Enquanto me preparava para uma palestra que darei em breve, recentemente comecei a explorar duas ferramentas principais (gratuitas) para visualização interativa de dados: GGobi e mondrian - ambas oferecem uma grande variedade de recursos (mesmo que sejam um pouco problemáticos).
Desejo pedir sua ajuda na articulação (tanto para mim quanto para meu futuro público). Quando é útil usar gráficos interativos? Tanto para exploração de dados (para nós mesmos) quanto para apresentação de dados (para um "cliente")?
Pois, ao explicar os dados para um cliente, posso ver o valor da animação para:
- Usando "identificar / vincular / escovar" para ver qual ponto de dados no gráfico é o quê.
- Apresentando uma análise de sensibilidade dos dados (por exemplo: "se removermos esse ponto, eis o que obteremos)
- Mostrando o efeito de diferentes grupos nos dados (por exemplo: "vejamos nossos gráficos para homens e agora para mulheres")
- Mostrando o efeito do tempo (ou idade, ou em geral, oferecendo outra dimensão à apresentação)
Pois, quando exploramos os dados, podemos ver o valor de identificar / vincular / escovar ao explorar um outlier em um conjunto de dados em que estamos trabalhando.
Mas, além desses dois exemplos, não tenho certeza de que outro uso prático essas técnicas oferecem. Especialmente para nossa própria exploração de dados!
Pode-se argumentar que a parte interativa é boa para explorar (por exemplo) um comportamento diferente de diferentes grupos / clusters nos dados. Mas quando (na prática) eu me aproximei de tal situação, o que eu costumava fazer era executar os procedimentos estatísticos relevantes (e testes post-hoc) - e o que eu achava significativo, então traçava cores dividindo claramente os dados para os dados. grupos relevantes. Pelo que vi, essa é uma abordagem mais segura do que "questionar" os dados (o que poderia facilmente levar à dragagem de dados (se o escopo da comparação múltipla necessária para a correção ainda não estiver claro).
Eu ficaria muito feliz em ler sua experiência / pensamentos sobre este assunto.
(esta pergunta pode ser um wiki - embora não seja subjetiva e uma resposta bem pensada tenha o prazer de receber minha marca de "resposta" :))