四种典型大数据可视化交互模式及实例
来源:互联网 发布:知荣辱名礼仪演讲 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 17:57
大数据可视化交互设计中,有四种比较典型的交互模式,解决数据的复杂性问题。分别是动态改变视图、多视图关联、视图内容约减、焦点+上下文。
动态改变视图
动态改变视图:导航
动态改变视图:多属性排序
多视图关联
多视图是指将显示区域划分为多个视图或图层,是降低数据复杂性的一种方式。它包括采用同一编码方式编码多个数据子集的小多组图,以及采用不同的编码方式编码同一数据集的多样式图(多视图)。
并列放置:便于对比,但需要更大的显示空间
图层叠加:图层数量有较大的限制
概览图和细节图采用相同的编码方式,解决数据量太大显示不下的问题,解决导航方向迷失问题。
小多组图:关联显示多个数据子集与全集
多样式协调关联
视图内容约减
它有三个优点:减少显示内容、只显示最感兴趣的、用户主动过滤信息或聚合信息。
焦点+上下文(focus+contex)
将选定元素的详细信息——焦点(focus),嵌入到同一视图中的概览信息图,即上下文(contex)中。
动态改变视图
动态改变视图:导航
动态改变视图:多属性排序
多视图关联
多视图是指将显示区域划分为多个视图或图层,是降低数据复杂性的一种方式。它包括采用同一编码方式编码多个数据子集的小多组图,以及采用不同的编码方式编码同一数据集的多样式图(多视图)。
并列放置:便于对比,但需要更大的显示空间
图层叠加:图层数量有较大的限制
概览图和细节图采用相同的编码方式,解决数据量太大显示不下的问题,解决导航方向迷失问题。
小多组图:关联显示多个数据子集与全集
多样式协调关联
视图内容约减
它有三个优点:减少显示内容、只显示最感兴趣的、用户主动过滤信息或聚合信息。
焦点+上下文(focus+contex)
将选定元素的详细信息——焦点(focus),嵌入到同一视图中的概览信息图,即上下文(contex)中。
它的优点是通过复杂的过滤和聚合组合操作,减少视图中展示的数据量;缓解标准导航技术带来的方向迷失问题;提供上下文标识来支持定位。
0 0
- 四种典型大数据可视化交互模式及实例
- 5个典型实例告诉你:什么是数据可视化
- 5个典型实例告诉你:什么是数据可视化
- 典型大数据计算模式与系统
- 20大数据可视化工具及资料
- 大数据计算模式以及对应的典型系统
- 大数据的典型应用场景及展望-札记
- 几种典型的界面交互框架及优缺点
- 数据可视化的一个典型案例
- 大数据可视化
- 大数据可视化小结
- 大数据的可视化
- 大数据可视化
- Gephi大数据可视化
- 大数据可视化
- 2014年20大数据可视化工具及资料
- 大数据可视化的方法、挑战及进展
- 大数据可视化之矢量切片的生成及渲染
- 函数的arguments对象
- React Router的一个完整示例
- order by 语句对null字段的默认排序
- redis 批量删除key
- 嵌套函数
- 四种典型大数据可视化交互模式及实例
- 拓扑排序(topological sorting)时间复杂度
- JavaScript中的内置函数
- 触发onerror事件处理异常
- 使用try...catch语句处理异常
- 你所不知道的C和C++运行库
- 使用RecyclerView代替ExpandableListView实现多层级展开列表的方法。
- 嵌套try...catch语句
- 整合Acitiviti在线流程设计器(Activiti-Modeler 5.18.0)