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Communication Dans Un Congrès Année : 2021

"StreamByFacet", un nouvel outil interactif d'exploration de données temporelles par une navigation de type facettes et un affichage en streamgraph

Résumé

La profusion des données en provenance des appareils mobiles et de la numérisation de nos vies, conjuguée au besoin des sociologues et des chercheurs en général d'analyser ces données ne cesse de stimuler la création d'outils d'exploration et de visualisation des données temporelles multi-dimensionnelles communément appelées traces. Nous proposons dans cet article une nouvelle approche qui associe la métaphore d'exploration à base de facettes "Elastic List" à une visualisation du nombre d'événements en "streamgraph" afin de fournir une exploration manuelle intuitive des données brutes. Le modèle de données de type facettes, et particulièrement celui lié à "Elastic List", et son adéquation avec la production de "streamgraphs" associés est ainsi mise en avant.
Fichier principal
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streamByFacet_Languenou_and_Kuntz_EGC2021.pdf (439.7 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03346943 , version 1 (16-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03346943 , version 1

Citer

Eric Languenou, Pascale Kuntz. "StreamByFacet", un nouvel outil interactif d'exploration de données temporelles par une navigation de type facettes et un affichage en streamgraph. 21ème édition de la conférence (EGC) Extraction et Gestion des Connaissances 2021, Jan 2021, Montpellier, France. ⟨hal-03346943⟩
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