起来,10余所学校招数据可视化的新faculty,但是难以招到合格的人才。由此凸显长期不受重视所造成的稀缺性。中国的节奏总要比美国慢半拍。2013年12月5日,中国计算机学会的大数据专业委员会发布了大数据白皮书(http://www.csdn.net/article/2013-12-04/2817708#6874737-tsina-1-57304-3048ae643c93bac2c9a415075e9789bc),总算官方上认可了数据可视化的重要性。

可视化不受待见的原因有很多,其中一个就是宣传。Harry Shum在任微软亚洲研究院的时候,大力鼓吹SIGGRAPH,一时大陆掀起图形学热潮。现在,语音学专家洪小文(微软亚洲研究院院长)是怎么说的呢?

1. 可视化和早期的Cobra编程语言有类似之处。Cobra看起来很不成熟的样子,但在商务里面用得很广,因为领导都能看得懂。可视化也一样,专门给领导看的。数据中的关键东西做出可视化,给领导一讲,马上就懂了。

2. 那有人问,我们不是已经有各种报表了吗?大数据的可视化一定是互动的(Interactive)。如果是报表里的图,领导如果想看点儿别的东西,你说,那我回去准备一下。等你准备好再回来,决策的时机可能就没有了。互动的可视化系统,只要一点,新的图就马上生成了。

3. 可视化系统不能让工程师来做。让他们来做,又搞出个matlab一样的东西,领导又看不懂了。现在很多startup已经做出不少很不错的产品了。

   高手就是高手,把事情说得又清又明。有不少人说,IEEE TVCG的影响因子远小于ACM TOG,因而只是图形学的第二名期刊。现在,大家意识到一些与影响因子有关的原因,IEEE TVCG明年起将VIS会议的特刊从10月改到1月,这样做会显著提高影响因子。

我的感觉是,接下来10年是做数据可视化和可视分析的攻坚期。尽管大数据时代泡沫很多,但沙子里总有金子,埋头苦干,做好了前途一片光明。