The dataflow model : a characterization and a data exploration tool

Doctoral ColloquiumInternational audienceCurrent Air Traffic Control (ATC) activities employ two kinds of visualization systems: real-time traffic views, which are used by Air Traffic Controllers (ATCos) to monitor aircraft positions, and data analysis systems, used by experts to analyze past traffic recording (e.g. conflict analysis or traffic workload forecast). Both types of systems employ complex and dynamic visualizations, displaying hundreds of data that must be understandable with the minimum of cognitive workload

Visualization process of Temporal Data

International audienceTemporal data are abundantly present in many application domains such as banking, financial, clinical, geographical applications and so on. Temporal data have been extensively studied from data mining and database perspectives. Complementary to these studies, our work focuses on the visualization techniques of temporal data: a wide range of visualization techniques have been designed to assist the users to visually analyze and manipulate temporal data. All the techniques have been designed independently. In such a context it is therefore difficult to systematically explore the set of possibilities as well as to thoroughly envision visualization techniques of temporal data. Addressing this problem, we present a visualization process of temporal data. We adapt the Ed Chi's visualization process to the case of temporal data. We illustrate the steps of our visualization process by considering the design of the Star Representation Technique that we have developed. By identifying and organizing the various aspects of design, our process serves as a basis for classifying existing visualization techniques and should also help the designer to address the right design questions and to envision future systems

Analysis of Information Visualization Techniques for Abstract data on Mobile Devices

To perform visualization on mobile devices different types of data may use like text, picture, maps, physical objects, abstract data etc. According to data visualization is categorized in two areas of visualization that is, scientific visualization and information visualization. Scientific visualization refers to some specific type of data like physical data and it is used for computer modeling and simulation. Information visualization refers to abstract data and used in business and finance, administration, digital media and other abstract concepts. The physical and abstract data is only one classification but there are others classification like static and dynamic data, structured and unstructured data, or hierarchical and non-hierarchical data classification. This paper is focus on information visualization of abstract data on mobile devices

Caractérisation de visualisations et exploration interactive de grandes quantités de données multidimensionnelles

A great number of activities use IS (Information Systems) relying on interactive graphic visualizations. As a vector for the transmission of information, these visualizations aim at optimizing the bandwidth between the user and the visual information. To create effective visualizations, designers use methods based on their expertise and user tests. These methods affect the design process, they are time consuming, and they do not rely on specific detailed theories, which could avoid, in advance, errors of conception. In order to better study these visualizations, we propose to characterize them, which means to systematically number and define their properties explaining all the visual phenomena that enable transmission of information. The thesis that we hold to, consists in saying that the characterization of a visualization is important for their conception, and that their exploitation in the light of these methods and tools enable the creation of better interactive systems. Thus, we have determined that a characterization is composed of two elements: its contents and the way in which its content take form. We will show that the DataFlow model, a model that usually permits the description of the construction of the visualization, does not accomplish a sufficiently complete characterization. We will propose other models enabling characterization of the dynamic aspects, emerging information (notably those issuing from so-called "ecological" design) and especially graphic accumulation. In using visualization issuing from the milieu of air transportation, we will show how the characterization enables the understanding of their similarities and differences, to remove the ambiguities from the communication between designers and to conceive of, for example, a new schematic visualization of air routes. In addition, we have adapted the process to transform a collection of data into a visualization in the form of an exploration software of large numbers of multidimensional data. This software relies notably on an exploration of visual configuration and on a collection of original interactions with powerful implementation. FromDaDy (From Data to Display) enables the configuration and manipulation, in real-time, of rich and original visualizations, such as those using graphical accumulation.Un grand nombre d'activités utilise des outils informatisés s'appuyant sur des représentations graphiques interactives. En tant que vecteurs de transmission d'informations, ces visualisations visent à optimiser la bande passante entre le visuel et l'utilisateur. Pour créer des visualisations efficaces, les concepteurs utilisent des méthodes basées sur leur expertise et sur des tests utilisateurs. Ces méthodes altèrent le processus de design : elles sont chronophages et ne reposent pas sur des fondements théoriques précis qui pourraient éviter des erreurs de conception en amont. Afin de mieux étudier les visualisations, nous proposons de les caractériser, c'est-à-dire d'en énumérer et d'en définir systématiquement les propriétés, tout en explicitant les phénomènes visuels qui engendrent la transmission d'informations. La thèse que nous soutenons consiste à dire que la caractérisation des visualisations est importante pour leurs conceptions, et que son opérationnalisation par des méthodes et des outils permet de concevoir de meilleurs systèmes interactifs. Ainsi, nous avons déterminé qu'une caractérisation est composée de deux éléments : son contenu et sa mise en forme. Nous montrons que le modèle de Data Flow, modèle usuel permettant la description de la construction de visualisations, ne permet pas de les caractériser. Nous proposons d'autres modèles qui permettent de caractériser l'aspect dynamique, les informations émergentes (et notamment celles issues des visualisations dites "écologiques"), ainsi que l'accumulation graphique. En utilisant des visualisations issues du milieu du transport aérien, nous montrons comment la caractérisation permet de comprendre leurs similitudes et leurs différences, de lever les ambiguïtés de communication entre concepteurs, et de concevoir, par exemple, une nouvelle visualisation schématique de routes aériennes. Enfin, nous avons réifié le processus de transformation d'un ensemble de données vers une visualisation sous la forme d'un logiciel d'exploration et de visualisation de grandes quantités de données multidimensionnelles : From Data To Display (FromDaDy). Ce logiciel s'appuie notamment sur l'exploration des configurations visuelles, et sur un ensemble d'interactions originales avec une implémentation performante. FromDady permet de configurer et de manipuler en temps réel des visualisations riches et originales, comme celles utilisant l'accumulation

Algorithmes automatiques pour la fouille visuelle de données et la visualisation de règles d’association : application aux données aéronautiques

Depuis quelques années, nous assistons à une véritable explosion de la production de données dans de nombreux domaines, comme les réseaux sociaux ou le commerce en ligne. Ce phénomène récent est renforcé par la généralisation des périphériques connectés, dont l'utilisation est devenue aujourd'hui quasi-permanente. Le domaine aéronautique n'échappe pas à cette tendance. En effet, le besoin croissant de données, dicté par l'évolution des systèmes de gestion du trafic aérien et par les événements, donne lieu à une prise de conscience sur leur importance et sur une nouvelle manière de les appréhender, qu'il s'agisse de stockage, de mise à disposition et de valorisation. Les capacités d'hébergement ont été adaptées, et ne constituent pas une difficulté majeure. Celle-ci réside plutôt dans le traitement de l'information et dans l'extraction de connaissances. Dans le cadre du Visual Analytics, discipline émergente née des conséquences des attentats de 2001, cette extraction combine des approches algorithmiques et visuelles, afin de bénéficier simultanément de la flexibilité, de la créativité et de la connaissance humaine, et des capacités de calculs des systèmes informatiques. Ce travail de thèse a porté sur la réalisation de cette combinaison, en laissant à l'homme une position centrale et décisionnelle. D'une part, l'exploration visuelle des données, par l'utilisateur, pilote la génération des règles d'association, qui établissent des relations entre elles. D'autre part, ces règles sont exploitées en configurant automatiquement la visualisation des données concernées par celles-ci, afin de les mettre en valeur. Pour cela, ce processus bidirectionnel entre les données et les règles a été formalisé, puis illustré, à l'aide d'enregistrements de trafic aérien récent, sur la plate-forme Videam que nous avons développée. Celle-ci intègre, dans un environnement modulaire et évolutif, plusieurs briques IHM et algorithmiques, permettant l'exploration interactive des données et des règles d'association, tout en laissant à l'utilisateur la maîtrise globale du processus, notamment en paramétrant et en pilotant les algorithmes. ABSTRACT : In the past few years, we have seen a large scale data production in many areas, such as social networks and e-business. This recent phenomenon is enhanced by the widespread use of devices, which are permanently connected. The aeronautical field is also involved in this trend. Indeed, its growing need for data, which is driven by air trafic management systems evolution and by events, leads to a widescale focus on its key role and on new ways to manage it. It deals with storage, availability and exploitation. Data hosting capacity, that has been adapted, is not a major challenge. The issue is now in data processing and knowledge extraction from it. Visual Analytics is an emerging field, stemming from the September 2001 events. It combines automatic and visual approaches, in order to benefit simultaneously from human flexibility, creativity and knowledge, and also from processing capacities of computers. This PhD thesis has focused on this combination, by giving to the operator a centered and decisionmaking role. On the one hand, the visual data exploration drives association rules extraction. They correspond to links between the data. On the other hand, these rules are exploited by automatically con_gurating the visualization of the concerned data, in order to highlight it. To achieve this, a bidirectional process has been formalized, between data and rules. It has been illustrated by air trafic recordings, thanks to the Videam platform, that we have developed. By integrating several HMI and algorithmic applications in a modular and upgradeable environment, it allows interactive exploration of both data and association rules. This is done by giving to human the mastering of the global process, especially by setting and driving algorithms