インタラクティブなデータ視覚化はいつ使用すると便利ですか？
すぐに話す講演の準備をしている間、私は最近、インタラクティブなデータ視覚化のための2つの主要な（無料）ツールであるGGobiとmondrianを掘り始めました。 明確に表現するためにあなた自身の助けを求めたい（自分自身と私の将来の聴衆の両方に）インタラクティブなプロットを使用することはいつ役に立ちますか？データ探索（自分用）とデータ表示（「クライアント」）のどちらか クライアントにデータを説明するとき、次のアニメーションの価値を確認できます。 「識別/リンク/ブラッシング」を使用して、グラフ内のどのデータポイントが何であるかを確認します。 データの感度分析の提示（例：「このポイントを削除すると、ここに得られるものがあります） データ内のさまざまなグループの効果を示す（例：「男性のグラフを見て、今度は女性のグラフを見てみましょう」） 時間の効果を示す（または年齢、または一般に、プレゼンテーションに別の次元を提供する） 自分でデータを調べる場合、作業中のデータセットの外れ値を調べるときに、識別/リンク/ブラッシングの価値がわかります。 しかし、これら2つの例以外では、これらの手法が他の実用的な用途を提供するかどうかはわかりません。特に私たち自身のデータ探索のために！ インタラクティブな部分は、データ内のさまざまなグループ/クラスターのさまざまな動作を探索するのに適していると主張できます。しかし、（実際に）そのような状況に近づいたとき、私がしがちだったのは、関連する統計手順（および事後検定）を実行することでした-そして、重要であることがわかった場合は、データを関連グループ。私が見てきたことから、これはデータを「不思議に思う」よりも安全なアプローチです（データのdrに簡単につながる可能性があります（修正に必要な多重比較の範囲は明確ではありませんでした）。 この件に関するあなたの経験/考えを読んでとてもうれしいです。 （この質問はウィキにすることができます-主観的ではなく、よく考えられた答えが喜んで私の「答え」マークを獲得します:)）