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Software e Grafici Interattivi

per il Visual Data Mining

IVDM 2003

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IVDM 2003

Software Commerciali per il Data Mining

AIM distribuito da AbTechAUTOCLASS distribuito da NASACLEMENZINE distribuito da SPSSDatabase Mining distribuito da HNCDatalogic/R distribuito da Reduct SystInformation Harvesting distribuito da Ryan AssIntelligent Miner distribuito da IBMIXL/IDIS distribuito da IntelligWareKnowledgeSeeker distribuito da FirstMarkTechn NEXTRA distribuito da

Neuron DataPC-MARS distribuito da Data Patterns RECON for Data Mining distribuito da Lockheed

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IVDM 2003

Software Commerciali per il Data Mining:

CLEMENTINE- SPSS

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IVDM 2003

Software Commerciali per il Data Mining:

ROSETTA

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IVDM 2003

Software Commerciali per il Data Mining:

STATISTICAThe most part of statistical software for Data Mining try to give a suitable final graphical representation of applied models

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IVDM 2003

Software per il Data Mining: considerazioni generali

-Cosa dovrebbero fare?

-Cosa fanno davvero?

-Quali caratteristiche sono le piú rilevanti?

-Come influisce la Visualizzazione sulla ricerca dell´Informazione?

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IVDM 2003

Il nostro Software per IVDM:The Rosuda`s Impressionistes

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IVDM 2003

Interactive Visual Data Mining:

Implementazione**Graphics manipulation = Data manipulation**

Interazione condiziona non solo l´aspetto esteriore del display ma la sostanza dei dati!

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IVDM 2003

Fisher Grains Data Set•Produzione di Grano presso i Campi Broadbalk a Rothamsted

•Fisher (1924)

•La matrice di dati è stata transposta, di modo che ciascun anno corrisponda ad un diverso anno

•18 time series osservate annualmente per un periodo di 76 anni

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IVDM 2003

PC anche dati temporali

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IVDM 2003

Interactive Time Series

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IVDM 2003

…Collegare Tempo e Luogo

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IVDM 2003

…PC in generale e Mappe

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IVDM 2003

Maps, selezione e Mondrian

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IVDM 2003

Cos è una mappa

Dati Geografici possono essere collocati in base alla vera referenza geografica

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IVDM 2003

Collegare le Mappe agli individui

Da dove viene? Che tipo di criminale é?

The Crime dataset and the Criminal face

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IVDM 2003

The Crime dataset and the Criminal face

Crime-Datatet: distribuito da JMP library, SAS

-7 tipi crimini

- in 50 stati USA

- in un anno

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IVDM 2003

Glyphs, per Individui Multidimensionali

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IVDM 2003

Fisher Iris dataset

4 misure (sepal width, sepal length, petal width, petal length) su 50 piante appartenti a 3 specie diverse.

Andrews, D. F., and Herzberg, A.M. (1985). Data. New York: Springer p5-8

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IVDM 2003

Glyphs per strutture

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IVDM 2003

Uomo o Donna? Setosa o Versicolor? Classificazione ed Alberi...

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IVDM 2003

Trees, Klimt ed R Input:

-Tab spaces ASCII file

-Output of partition routine (rpart, cart, etc..)

Output:

-Interactive graphics

-Trees

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IVDM 2003

Interactive Trees

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Interattivitá in dettaglio: basic Instruments

Linking: Variables or Individuals

Querying: Different levels

Selection: Single or Multiple Selection Hot Selection

Scaling: according to specific parameters

Zooming: Zoom or Logical Zoom

Rotating

Sorting: Automatical, ManualIVDM 2003

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Linking:

Variables

Individuals

rosudaQuerying:

Different levels

In Manet variables are querable!

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Selection:

Single or Multiple Selection

Point selection

Rectanngle selection

Undo

Logical operation on selected items

Hot Selection

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Scaling:

according to specific parameters

rosuda

Zooming:

Zoom or Logical Zoom

rosuda

Sorting: Automatical, Manual

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IVDM 2003

Requisiti fondamentali dell´Interattivitá

Buon CHI

Intuitivitá

Velocitá

Software intgration

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IVDM 2003

Diversi concetti di Interattivitá

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IVDM 2003

Tornare sempre ai dati!!

- Deve essere sempre chiaro o “chiaribile” quali dati stanno dietro ai grafici

- La “Linked-Selection” offre diverse viste dei medesimi dati

- I Dati devono essere facili da importare

- Il formato dei dati deve essere il piú semplice possibile

-Bassi livelli di manipolazione agiscono sui dati

- Alti livelli di manipolaziono influenzano solo il display

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IVDM 2003

Quante taglie di dataset conosci?

Tiny ???

Small ???

Large ???

Very Large ???

Huge ???

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IVDM 2003

Definizioni di taglia...

Tiny can be written on a blackboard 102 bytes

Small fits on a few printed pages 104 bytes

Medium fills a floppy disk 106 bytes

Large fills a tape 108 bytes

Huge requires many tapes 1010 bytes

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IVDM 2003

Prerequisiti computazionali

Potente Memoria

Buono sfruttamento della memoria

Buoni algoritmi

Alta qualitá delle immagini

Importabilitá

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IVDM 2003

Prerequisiti Grafici

Visualizzazioni non dipendenti dalla Taglia

Buoni Algoritmi

Buone Implementazioni

Interactivitá

Interfaccia intuitiva e chiara

Analisi oggettive o soggettive???

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IVDM 2003

Large dataset Exploration: The Bank Dataset

Dataset finanziario

ottenuto da una banca tedesca

Dati raccolti per ragioni tecniche senza alcuno scopo speciale

Passati agli analisti per scoprire i fattori che influenzano maggiormente le transazioni

Consiste di piú di 600,000 transactions in 24 variabili (80 Mb ca.)

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IVDM 2003

Amount vs. Profit

Le dimensioni rappresentate sono influenzate dai valori minimi e massimi rilevati

Spesso si tratta di outliers

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IVDM 2003

Amount vs. Profit

Non è effetto di uno Zoom!

L´immagine è stata riparametrizzata

I valori anomali sono stati tagliati

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IVDM 2003

Amount vs. Profit: Cluster?

Non nel senso classico…

Tuttavia speciali relazioni fra i dati sono identificabili e ragionevolmente giustificabili

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IVDM 2003

Informazioni o “Informatione” ???

L´Informazione ottenuta dai dati è molto piú che la semplice giustapposizione di singoli dettagli o la somma di singole informazioni

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IVDM 2003

Una schematica “Classificazione” dei dati

Number of Observations:-A few-Many

Kind of Observations:-Categorical-Continuous

Number of Variables:-One-two-A few-Many-Infinite

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IVDM 2003

Come li rappresentereste?

Number of Observations:-A few-Many

Kind of Observations:-Categorical-Continuous

Number of Variables:-One-two-A few-Many-Infinite

Scatterplot

Trellis Display

Barchart

Mosaic Plot

Parallel Coordinate

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IVDM 2003

Rosuda: analisi interattiva per ogni tipo di dati

-Soluzioni Interattive differenziate ed Ottimali

-Design Consistente

-Buon CHI

-Gamma di soluzioni tale da consentire una completa EDA

-Ottimizzazione delle risorse informatiche e delle tecniche statistiche

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IVDM 2003

No Conclusion, c´è ancora parecchio da fare!

Commenti? Consigli? Domande?

bibliografia

http://stats.math.uni-augsburg.de