Ein Mosaic Plot zeigt das gesamte Datenset, in Quadrate aufgeteilt je nach Zugehörigkeit zu den Kategoriewerten. Das besondere ist, dass x- und y-Achse mehrfach verwendet werden, indem die Balken von Kategorie 1 nochmals längs geteilt werden. Somit sind maximal 4 Kategorien sinnvoll unterzubringen.
Eine gute Einführung gibt es bei childrensmercy.org.
Geeignet für: Nominale Daten. Keine Mehrfachzuweisung innerhalb einer Kategorie . Maximal 4 Kategorien, mit maximal 5-10 Werten.
Satzbasierte Konfiguration (engl. sentence-based configuration) lässt sich gut anpassen und skalieren, denn die Parameter bekommen eine Bedeutung durch den sie umgebenden Text. Dieser kann selbst wieder andere Parameter enthalten.
Eine konventionelle Konfigurationsdialogbox hingegen versucht jeden Parameter isoliert anzuzeigen, was zu einem einschüchternden und verwirrenden Parameterchaos führen kann.
(sinngemäß ins Deutsche übersetzt aus: MagicInk)
Ich mag satzbasierte Konfiguration und kenne sie von dem Regelassistenten von Outlook. Manchmal eignen sich vollständige Sätze eben viel besser als lange Listen (oder ambitionierte Visualisierungen) dazu, komplexe Sachverhalte auszudrücken.
AL von murderdeathkitty.net
Das Grundprinzip kennt wahrscheinlich jeder: ein Künstler nimmt als Input Ton oder Bild oder sonst etwas, das sich in Zahlen ausdrücken lässt. Diese Zahlen werden durch einen geheimnisvollen Algorithmus gejagt, und der Output ist wieder Bild oder Ton oder ähnliches. Das nennt sich Generative Art. Wobei ich mich hier nur auf diejenigen Werke beziehe, die konkrete Daten, also z.B. Netzwerkströme oder den Puls des Besuchers als Input verwenden. Heraus kommen oft sehr ästhetisch faszinierende Werke, jedoch es ist nie nachvollziehbar, wie sie entstehen. Ich meine: man kann da vermutlich Jahre drauf starren, und wird nie etwas über die Inputdaten herausbekommen. Mehr…
Daten wie sie zum Visual Data Mining verwendet werden besitzen meist sehr viele Datensätze. Jeder Datensatz ist ein Informationsobjekt (z.B. ein Kunde) und besitzt verschiedene Attribute (z.B. Name, Adresse, Kundennummer). Je nach Anzahl der Attribute unterscheidet man zwischen Ein-, Zwei- oder Mehrdimensionalen Datensätzen. Anstatt mehrdimensional wird auch oft der Begriff multivariat verwendet. Typische Vertreter dieser Gruppe sind Tabellen in relationalen Datenbanken.
Beispiel von mehrdimensionalen Daten in einer Mysql-Tabelle
Mehrdimensionale Daten können nicht mehr mit den Standard 2D und 3D Techniken visualisiert werden. Doch es gibt verschiedene Methoden, um diese vielen Dimensionen in einer Ebene abbilden zu können.
Wenn es um Softwarevisualisierung geht, ist meist der Quellcode und seine Metriken gemeint. Es wird nicht begründet, warum nicht das Verhalten der Anwendung zur Laufzeit visualisiert wird. Klar, das ist um einiges komplexer noch, aber doch auch spannender? Bisher kümmert sich um das Laufzeitverhalten das Profiling, und da geht es eigentlich immer nur ums Performace Tuning. Mehr…
Arc von labs.digg.com
Beim Stöbern in bekannten und beliebten Beispielen für gelungene Visualisierungen (z.B. Digg Labs) fällt mir immer wieder auf: es ist anscheinend nicht üblich, die Visualisierung mit einer Legende zu versehen. Auch wenn es noch so hübsch und informativ aussieht: ich möchte ganz genau verstehen, was diese Punkte und Striche und Kurven alles zu bedeuten haben – ich will Information!
