三维数据可视化的制作方法
【专利说明】
【背景技术】
[0001]数据可视化可用于图示数据集之间的关系。这些可视化能够以多种方式组织并呈现数据从而允许观看者更好地理解数据。关于能够显示的数据量以及对数据布置的约束条件，可视化典型地具有实际限制。例如显示太多数据的可视化会在视觉上变混乱并且对于观看者而言难于处理。类似地，包括太多不同类型的数据的可视化会阻止观看者观察到不同类型之间的关系。
【附图说明】
[0002]下面详细说明参考附图，其中:
[0003]图1图示了根据一个实例的使用视差作为显示变量来生成三维数据可视化的方法。
[0004]图2图示了根据一个实例的定义三维体积的位置和尺寸的方法。
[0005]图3图示了根据一个实例的使用视差凸显分组的方法。
[0006]图4(a)_4(c)图示了根据一个实例的3D数据可视化的视图。
[0007]图5图示了根据一个实例的用于使用视差作为显示变量来生成3D数据可视化的系统。
[0008]图6图示了根据一个实例的用于使用视差作为显示变量来生成3D数据可视化的计算机可读介质。
【具体实施方式】
[0009]如本文所述，三维(3D)数据可视化处理环境可以使用视差作为基本变量从而允许利用3D显示系统来可视化多维数据。如本文中所用，术语“视差”指的是由观看者的左右眼所见的对象的图像位置上的差异。在立体3D中所观察的可视化中的视差效果可以在可视化中创造深度外观。例如，在可视化中的某些对象似乎相对于屏幕/显示表面而朝向观看者弹出，而其它对象似乎在可视化中被后缩(即，距离观看者更远)。
[0010]根据一个实例，给定包括多维数据的数据集，那么可以基于多维数据的至少一个变量的函数来定义多个分组。在一些实例中，多个分组的数据成员可以重叠。可以定义与多个分组对应的多个3D体积，例如基于在每个分组中的基础数据的维数限制。如在本文中使用，术语“3D体积(3D volume)”指的是3D坐标空间(例如，点、线、面、多边形体积)的待被相应分组中的数据成员的表示所占据的一部分。特别地，对于每个分组，使用空间显示变量和其它显示变量可以为来自分组的数据成员的3D体积的相应体积产生图形元素。空间显示变量在3D中观察时可以包括位于可视化内的X坐标位置、y坐标位置以及z坐标位置。其它显示变量的实例是色彩、尺寸和方位。
[0011]针对每个数据成员的函数的值可以被映射到空间显示变量中的表示深度的至少一个空间显示变量。这意味着该函数被映射到当在3D中观察时旨在表示3D可视化中的深度的一个或多个空间显示变量。例如，如果可视化旨在相对于观看者的位置以与X轴、y轴和Z轴精确对准的方式被显示，则Z轴表示深度。因此，函数会被映射到Z轴上。在其它情况中，由于例如观看者的视角，另一个轴或轴的组合可以表示深度。通过使用视差针对立体3D系统实现深度的感知/效果，该视差是在立体3D系统上显示的左右图像对中的对象的图像位置的差异。
[0012]可以生成包括3D体积和其对应的图形元素的3D数据可视化。结果是，多个分组可以由观看者感知为处于可视化内的不同深度。取决于数据布置，多个分组似乎构成在可视化内的不同层。
[0013]以这种方式使用视差会利用人类先天的双目视觉和立体视觉来允许观看者感知在可视化内的表示(例如图形元素)之间的深度上的差异。这些差异为可视化内的观看者提供焦距和场景，使得观看者可以更容易地辨识数据中的特征(例如，模式、趋势、异常值以及极端情况)，获得对数据的了解，并且识别数据中用于进一步研究的区域。与视差一起使用表示数据集的数据成员的维数/属性的视觉元素能够使得快速检测特定数据点和/或能够辨识洞察。作为简单实例，通过马力定额对车辆集合进行分组，使用深度(通过视差)显示在3D可视化中的分组，并且使用其它显示变量(例如，表示价格的色彩、表示车辆大小的尺寸)表示车辆的其它属性，一个人能够快速且容易地挑选车辆，而不需要对每个数据点进行详细检查。此外，大量的数据可以包含在可视化中并且一起被观看者看到，同时保持充分的数据间隔并避免视觉上的混乱。通过使用局部3D空间模式，3D中的数据表示也可以加速数据共现的辨识。参考附图，下面描述另外的实例、优点、特征、修改等。
[0014]图1图示了根据一个实例使用视差作为显示变量来生成3D数据可视化的方法。可以由计算装置、系统或计算机(例如计算系统500或者计算机600)执行方法100。用于实施方法100的计算机可读指令可以存储在计算机可读存储介质上。在本文中当存储在介质上时这些指令指的是“模块”并且可以由计算机执行。
[0015]方法100可以在110处开始，在该处可以定义数据集的多个分组。数据集可以包括多维数据。数据集可以包括包含至少两个变量的结构化数据和/或非结构化数据。数据集可以包括多个数据成员。数据成员可以来自一个或多个源。例如，数据集的一部分可以包括来自社交网络(例如，脸书(Facebook)，领英(Linkedln))的数据，同时数据集的另一部分可以包括客户购买数据，例如源于公司内部记录。另外地且相关地，数据集可以包括异构数据成员，其中相同的变量可能在所有数据成员上不是一致的。例如，数据集的一部分可以包括具有变量A-E的数据成员，同时数据的第二部分可以包括具有变量D-Μ的数据成员，使得仅有变量D和E在这两部分之间是共同的。当从多个源提取数据集时，这可能是常见现象。
[0016]可以基于多维数据的至少一个变量的函数来定义多个分组。函数可以是各种函数(例如，辨识函数、聚类算法)中的任何一种。在一些情况中，多个分组可以使用多于一个的函数来定义。因此，如在本文中使用，“函数”可以指的是“至少一个函数”。
[0017]当对包含异构数据成员的数据集进行分组时，使用多于一个的函数来定义分组可能是有用的。例如，假定数据集具有包括变量A-E的第一部分数据成员以及包括变量D-M的第二部分数据成员，基于变量A-E中的一个或多个，一个函数可用于定义第一部分中的分组，并且基于变量D-Μ中的一个或多个，第二函数可用于定义在第二部分中的分组。作为简单的实例，在包含第一部分和第二部分的数据集中，其中第一部分包括用于客户的Facebook数据并且第二部分包括客户和客户朋友的购买数据，第一函数可以基于在客户和客户朋友之间的交互的数量来定义第一部分中的分组，而第二函数可以基于针对每个客户的货币价值来定义在第二部分中的分组。
[0018]作为另一个实例，使用多于一个的函数来定义分组可以促使多个分组具有重叠的数据成员。例如，假定异构数据集包括数据成员，每个数据成员具有变量A-M，可以使用第一函数来定义第一组分组，并且可以使用第二函数来定义第二组分组。结果是，相同的数据成员可以被分组成第一组分组中的一个和第二组分组中的一个。作为简单实例，在包括多个用户的博客数据的数据集中，可以基于在网站上花费的平均时间来定义多个分组的子集，并且可以基于由用户访问的特定网站的用户的聚类来定义多个分组的另一个子集。
[0019]在120处，对应于多个分组可以定义多个3D体积。例如，对于多个分组中的每个分组，可以定义3D体积，使得存在与分组相同数量的3D体积。3D体积是3D坐标空间的一部分。3D体积可以由X轴、y轴和z轴坐标定义，X轴、y轴和z轴坐标在本文中指的是空间显示变量。因此，基于给定分组中数据成员的变量的维数，可以针对该给定分组定义3D体积。
[0020]可以以多种方式确定待被映射到空间显示变量的数据成员的变量。例如