Foresight：推荐视觉洞察
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2017-07-14 v1
摘要
当前用于探索性数据分析（EDA）的工具要求用户手动选择数据属性、统计计算和视觉编码。对于大规模复杂数据而言，这可能令人畏惧。我们介绍了Foresight，一个帮助用户从大型高维数据集中快速发现视觉洞察的系统。形式上，“洞察”是数据统计属性的强烈表现，例如两个属性之间的高相关性、单个属性的高偏度或关于均值的集中、值的强聚类等等。对于每种洞察类型，Foresight基于适当的排序度量初始呈现数据中前k个实例的可视化。然后用户可以通过发出包含洞察强度和数据属性约束的“洞察查询”来查看“邻近”洞察。因此，用户可以直接探索洞察空间，而不是像其他视觉推荐系统那样探索数据维度和视觉编码空间。Foresight还提供洞察空间的“全局”视图，以帮助用户定位并确保彻底的探索过程。此外，Foresight通过快速近似草图促进大型数据集的交互式探索。
引用
@article{arxiv.1707.03877,
title = {Foresight: Recommending Visual Insights},
author = {Çağatay Demiralp and Peter J. Haas and Srinivasan Parthasarathy and Tejaswini Pedapati},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.03877},
year = {2017}
}