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La visualisation. Survol historique très bref. 6200 ans avant J. C. : Çatalhöyük (en Turquie). Premier plan de ville. ≈1000 après J. C. - PowerPoint PPT Presentation

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  • La visualisation

  • Survol historique trs bref

  • 6200 ans avant J. C. :atalhyk (en Turquie)Premier plan de ville

  • 1000 aprs J. C.Premier graphique sur un plan cartsien avec le temps en axe horizontal (et ce, quelques sicles avant Ren Descartes (nom Latin: Renatus Cartesius), pour qui on a nomm le plan cartsien)

  • William Playfair, 1786Le premier publier beaucoup de graphiques de donnes statistiques. droit: le premier diagramme en rectangle (bar chart), quoiquil ntait pas un histogramme.

  • William Playfair, 1801Le premier camembert (pie chart)

  • Charles Joseph Minard, 1869Larme de Napolon. 400 000 hommes sont partis de la Pologne en 1812. Arrivs Moscou en septembre, ils ont vu que la ville tait pille et deserte. Seulement 10 000 homes sont revenus, les autres tus ou morts de fain ou froid.5 variables sont montres dans le diagramme:Position de larme (latitude et longitude)Temps et temprature (voir le petit graphique en dessous de la carte)Taille de larme (paisseur de la bande brune ou noire)

  • Deux sortes de donnesLes donnes multidimensionnellesLes graphes (y compris les arborescences)

  • Les donnes multidimensionnelles (relations, fonctions, tableaux)

  • Rappel de mathmatiquesde secondairetant donn deux ensembles, un domaine (exemple: R) et un codomaine (exemple: R), on peut former le produit cartsien (RxR=R2) qui est lensemble de tous les pairs (x,y) possiblesUne relation est un sous ensemble du produit cartsienExemple: lquation x = y2 correspond un sous-ensemble de R2Une relation sappelle une fonction si chaque member x du domain a au plus un membre y correspondant dans le codomainex=y2 nest pas une fonction car (4,2) et (4,-2) sont tous les deux des membres de la relation dfini par lquationUne faon simple de reprsenter une relation (ou une fonction) est simplement dnumrer les pairs de la relation dans un tableau

  • La fonction y = x^0.5:

    x y--- --- 0 0 1 1 4 2 9 3...

    La relation dans un tableau d'une base de donnes relationnelles:

    Nom_de_client Produit_achet Prix Date ...------------- ----------------- ------- ------------ -----Robert G. Trombone 500.00 2008 mars 7 .Robert G. Partitions vol. 1 45.00 2008 mars 7 .Lucie M. Flute 180.00 2007 nov 11 .Cynthia S. Partitions vol. 2 40.00 2008 juin 16Jules T. Piano 6000.00 2008 jan 10Jules T. Partitions vol. 1 45.00 2008 jan 13...

    Une vido (par exemple, fichier .avi):

    x y temps rouge vert bleu--- --- ------- ------- ------ ------ 0 0 0 255 0 0 0 1 0 200 10 6 ... 0 0 0.1 255 50 100 0 1 0.1 255 200 190 ...Exemples de relations (c.--d. de donnes multidimensionnelles)

  • Donnes multidimensionnellesCe que jentends par donnes multidimensionelles est une relation quelconqueOn peut distinguer entre trois sortes de dimensions dans ces donnes:1. Les dimensions associes avec le domaine (ou variables indpendantes)2. Les dimensions associes avec le codomaine (ou variables dpendantes)3. Les dimensions physiques de lespace et/ou de temps utiliss pour visualiser les donnes (il y a au plus 3 dimensions spatiales et 1 dimension temporelle)Exemple: dans du pitage vido, il y a 3 dimensions (x,y, et temps) associes avec le domaine, 3 dimensions associes avec le codomaine (rouge, vert, bleu), et habituellement pour visualiser la vido on va mapper x et y dans la vido aux dimensions spatiales physiques de notre cran, et mapper le temps dans la vido au temps physique.Mais, on pourrait aussi mapper les variables rouge, vert, bleu au x, y, z physique, pour donner une nuage de points (scatter plot) de la vido

  • RougeBleuVertUne vido

  • Gareth Daniel et Min Chen, 2003

  • Hilpoltsteiner 2005http://www.recreating-movement.com/index.htmlhttp://www.recreating-movement.com/pictures/remov_soccer.jpg

  • Les videograms (Marc Davis 1995)

  • Visualisation de fluide

  • Visualisation de musique(Martin Wattenberg, 2001)Beethoven, Clair de luneTalking Heads, As She Was

  • Les visages de Chernoff (1973)(un exemple dun glyph)

  • Prsentation interactive de lONU(United Nations Development Programme, Human Development Report)

  • Dynamic Queries: HomeFinder (Ben Shneiderman, 1993)

  • Dynamic Queries: FildFinder(Ben Shneiderman)

  • Dynamic Queries: TimeSearcher (Hochheiser et Shneiderman 2004)

  • Hiarchie des variables graphiques

  • Sortes de dimensionsQuantitatives (ou continues ou mtriques)Exemple: x, y, temps, tempratureOrdinalesOn peut mettre les valeurs en ordre, mais on ne peut pas dire quune telle valeur est N fois plus grande quune autre valeurExemple: nom de client (en ordre alphabtique)Exemple: D.E.S., D.E.C., Baccalaurat (en ordre dannes de scolarit)Nominales (ou catgoriques)Il ny a pas dordre naturelExemple: groupe daliments (viandes, lait, lgumes et fruits, produits craliers)Exemple: bacc en gnie mcanique, bacc en gnie de construction, etc.

  • Hiarchie des variables graphiques (Mackinlay 1986)

  • Tableau: logiciel pour visualiser des bases de donnes(Mackinlay et al. 2007, tableausoftware.com)

  • xybaxyxyxyRows: b, yColumns: a, x

  • TableauDtermine de faon automatique quelles colonnes dans la base de donnes sont des dimensions (variables indpendantes) et quelles sont des mesures (variables dpendantes)Choisit une sorte de graphique de faon automatique, selon la nature des donnes

  • TableauPour plus dinformations: http://www.tableausoftware.com/products/tour http://www.tableausoftware.com/products/desktop/demo

  • Question:Dans le survol historique au dbut des diapos, est-ce que les donnes visualises sont toutes des donnes multidimensionelles ?Rponse: oui

  • Les graphes / rseaux(y compris les arborescences)

  • Visualisation de liens sur linternetMunzner et al., 1996

  • Structure de lONUTir deNew Internationalistissue 3752005 Jan/Febhttp://www.newint.org

  • Ishkurs Guide to Electronic Music

  • Ishkurs Guide to Electronic Music

  • Regroupements hiarchiques des liens dans un graphe(Danny Holten, 2006)

  • H3 (Munzner 1998)On calcul la disposition dun graphe dans un espace hyperbolique 3D, ensuite on calcul une projection vers un espace euclidien 3D(voir vido)

  • Un graphe: en diagramme nud-lien, et en matrice dadjacenceABCDERemarque: la matrice est symtrique, car le graphe nest pas orient

    ABCDEA11B111C11D11E1

  • Diagramme nud-lienvs matrice dadjacence

  • MatLink (Nathalie Henry et Jean-Daniel Fekete 2007)

  • Les arborescences

  • Les arborescences

  • Les arborescences

  • Les arborescences

  • Les arborescenceshttp://www.cookingforengineers.com/2004/09/recipe-file-basic-tiramisu.html

  • Filelighthttp://www.methylblue.com/filelight/

  • http://www.topicscape.com/

  • Treemaps(Ben Shneiderman et autres)Martin Wattenberg, 1998ethttp://www.smartmoney.com/marketmap/Marc Smith et Andrew Fiore, 2001

  • Treemap dans Konquerorhttp://www.dgp.toronto.edu/~mac/tmp/konqy_space_usage_disp.png

  • Treemaps (Shneiderman 1992; http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/)Un Treemap slice-and-dice (algorithme original, produit beaucoup de rectangles longs et minces):

  • TreemapsUn Treemap squarified (algorithme glouton, temps linaire, amliore la proportion (aspect ratios) des noeuds):

  • Aire de chaque feuille proportionnelle la superficie de lleAire de chaque feuille galeSquarified TreemapsIcicle diagrams (diagrammes glaons)

  • Question:Est-il possible davoir des donnes la fois multidimensionnelles et ayant la structure dun graphe ?Rponse: oui. Exemple: un ensemble de tableaux dans une base de donnes relationnelle, lis par des cls trangres.

  • Quelques questions deconception et de recherche,et des possibilits pour lavenir

  • Comment montrer plus dinformations sur lcran

  • Vue en oeil de poisson ("fisheye")

  • Le zooming et les ZUIs(Zooming User Interfaces)

  • Le zooming : Seadragon(Vido: prsentation de Blaise Aguera y Arcas TED 2007 http://www.ted.com/index.php/talks/blaise_aguera_y_arcas_demos_photosynth.html )

  • Lanimation pour montrer des transitions fluides

  • Les animations entre les vues:Jeff Heer et George Robertson, 2007

  • Des techniques dinteraction rapide

  • Techniques dinteraction:Michael McGuffin et Ravin Balakrishnan, 2005

  • Le 3D

  • Visualisation en 3D :une arborescenceEst-ce vraiment mieux de visualiser des graphes en 3D quen 2D ? a implique souvent une navigation et une interface plus compliqu, et des problmes docclusion.(Par contre, avec les donnes multidimensionnelles qui ont 3 dimensions spatiales, on a pas vraiment le choix; on doit visualiser en 3D.)

  • 3D + interaction + animations :Christopher Collins et Sheelagh Carpendale, 2007

  • 3D + interaction + animations :Michael McGuffin et al., 2003

  • 3D + interaction + animations :Michael McGuffin et al., 2003

  • Des visualisations hybrides

  • Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nud-lien et de Treemaps, pour visualiser des arborescences (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005)

  • Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nud-lien et de Treemaps (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005)