Information visualization : penggunaan representasi visual interaktif untuk mengabstraksi data untuk meningkatkan kognisi (Ware, 2008; Card et al., 1999).
Karakteristik yang membedaan information visualization dengan scientific visualization :
- Information visualization : variabel kategorikal, ada pola, trend, cluster, outlier, dan gap
- Scientific visualization: variable, volume, dan surface kontinu
Terkadang disebut juga visual data mining, menggunakan visual bandwidth dan human perceptual system untuk memungkinkan user untuk menemukan, mengambil keputusan, atau mengajukan penjelasan tentang pola, kolompok item, atau item scara individu
Visual-information-seeking : “overview first, zoom and filter, then details on demand”
Data Type dengan Task Taxonomy
7 tipe data :
- 1-dimensional
- 2-dimensional
- 3-dimensional
- Temporal
- Multi-dimensional
- Tree
- Network
Tantangan untuk visualisasi informasi :
- Menggabungkan representasi visual yang dengan label tekstual
- Mengimpor dan membersihkan data
- Mencari informasi yang berhubungan
- View data dengan volume yang besar
- Mengintegrasikan data mining
- Mengintegrasikan dengan teknik analytical reasoning
- Bekerja sama dengan orang lain
- Mencapai usability yang universal
- Evaluasi
7 task dasar :
- Overview task – user dapat memperoleh overview dar seluruh bagian
- Zoom task – user dapat men-zoom in di bagian yang diinginkan
- Filter task – user dapat memfilter hal yang tidak dinginkan
- Details-on-demand task – user dapat memilih item/grup untuk memperoleh detail
- Relate task – user dapat menghubungkan item/grup
- History task – user dapat menimypan history action untuk meng-undo, replay, dan perbaikan progresif
- Extract task – user dapat mengijinkan extraction sub-collection dan dalam parameter query
No comments:
Post a Comment