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Dados multivalorados - Coggle Diagram
Dados multivalorados
Representações visuais
Projeções geométricas
Busca de projeções 2D para dados multidimensionais
Úteis na detecção de exceções e ainda de correlações entre diferentes dimensões
Matriz de gráficos de dispersão
Correlações entre pares de variáveis
Brushing e linking
Identificação dos itens nos diversos plots
Coordenadas paralelas
Conjunto de pontos em um espaço n-dimensional
n linhas verticais paralelas e igualmente espaçadas
Representado como uma polilinha com vértices nos eixos paralelos
i-ésimo eixo corresponde à i-ésima coordenada
Gráficos complexos
Capazes de mostrar alta densidade de dados
Coordenadas estrela
Eixos distribuídos radialmente em um círculo separados por ângulos iguais inicialmente
Deformações
Maior ou menor ênfase aos eixos
Mapas de calor
Variação de cor
Quantidades
Linhas
Diferentes instâncias
Colunas
Variáveis
Células verdes indicam valores acima da média e vermelhos abaixo
Problema: cores
Não diferenciação entre verde e vermelho
Preto ruim para mádias
Difícil distinguir uma grande variedade de cores
Nossa percepção é imprecisa
Representações hierárquicas
Subdividem o espaço e apresentam sub-espaços de modo hierárquico
Úteis quando se trata de atributos hierárquicos
Treinamento necessário para compreensão
Eixos hierárquicos
Eixos ortogonais representados horizontalmente de maneira hierárquica
Representações iconográficas
Mapeamento de objetos multidimensionais em ícones ou glifos
Características visuais dependem dos atributos
Glifos
Compostos por um conjunto de atributos visuais
Faces de Chernofff
Whiskers
Glifos estrela/gráficos de radar
Representações baseadas em
Varetas
Cartões
Técnicas orientadas a pixels
Representação de um atributo por um pixel
Escala de cores: cada cor indica um valor possível
Tipos de abordagens
Independentes de consulta
Pixels coloridos de acordo com os atributos reais de cada item
Algum atributo propicia uma ordenação natural dos itens
Dependentes de consulta
Cores representam a diferença entre os valores da consulta e de cada item representado
Boas práticas
Uso de técnicas de ordenação e agrupamento por similaridade
Descoberta de padrões interessantes
Técnicas de redução de dimensionalidade
Posicionar os objetos em espaço 2D preferencialmente
Regiões de referência
Diferentes gráficos sejam mais efetivamente comparáveis
Objetivo
Comparações complexas entre múltiplas instâncias sob o ponto de vista de múltiplas variáveis