2018-7.29-interactive visualization and visual analytics-马匡六

讲师：马匡六教授

讲师简介:

马匡六教授来自加州大学戴维斯分校，他的研究涉及可视化、计算机图形学、高性能计算和用户界面设计等领域。马教授目前领导一支由超过25名研究人员组成的团队，他们致力于科学可视化、信息可视化、可视分析、叙事性可视化、可视化界面设计和沉浸式可视化方面的研究。

1.交互式可视化

“Interactivity is the key”，交互设计建立在用户需求的基础上，应做到可根据用户的表达改变和调整可视化表示。在进行交互设计时，系统提供给用户的数据反馈应远大于用户的输入。此外，马老师还介绍了可视化的五类主要用途：验证、分析、探索、叙事和艺术。

2.交互技术

常见的可视化交互方式有：选择与高亮、连接与刷选、动态滤波、重编码、缩放、鱼眼、排序、注释、回顾。

3.系统案例

马老师介绍了一个交互式可视化研究实例-Plankton Table，对全世界范围内的浮游植物与它们对环境的影响进行展示。

从这个实例中我们可以得出以下交互设计规律：

•多点触控界面可以为多个用户提供服务

•有形设备有助于吸引和吸引用户

•优先考虑您希望访问者探索的数据

•将背景信息纳入可视化

•有利于理解关键概念而不是科学准确性

•为不同类型数据的可访问性划分层次

•成功的设计只能通过迭代设计过程得出

课程：树与图可视化

讲师：时磊

讲师简介:

时磊是来自中国科学院软件研究所的研究员，研究领域为信息可视分析和数据挖掘。

课程简介：

1.图数据可视化基础

图数据可视化有图布局、图绘制与图交互三部分组成。在进行图布局时，主要有以下两个判定规则：

•最小化边交叉数目

•最小化边曲折度

目前常用的图布局有力引导布局、层次图布局、正交图布局与辐射状图布局。

2.树形数据可视化

树形数据可视化主要用于遗传关系、计算机文件系统、组织结构等层次数据的可视化。树形数据主要有两种可视化方法，节点边表示与空间填充表示。

3.网络可视化总结

3.1 需求

•网络数据蕴含世间万物相联、相生、相克的复杂关系

•网络（图）数据是大数据的核心之一

•在大数据时代，网络数据正走向大型化、动态化、多样化

3.2 主流网络可视化方法

•中小型网络：基于力导向的图布局算法，其他针对特殊需求定制的网络布局（树型数据、层次、正交、辐射状等）

•大型网络：基于网络数据变换、压缩、抽样的综合可视化方法以及基于近似算法的图布局

课程：Tableau——Brief Introduction and Basic Courses

讲师：蒲剑苏

讲师简介:

蒲剑苏老师来自电子科技大学计算机科学与工程学院，他的主要研究方向为数据可视化，可视分析，时空数据分析。

课程简介：

主要讲解了Tableau数据可视化分析软件的基础知识和使用方法。Tableau软件可以帮助人们快速分析、可视化并分享信息。此外，蒲老师还介绍了数据库的发展历程，并且同大家分享了自己在可视化和数据挖掘工作研究过程中的一些有趣经历和经验。

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