: যদিও একটি টক আমি শীঘ্রই দেব জন্য প্রস্তুতি, আমি সম্প্রতি দুটি প্রধান (ফ্রি) ইন্টারেক্টিভ ডেটা ঠাহর জন্য সরঞ্জামের মধ্যে খনন শুরু GGobi এবং mondrian - উভয় প্রস্তাব ক্ষমতা একটি মহান পরিসীমা (এমনকি যদি তারা একটি বিট বগী)।
আমি উচ্চারণে আপনার সাহায্যের জন্য জিজ্ঞাসা করতে চাই (নিজের কাছে এবং আমার ভবিষ্যতের দর্শকদের জন্য) ইন্টারেক্টিভ প্লটগুলি ব্যবহার করা কখন সহায়ক? হয় ডেটা এক্সপ্লোরেশন (আমাদের জন্য) এবং ডেটা উপস্থাপনা ("ক্লায়েন্ট" এর জন্য)?
কোনও ক্লায়েন্টকে ডেটা ব্যাখ্যা করার জন্য, আমি এর জন্য অ্যানিমেশনটির মান দেখতে পারি:
- গ্রাফের কোন ডেটা পয়েন্টটি কী তা দেখার জন্য "সনাক্ত / সংযোগ / ব্রাশিং" ব্যবহার করা।
- ডেটাটির সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ উপস্থাপন করা (উদাহরণস্বরূপ: "আমরা যদি এই বিষয়টিকে সরিয়ে ফেলি তবে আমরা যা পাব তা এখানে)
- ডেটাতে বিভিন্ন গোষ্ঠীর প্রভাব দেখাচ্ছে (উদাহরণস্বরূপ: "আসুন পুরুষদের জন্য এবং এখন মহিলাদের জন্য আমাদের গ্রাফগুলি দেখুন")
- সময়ের প্রভাব (বা বয়স বা সাধারণভাবে উপস্থাপনায় অন্য মাত্রা সরবরাহ করা) দেখানো হচ্ছে
যখন আমরা নিজেরাই ডেটা অন্বেষণ করি তখন, আমরা কাজ করছি এমন কোনও ডেটাসেটের কোনও আউটলারের অন্বেষণ করার সময় আমি সনাক্ত / সংযুক্তকরণ / ব্রাশ করার মান দেখতে পাই।
তবে অন্য দুটি এই উদাহরণ, আমি নিশ্চিত নই যে এই প্রযুক্তিগুলি অন্যান্য ব্যবহারিক ব্যবহারগুলি কী প্রস্তাব দেয় offer বিশেষত আমাদের নিজস্ব অনুসন্ধানের জন্য!
এটি যুক্তিযুক্ত হতে পারে যে ইন্টারেক্টিভ অংশটি অনুসন্ধানের জন্য ভাল (উদাহরণস্বরূপ) ডেটাতে বিভিন্ন গোষ্ঠী / গোষ্ঠীর ভিন্ন আচরণ। তবে (বাস্তবে) যখন আমি এ জাতীয় অবস্থার কাছে পৌঁছলাম, তখন আমি যা করতে চাইছি তা ছিল প্রাসঙ্গিক পদ্ধতিগুলি (এবং উত্তরোত্তর পরীক্ষাগুলি) চালানো - এবং আমি যে বিষয়টি উল্লেখযোগ্য বলে মনে করেছি সেগুলি রঙের সাথে ডেটাগুলিতে স্পষ্ট করে ভাগ করে দেবে plot সম্পর্কিত গ্রুপ যা আমি দেখেছি, এটি থেকে একটি নিরাপদ পদ্ধতির মাধ্যমে ডেটাটি "আশেপাশে অবাক করা" হয় (যা সহজেই ডেটা ড্রেজিংয়ের দিকে নিয়ে যেতে পারে (সংশোধনের জন্য প্রয়োজনীয় একাধিক তুলনার সুযোগটিও পরিষ্কার নয়))।
আমি এই বিষয়ে আপনার অভিজ্ঞতা / চিন্তা পড়ে খুব খুশি হব।
(এই প্রশ্নটি একটি উইকি হতে পারে - যদিও এটি ব্যক্তিগত নয় এবং একটি সুচিন্তিত উত্তর আনন্দের সাথে আমার "উত্তর" চিহ্নটি জিতবে :))