DataPilot：在可视化数据准备中利用质量与使用信息做子集选择
人机交互
2023-03-06 v1
摘要
从庞大且不熟悉的数据集中选择相关数据子集可能十分困难。我们通过建模并可视化两类辅助信息来应对该挑战：（1）质量——执行特定分析任务所需数据的有效性与恰当性；（2）使用——数据在多个用户间的历史利用特征。通过与 14 名数据工作者的设计研究，我们将这些信息整合进一个可视化数据准备与分析工具 DataPilot。DataPilot 呈现关于数据“好、坏、丑”方面的视觉提示，并提供图形用户界面控件作为交互启示，引导用户执行子集选择。通过一项有 36 名参与者的研究，我们考察了 DataPilot 如何帮助用户浏览庞大且不熟悉的表格数据集、准备相关子集并构建可视化仪表板。我们发现用户选择了更小、更有效且质量与使用度更高的子集，并取得更大成功与信心。
引用
@article{arxiv.2303.01575,
title = {DataPilot: Utilizing Quality and Usage Information for Subset Selection during Visual Data Preparation},
author = {Arpit Narechania and Fan Du and Atanu R Sinha and Ryan A. Rossi and Jane Hoffswell and Shunan Guo and Eunyee Koh and Shamkant B. Navathe and Alex Endert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01575},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 5 figures, 1 table, ACM CHI 2023