Trust, but Verify: Optimistic Visualizations of Approximate Queries for Exploring Big Data
作者:zhangtianye 日期:2018 年 5 月 21 日
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作者:Dominik Moritz, Danyel Fisher, Bolin Ding, Chi Wang
发表:2017 CHI
一、简介:
探索式数据分析可以理解为一个分析多维数据的过程,主要通过探索数据分布及不同维度之间关联关系来完成分析过程。在这个过程中,最重要的两个要素是迭代探索与探索速度。近似查询(Approximate Query)是在探索式数据分析中常用的查询方法,能够在交互级别的响应时间内建立一个基于近似的可视化结果,但查询结果往往具有不确定性。本文提出了乐观可视化(Optimistic Visualization)的概念方法,并通过实验验证了其有效性。