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Introdução à Visualização de Informações

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by

Raquel Minardi

on 10 November 2011

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Transcript of Introdução à Visualização de Informações

InfoVis Vivemos em um mundo rico
em dados e informações Progressos tecnológicos nos permitem
gerar cada dia mais dados Análise de dados:

1. identificação de informações ocultas
2. identificação de tendências
3. identificação de anomalias e exceções
4. previsão de acontecimentos, dadas condições particulares Concentramos nossa atenção
na tecnologia e ignoramos as
habilidades humanas que são
necessárias para analisar os
dados Principais ferramentas:
visão e cérebro Visualização de dados
Visualização de informação
Visualização científica Visualização de dados:

termo amplo que envolve as tarefas
de explorar, examinar e comunicar
dados Visualização científica: dados físicos
Visualização de informação: dados abstratos "Information visualization is the use of computer-
supported, interactive, visual representations of
abstract data to amplify cognition"

Card, Mackinlay e Schneiderman Fundamentos
Técnicas
Ferramentas
Aplicações Padrões analíticos
Técnicas
Algoritmos Java
Processing Não prestamos atenção a tudo o que
vemos, nossa percepção é seletiva
percebendo muito bem os contrastes Nossos olhos são sensíveis a padrões
familiares, ou seja, somos capazes de
identificar padrões conhecidos e
esperados A memória tem papel fundamental
na cognição, mas a memória de
trabalho é extremamente limitada Princípio data-ink ratio de Tufte

Minimizar a quantidade de tinta
que não represente dados Princípio de Projeto de Tufte
Pequenos Múltiplos Técnicas

A análise quantitativa envolve relacionamentos
entre valores que, por sua vez, envolve a busca por
padrões nos dados e uso de técnicas de análise particulares:

séries temporais
ranking
parte-todo
desvio
distribuição
correlação
multivariados Variação do problema bin packing (NP-completo)

Empacotamento de retângulos cujas áreas são o
valor dos nós folha

Heurística: slice and dice Seria melhor que a razão de aspecto
de cada retângulo fosse próxima de 1

Mais fácil estimar áreas de quadrados
Mais fácil de interagir Percepção
Cognição
Princípios visuais Volumosos, históricos, consistentes,
multivariados, limpos, claros,
segmentados, pedigree www.dcc.ufmg.br/~raquelcm
raquelcm@dcc.ufmg.br
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