面向探索性因果分析的可视化分析方法：探索、验证与应用
人机交互
2020-09-08 v1
摘要
利用因果关系指导决策已成为从营销、医学到教育与社会科学等各领域的核心分析任务。尽管已开发出强大的统计模型用于从数据中推断因果关系，领域从业者仍缺乏有效的可视化界面来解读因果关系并将其应用于决策过程。通过对领域专家的访谈研究，我们刻画了他们当前的决策工作流、挑战与需求。通过迭代设计过程，我们开发了一款可视化工具，使分析人员能够在真实决策场景中探索、验证并应用因果关系。该工具提供感知不确定性的因果图可视化，用于呈现从高维数据推断出的大量因果关系。在因果图之上，它支持一组直观的用户控件，用于执行反事实（what-if）分析与制定行动计划。我们报告了营销与学生指导两个案例研究，表明用户可有效探索因果关系并设计达成目标的行动计划。
引用
@article{arxiv.2009.02458,
title = {A Visual Analytics Approach for Exploratory Causal Analysis: Exploration, Validation, and Applications},
author = {Xiao Xie and Fan Du and Yingcai Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02458},
year = {2020}
}