隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展,數(shù)據(jù)能夠創(chuàng)造越來(lái)越多的價(jià)值。但是用戶(hù)很難從大量且不直觀的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值�？梢暬梢詫�(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖像,幫助用戶(hù)快速、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的意義,是分析、理解數(shù)據(jù)的重要工具。散點(diǎn)圖是最常見(jiàn)的二維數(shù)據(jù)可視化方式,在幫助用戶(hù)感知數(shù)據(jù)趨勢(shì)、相關(guān)性和觀察數(shù)據(jù)異常值等方面均發(fā)揮重要作用。通常情況下,可視化圖表設(shè)計(jì)人員并不會(huì)顯式的為用戶(hù)提供數(shù)據(jù)趨勢(shì)線(xiàn)或其它參考信息。即使用戶(hù)能夠通過(guò)常用的回歸模型計(jì)算數(shù)據(jù)趨勢(shì)信息,這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果也不一定可靠。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上常見(jiàn)的數(shù)據(jù)擬合模型(如普通最小二乘法)容易受數(shù)據(jù)分布、異常值、異方差等因素的影響,從而導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確地對(duì)數(shù)據(jù)建模。所以,用戶(hù)在獲取數(shù)據(jù)趨勢(shì)信息時(shí)不能僅僅依靠數(shù)值統(tǒng)計(jì)方法,還需依靠人類(lèi)本身對(duì)數(shù)據(jù)的感知和認(rèn)知能力。相關(guān)研究表明,人類(lèi)使用視覺(jué)感知的方式擬合二維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)具有一定的準(zhǔn)確性。但已有工作仍存在一定的局限性,用戶(hù)在使用視覺(jué)感知的方式估計(jì)散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)時(shí)可能會(huì)受到數(shù)據(jù)分布和形狀編碼等因素的影響。所以,在更復(fù)雜的數(shù)據(jù)場(chǎng)景中這種視覺(jué)估計(jì)方法是否仍然可靠,或者我們是否能夠通過(guò)一定的手段幫助用戶(hù)獲得更為準(zhǔn)確的視覺(jué)估計(jì)結(jié)論,還仍待研究。研究用戶(hù)如何感知散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì),對(duì)幫助用戶(hù)快速、準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。為了深入探究人類(lèi)數(shù)據(jù)感知規(guī)律,我們與Tableau公司合作共同研究不同數(shù)據(jù)分布和形狀編碼對(duì)用戶(hù)感知散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)產(chǎn)生何種影響。在本文中,我們生成了大量具有不同數(shù)據(jù)分布的散點(diǎn)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了用來(lái)驗(yàn)證不同數(shù)據(jù)分布和形狀編碼對(duì)用戶(hù)感知散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)影響的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),并從多角度分析用戶(hù)結(jié)果,總結(jié)用戶(hù)感知規(guī)律。我們發(fā)現(xiàn),大多數(shù)情況下用戶(hù)可以基本準(zhǔn)確地估計(jì)數(shù)據(jù)趨勢(shì),使用帶有方向性的編碼形狀可以加強(qiáng)用戶(hù)對(duì)趨勢(shì)方向的感知能力,幫助用戶(hù)更加準(zhǔn)確的估計(jì)散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
【學(xué)位單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類(lèi)】：TP311.13
【部分圖文】：

的數(shù)據(jù)表達(dá)方式，在幫助用戶(hù)感知數(shù)據(jù)趨勢(shì)、相關(guān)性和觀察??異常值分布等方面均發(fā)揮重要作用［１１。在使用散點(diǎn)圖輔助數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們通常??還需要使用統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出一些常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如平均數(shù)，中數(shù)、眾數(shù)、平均??差、方差等）來(lái)幫助我們完成常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。但是，由統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出的??統(tǒng)計(jì)指標(biāo)并不是一直可靠的，使用錯(cuò)誤的模型得到的結(jié)果很可能會(huì)對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生一??定的誤導(dǎo)。Ａｎｓｃｏｍｂｅ’ｓ?ｑｕａｒｔｅｔ１２１構(gòu)造了四組具有相同平均數(shù)、方差、相關(guān)性和線(xiàn)??性回歸方程的二維數(shù)據(jù)，可視化結(jié)果如圖１－１所示。僅從統(tǒng)計(jì)指標(biāo)上來(lái)看，這四??組數(shù)據(jù)非常相似。但實(shí)際上，這四組數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布是完全不同的，這說(shuō)明了常??見(jiàn)的趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)度量模型（如普通最小二乘方法）容易受數(shù)據(jù)分布、異常值、異方??差等因素的影響，從而導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確對(duì)數(shù)據(jù)建模［３］。而可視化能夠?qū)?shù)據(jù)映射成??空間內(nèi)的視覺(jué)元素，允許用戶(hù)感性的理解和判斷感興趣的數(shù)據(jù)特征。所以，用戶(hù)??在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)不能僅僅依靠數(shù)值統(tǒng)計(jì)方法，還需依靠人類(lèi)本身對(duì)數(shù)據(jù)的感知??和認(rèn)知能力。??ｄａｔａＭＫ?＞１?ｄａｔｉｕＭｌ?ｓ?Ｋ?ｄａｌａｓａｔ?＞?ＩＩＩ?ｄａｌａｓｅｔ?■?ＩＶ??？?參??１２??Ｗ?？??？？？?？?？？＂？？？?？？？?？?Ｉ??＃?？?？？?？？？？？??８?？?＊?？？？?蠢??＜?？參?擊??Ｉ?［?ｆ??｛?？?［??？?會(huì)?？?？?ｗ?ＩＢ?Ｓ?１０?１３?８?ｔｏ?？??Ｘ?ｘ?Ｘ?Ｘ??圖１－ｌＡｎｓｃｏｍｂｅ’ｓｑｕａｒｔｅｔ數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖表本??“視覺(jué)感知”是指客觀事物通過(guò)人類(lèi)視覺(jué)

成９６組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)趨勢(shì)的類(lèi)型為線(xiàn)性、二次、三角函數(shù)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)每??種各３２個(gè)。??在第二項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，為了研究用戶(hù)估計(jì)散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)截距值準(zhǔn)確程度，作者在生??成數(shù)據(jù)時(shí)為所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)添加了一個(gè)隨機(jī)的偏移量。第三項(xiàng)實(shí)驗(yàn)與第一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中??的數(shù)據(jù)參數(shù)設(shè)置也基本相同，但在此基礎(chǔ)上從生成的標(biāo)準(zhǔn)髙斯分布數(shù)據(jù)開(kāi)頭、前??三分之一或結(jié)尾處均勻的指定０、５、１０或１５個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為異常值。將異常值點(diǎn)??放置在主類(lèi)數(shù)據(jù)上方或下方、距畫(huà)布可視區(qū)域頂部或底部１０％的范圍內(nèi)，并添加??一定的隨機(jī)偏移量，具體情況如圖２－１所示。??ｎ＝０?ｎ＝５?ｎ＝１０?ｎ＝１５??圖２－１?“Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ?ｂｙ?Ｅｙｅ”實(shí)驗(yàn)［６沖異常值數(shù)量不同的４個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。圖中綠色趨勢(shì)線(xiàn)??為忽略異常值時(shí)使用最小二乘線(xiàn)性回歸算法擬合的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，紅色線(xiàn)為考慮異常值時(shí)使用??最小二乘回歸算法擬合的數(shù)據(jù)趨勢(shì)??在界面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)方面，實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)三在界面中心向用戶(hù)展示一個(gè)散??點(diǎn)圖，散點(diǎn)圖中心位置放置一條紫色的數(shù)據(jù)趨勢(shì)線(xiàn)（初始水平放置），在散點(diǎn)圖??１０??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???豎直下方位置放置一個(gè)滾動(dòng)條，用戶(hù)通過(guò)調(diào)整滾動(dòng)條的方式調(diào)整數(shù)據(jù)斜率大小，??直到用戶(hù)覺(jué)得該趨勢(shì)線(xiàn)的斜率與該數(shù)據(jù)斜率最為接近。實(shí)驗(yàn)二主要研究用戶(hù)估計(jì)??散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)擬合線(xiàn)的截距的準(zhǔn)確程度，因此，在展示實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)時(shí)，給定的??趨勢(shì)線(xiàn)始終保持正確的數(shù)據(jù)斜率，用戶(hù)通過(guò)調(diào)整滾動(dòng)條改變趨勢(shì)線(xiàn)的上下位置，??從而改變截距估計(jì)值。具體實(shí)驗(yàn)界面如圖２－２所示：??？?？？?？?％?＼??Ｖ．?二＾??？?？??＾?？？？？？？??？？?＊?？奢？??？?參？?參傭＊??參??丨＂????圖２－２?Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ?ｂｙ?Ｅｙｅ實(shí)驗(yàn)中的界面圖??通過(guò)上述三項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，該工作在散點(diǎn)圖感知方面得出以下實(shí)驗(yàn)結(jié)論??（１）隨著數(shù)據(jù)離散程度增加，用戶(hù)斜率估計(jì)準(zhǔn)確程度降低；??（２）用戶(hù)估計(jì)線(xiàn)性趨勢(shì)和非線(xiàn)性數(shù)據(jù)趨勢(shì)準(zhǔn)確程度沒(méi)有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差??異；??（３）不同斜率值對(duì)用戶(hù)估計(jì)數(shù)據(jù)趨勢(shì)準(zhǔn)確度沒(méi)有產(chǎn)生顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異；??（４）當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，用戶(hù)傾向于忽略異常值點(diǎn)的影響，其估計(jì)結(jié)??果更接近不包含異常值的數(shù)據(jù)點(diǎn)的線(xiàn)性回歸結(jié)果；??（５）隨著異常值點(diǎn)數(shù)量的增加，用戶(hù)受異常值點(diǎn)影響程度增加；??（６）異常值點(diǎn)的位置對(duì)用戶(hù)估計(jì)散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)沒(méi)有顯著影響。??綜上所述，人類(lèi)依靠視覺(jué)感知和認(rèn)知能力估計(jì)散點(diǎn)圖數(shù)據(jù)趨勢(shì)具有一定的準(zhǔn)??確性和可靠性。??１１??
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