Data Visualization is becoming one of the most important phenomenon that characterizes the Data Analysis environment. If until a few years ago it was enough to use bar and pie charts to analyze and visualize data, with the rapid growth in data production that we are experiencing today, new techniques need to be explored. The benefits introduced by the techniques of Data Visualization, which exploits the ability of the human perceptual system, are becoming even more important and have captured the attention of academics, as a result, the number of techniques available in the market have significantly increased. In the light of these considerations, it is interesting address the following questions: “are taxonomies and the automatic graphics systems detections existing today still the right tools to identify which is the best technique to use?” and “are we confident that the traditional techniques used until now, are still the most appropriate?” The first part of this thesis focuses on the description of the exploratory phase, in order to understand the context and how to use the offered advantages. The second part discusses the study of the aggregate type of data that has been analysed, and how, based on this, we have addressed the investigation to identify all suitable Data Visualization techniques, both traditional that innovative. It follows the definition of the user-oriented methodology adopted to compare the visualization found, which is divided into three surveys. A first study to compare traditional chart used to show the type of data of our case study. A second one in which the previous best techniques are compared with those innovative. Finally a comparison of the two methods that were found to be the most effective during the previous investigations. This has led to the development of a Web Application, where it is possible to view and interact with the visualizations, and identify the features of interest. The objective of this thesis is to call into question the traditional techniques, demonstrating that innovative techniques, until now rarely used, are able to show correct data through a more effective representation, thus allowing to improve the process related to analysis of data. Such comparison was performed through the definition of a user-oriented methodology, which can fit into a broader context and make a contribution in the field of Data Visualization techniques.

L’importanza assunta dalla Data Visualization negli ultimi anni è uno dei fenomeni che più caratterizza l’ambiente della analisi dei dati. Se fino a pochi anni fa si poteva considerare sufficiente l’utilizzo di diagrammi a barre e di grafici a torta per effettuare analisi e mostrare informazioni, con la rapida crescita nella produzione dei dati a cui stiamo assistendo questo non può più essere vero. I benefici introdotti dalle tecniche di Data Visualization, le quali sfruttano le capacità del sistema percettivo umano, sono sempre più apprezzati, e con l’aumento di interesse da parte della ricerca, sono aumentate notevolmente le tecniche oggi disponibili. Alla luce di questo, risulta interessante porsi le seguenti domande: “le tassonomie e i sistemi automatici di individuazioni dei grafici oggi esistenti, sono ancora strumenti adatti per identificare quale sia la tecnica migliore da utilizzare?” e “siamo sicuri che le tecniche tradizionali, utilizzate fino ad oggi, siano ancora le più appropriate?” La prima parte di questa tesi si concentra sulla descrizione della fase esplorativa, volta a conoscere il contesto e a comprendere come sfruttare i vantaggi offerti. Nella seconda parte viene descritto lo studio della tipologia di dato aggregato che abbiamo analizzato, e di come, sulla base di questo, abbiamo affrontato la fase di ricerca per l’identificazione di tutte le tecniche di Data Visualization adatte, sia tradizionali che innovative. Segue la definizione della metodologia user-oriented adottata per la comparazione di queste, la quale è suddivisa in tre indagini. Una prima indagine per confrontare le visualizzazioni tradizionali utilizzate per mostrare la tipologia di dato presa in esame. Una seconda nella quale vengono confrontate le precedenti migliori tecniche con quelle innovative. Infine è stato effettuato il confronto e lo studio dei due metodi che sono risultati essere i più efficaci durante le indagini precedenti. Questo è stato possibile grazie allo sviluppo di una applicazione Web tramite la quale è possibile visionare e interagire con le visualizzazioni e identificarne tutte le caratteristiche. L’obiettivo è quello di mettere in discussione le tecniche tradizionali, dimostrando che grafici innovativi, fino ad oggi poco utilizzati, sono capaci di mostrare i dati in maniera corretta attraverso una rappresentazione più efficace, permettendo così di migliorare i processi relativi alla analisi dei dati. Tale comparazione è stata effettuata attraverso la definizione di una metodologia user-oriented, la quale può inserirsi in un contesto più ampio e contribuire allo studio delle tecniche di Data Visualization.

Una comparazione tra tecniche tradizionali e innovative di data visualization

DONINI, ALESSANDRO
2015/2016

Abstract

Data Visualization is becoming one of the most important phenomenon that characterizes the Data Analysis environment. If until a few years ago it was enough to use bar and pie charts to analyze and visualize data, with the rapid growth in data production that we are experiencing today, new techniques need to be explored. The benefits introduced by the techniques of Data Visualization, which exploits the ability of the human perceptual system, are becoming even more important and have captured the attention of academics, as a result, the number of techniques available in the market have significantly increased. In the light of these considerations, it is interesting address the following questions: “are taxonomies and the automatic graphics systems detections existing today still the right tools to identify which is the best technique to use?” and “are we confident that the traditional techniques used until now, are still the most appropriate?” The first part of this thesis focuses on the description of the exploratory phase, in order to understand the context and how to use the offered advantages. The second part discusses the study of the aggregate type of data that has been analysed, and how, based on this, we have addressed the investigation to identify all suitable Data Visualization techniques, both traditional that innovative. It follows the definition of the user-oriented methodology adopted to compare the visualization found, which is divided into three surveys. A first study to compare traditional chart used to show the type of data of our case study. A second one in which the previous best techniques are compared with those innovative. Finally a comparison of the two methods that were found to be the most effective during the previous investigations. This has led to the development of a Web Application, where it is possible to view and interact with the visualizations, and identify the features of interest. The objective of this thesis is to call into question the traditional techniques, demonstrating that innovative techniques, until now rarely used, are able to show correct data through a more effective representation, thus allowing to improve the process related to analysis of data. Such comparison was performed through the definition of a user-oriented methodology, which can fit into a broader context and make a contribution in the field of Data Visualization techniques.
POZZETTI, ANDREA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
28-apr-2017
2015/2016
L’importanza assunta dalla Data Visualization negli ultimi anni è uno dei fenomeni che più caratterizza l’ambiente della analisi dei dati. Se fino a pochi anni fa si poteva considerare sufficiente l’utilizzo di diagrammi a barre e di grafici a torta per effettuare analisi e mostrare informazioni, con la rapida crescita nella produzione dei dati a cui stiamo assistendo questo non può più essere vero. I benefici introdotti dalle tecniche di Data Visualization, le quali sfruttano le capacità del sistema percettivo umano, sono sempre più apprezzati, e con l’aumento di interesse da parte della ricerca, sono aumentate notevolmente le tecniche oggi disponibili. Alla luce di questo, risulta interessante porsi le seguenti domande: “le tassonomie e i sistemi automatici di individuazioni dei grafici oggi esistenti, sono ancora strumenti adatti per identificare quale sia la tecnica migliore da utilizzare?” e “siamo sicuri che le tecniche tradizionali, utilizzate fino ad oggi, siano ancora le più appropriate?” La prima parte di questa tesi si concentra sulla descrizione della fase esplorativa, volta a conoscere il contesto e a comprendere come sfruttare i vantaggi offerti. Nella seconda parte viene descritto lo studio della tipologia di dato aggregato che abbiamo analizzato, e di come, sulla base di questo, abbiamo affrontato la fase di ricerca per l’identificazione di tutte le tecniche di Data Visualization adatte, sia tradizionali che innovative. Segue la definizione della metodologia user-oriented adottata per la comparazione di queste, la quale è suddivisa in tre indagini. Una prima indagine per confrontare le visualizzazioni tradizionali utilizzate per mostrare la tipologia di dato presa in esame. Una seconda nella quale vengono confrontate le precedenti migliori tecniche con quelle innovative. Infine è stato effettuato il confronto e lo studio dei due metodi che sono risultati essere i più efficaci durante le indagini precedenti. Questo è stato possibile grazie allo sviluppo di una applicazione Web tramite la quale è possibile visionare e interagire con le visualizzazioni e identificarne tutte le caratteristiche. L’obiettivo è quello di mettere in discussione le tecniche tradizionali, dimostrando che grafici innovativi, fino ad oggi poco utilizzati, sono capaci di mostrare i dati in maniera corretta attraverso una rappresentazione più efficace, permettendo così di migliorare i processi relativi alla analisi dei dati. Tale comparazione è stata effettuata attraverso la definizione di una metodologia user-oriented, la quale può inserirsi in un contesto più ampio e contribuire allo studio delle tecniche di Data Visualization.
Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/134454