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Taxonomies Frédéric Vernier Enseignant-Chercheur LIMSI-CNRS Maître de conf Paris XI Cours de Visualisation d'Information InfoVis Lecture.

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1 Taxonomies Frédéric Vernier Enseignant-Chercheur LIMSI-CNRS Maître de conf Paris XI Cours de Visualisation d'Information InfoVis Lecture

2 2 Outline Introduction to Infovis Taxonomies Multi-variate data Cognitive tasks Visual Properties Interaction Overview+detail Focus +context Panning & zooming Trees

3 3 Composition de vues Composition TemporelleAnachroniqueSéquentielleConcomitanteCoïncidente Parallèle / Simultanée SpatialeDisjointeAdjacenteIntersectéeImbriquéeRecouvrance ArticulatoireIndépendanceFissionnée Fissionnée + Dupliquée Partiellement Dupliquée Dupliquée SyntaxiqueDifférenteComplétionDivergenceExtensionJumelage SémantiqueConcurrente Complé- mentaire Complémentaire + Redondante Partiellement Redondante Totalement Redondante Aspect Schema

4 4 Visualization Process Data Point of view on data Space Point of view on Space Data world Spatial world Interaction Language

5 5 Data Graphical Non Graphical Point of view on data Spatial Graphique Non Structuré Non Graphique Graphical Abstraction 1D, 2D, 3D, nD, Temps,Arbre, Graphe N, O et Q Data Point of view on data Space Point of view on space

6 6 Space Point of view on space (view) Visual cues: lexicon color, size, label, shape,... Layout algo: syntactic Treemaps, city metaphor, etc. Focus + Contexte Scrolling Fisheye 2D 3D DeformedNon-Deformed Point of view on data Data Point of view on data Space Point of view on space

7 7 Graphical Abstraction and Deformation

8 8 Exemple Mqzedfn qzsdemoc jvi sdf dfovindfmvioj sdfiovj svifj mvfv inmidfjv difvndifvn mdiov dfvn ifnv dmifvnff diovfn divnf dmivfn sdf df dsfdoivfn do nvdiovfn do ivnfon ivfdno ivfdoifvnsdf Mqzedfn qzsdemoc jvi sdf dfovindfmvioj sdfiovj svifj mvfv inmidfjv difvndifvn mdiov dfvn ifnv dmifvnff diovfn divnf dmivfn sdf df dsfdoivfn do nvdiovfn do ivnfon ivfdno ivfdoifvnsdf Ordered list of documents Set of documents 2D Space, row of 5 docs. Partial view on space + scrollbars Data Point of view on data Space Point of view on space

9 9 Multiple View Data 1Data 2 NYSE + NASDAQ Web bookmark: history or graph Chart or histogram MS word views Radar views

10 10 Chaque dimension doit être considérée séparément. On distinguera finalement les point de vue homogènes, où toutes les dimensions auront la même granularité, des points de vue hétérogènes. nD Set of marksTodo list ordered by priority Shopping List1DNon- structured Treillis, Multitrees Social network Relationnal Arbre généalogique avec ordre Class inheritance tree Hierarchical Log JournalCalendarTemporal 3D CAD tool Quadrillage de l'espace dans une fouille archéologique 3D Vectoriel drawing tool naval battle grid 2D Milestones on highway Set of exits along the highway 1DSpatial Text QuantitativeOrdinalNominal GranularityPoint of view Problem: Trees with length(species) Hypertext Book

11 11 Ordinal / Quantitative

12 12 Propriétés de la Graphique Inclusions Liens Tailles Formes Couleurs Textures Labels Orientations Règle de trois Orientation: cf. PDH ! Ne pas oublier x,y et z ! Train BateauVoiture

13 13 Zones de visualisation GlobaleLocale Vague Précise Focus Voisinage Contexte Déformée Non-déformée Précisions Globalité Déformations

14 14 Ex: 1er Focus+Context de Spence & Apperley Focus Modalité locale mais précise. Contexte Modalité globale mais vague.

15 15 Drag Mag (Colin Ware)

16 16 Déformations


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