I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   2 ,  A p r il   201 9 ,   p p .   1 4 2 6 ~ 1 4 3 6   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v9 i 2 . pp 1 4 2 6 - 1436          1426       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Sing le  v iew   v s  m u ltiple  v iew s sca tt erplo ts       F eder ico   M a nu ri,   Andrea   Sa nn a ,   F a brizio   L a m bert i   P o li tec n ic o   d i   T o rin o ,   C o rso   Du c a   d e g li   A b ru z z i  2 4 ,   1 0 1 2 9 ,   T o ri n o ,   Italy       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   4 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   No v   6 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   No v   2 1 ,   2 0 1 8       Am o n g   a ll   th e   a v a il a b le  v isu a li z a ti o n   to o ls,   t h e   sc a tt e rp lo t  h a s  b e e n   d e e p ly   a n a ly z e d   th ro u g h   th e   y e a rs  a n d   m a n y   re se a rc h e rs  in v e stig a te d   h o w   to   im p ro v e   th is  to o l  t o   f a c e   n e w  c h a ll e n g e s.  T h e   sc a tt e rp lo t  v i su a li z a ti o n   d iag ra m   is  c o n sid e re d   o n e   o f   th e   m o st  f u n c ti o n a l  a m o n g   th e   v a ri e t y   o f   d a ta   v isu a l  re p re se n tatio n s,  d u e   to   i ts  re lativ e   si m p li c it y   c o m p a re d   to   o th e r  m u lt iv a riab le  v isu a li z a ti o n   tec h n i q u e s.  Ev e n   so ,   o n e   o f   th e   m o st  sig n if ica n t   a n d   u n so lv e d   c h a ll e n g e   in   d a ta v i su a li z a ti o n   c o n sists   in   e ff e c ti v e l y   d isp lay in g   d a tas e ts  w it h   m a n y   a tt rib u tes   o r  d im e n sio n s,  su c h   a s  m u lt id im e n sio n a l  o r   m u lt iv a riate   o n e s.  T h e   f o c u s  o f   th is  re se a rc h   is  t o   c o m p a re   th e   si n g le  v iew   a n d   th e   m u lt ip le  v ie w s   v isu a li z a t io n   p a ra d ig m s  f o r  d isp la y in g   m u lt iv a riab le  d a tas e t  u sin g   sc a tt e r p lo ts.   A   m u lt iv a riab le sc a tt e rp lo t  h a s b e e n   d e v e lo p e d   a s a   w e b   a p p li c a ti o n   to   p ro v i d e   th e   sin g le  v ie w   to o l,   w h e re a s  f o r  th e   m u lt ip le  v ie w s  v isu a li z a ti o n ,   th e   S c a tt e rDic e   w e b   a p p   h a s  b e e n   slig h tl y   m o d if ied   a n d   a d o p te d   a s  a   trad it i o n a l,   y e t   in tera c ti v e ,   sc a t terp lo t  m a tri x .   F in a ll y ,   a   tax o n o m y   o f   tas k s  f o r  v isu a li z a ti o n   to o ls  h a s  b e e n   c h o se n   t o   d e f in e   th e   u se   c a se   a n d   th e   tes ts  to   c o m p a re   th e   tw o   p a ra d ig m s .   K ey w o r d s :   I n f o r m a tio n   v is u aliza tio n   Mu ltid i m e n s io n a l   Mu ltip le  v ie w s   Mu lti v ar iate    Scatter p lo t   Vis u a l a n al y tic s   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fed er ico   Ma n u r i,    Dip ar ti m e n to   d i A u to m a tica  e  I n f o r m a tica,   P o litecn ico   d i  T o r in o ,   C o r s o   Du ca   d eg li  A b r u zz i 2 4 ,   1 0 1 2 9 ,   T o r in o ,   I taly .   E m ail:  f ed er ico . m an u r i @ p o lito . it       1.   I NT RO D UCT I O N     Data   v i s u aliza tio n   an d   d ata  a n al y tics   ar e  i m p o r tan t  ar ea s   o f   r esear c h   d u e  to   th e   d r a m atic   in cr e m en t   o f   in f o r m atio n   p r o d u ce d   o n   a  d aily   b ase  b y   th e  i n f o r m atio n   s y s te m s   a n d   in f r astr u ct u r es  all  o v er   th e  w o r ld ,   also   k n o w n   as   i n f o r m atio n   o v er lo ad .   Mo r eo v er ,   th e  e x p o n en tial   g r o w t h   o f   t h e  I n ter n et   o f   T h in g s   ( I o T )   is   p r o v id in g   e v e n   m o r e  s er v ice s   b ased   o n   d ata,   as  t h e y   ar e   co llected   f r o m   m a n y   k i n d s   o f   s e n s o r s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h e  ca p ab ilit y   to   co r r ec tl y   an al y ze   t h ese   m as s iv e,   t y p ical l y   m es s y   an d   in co n s i s te n t  v o lu m es  o f   d ata  i s   cr u c ial   d u e  to   t h e  in s i g h t  t h e y   co n tai n   [ 3 ] ,   [ 4 ] ,   it  ca n   b e  th e  tr en d   o f   th e  f i n a n cial  m ar k ets,  th e  p r o d u ctio n   ef f icien c y   o f   a  b ig   co m p a n y ,   t h e  m o s t  r e q u ested   h o lid a y   d esti n atio n s   o r   co n s u m er   g o o d s .   T h u s ,   a  s i g n i f ican t  p r o b lem   i s   h o w   to   co m p r eh en d   an d   e x p lo it  th ese  d ata  s o   th at  th e y   p r o v id e  a  co g n iti v e  ad v a n ta g e  t h at  ca n   led   to   m o r e   a w ar e  ch o ices  t h a n   b ef o r e.   T h e  s ca tter p lo t  m a y   b e  co n s id er ed   as  o n e  o f   th e  m o s t  ef f e ctiv e  an d   ad ap tab le  v is u aliza t io n   to o l s   [ 5 ] - [ 7 ] ,   esp ec iall y   i n   s tati s tics .   T h e  b asic  v er s io n   o f   a  s ca tter p lo t  d is p la y s   a  s et  o f   d ata  as  a  co llectio n   o f   p o in t s   u s i n g   C ar t esian   co o r d in ates.  T h e  co o r d in ates  o f   ea ch   p o in t  co r r esp o n d   to   t w o   v ar iab le s ,   x   an d   y ,   ca lc u lated   i n d ep en d en tl y   to   f o r m   b i v ar iate  p air s   ( x i,  y i) .   A   s ca tter p lo t  v is u aliza tio n   o f   x i   ag a in s t  y i  ca n   p r o v id e  in s ig h t  ab o u t  th e  co r r elatio n   an d   th e  d ep en d en ce   b et w ee n   x   an d   y   as  w ell  as  it  ca n   h elp   to   id en tify   o u tlier s ,   clu s ter s   o f   p o in ts   a n d   m an y   o th er   u s e f u l in f o r m a tio n   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   E v en   i f   t h e  s ca tter p lo t is co n s i d er ed   a  p o w er f u l to o l f o r   d ata  an al y s is ,   o n e  o f   t h e  m o s t si g n i f ica n t a n d   u n s o lv ed   c h alle n g e  i n   d ata  v i s u aliza tio n   co n s is ts   i n   e f f ec t i v el y   d is p la y i n g   d ataset s   w it h   m a n y   at tr ib u tes  o r   d i m en s io n s ,   s u c h   as  m u l tid i m en s io n al  o r   m u lti v ar iate  o n e s   [ 1 0 ] .   Var io u s   tech n iq u es  h a v e  b ee n   r esear ch ed   an d   ad o p ted   th r o u g h   t h e  d ec ad es,  f o llo w i n g   t w o   m ai n   ap p r o ac h es  [ 1 1 ] .   T h e  f ir s t  o n e  co n s is ts   i n   ad o p tin g   m u ltip le  v ie w s   th r o u g h   a  s ca tt er p lo t  m atr i x ,   w h er ea s   ea c h   s c atter p lo t  d is p lay s   a  co m b i n at i o n   o f   t w o   attr ib u tes   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S in g le  view v s   mu ltip le  views   s ca tter p lo ts   ( F ed er ico   Ma n u r i )   1427   f r o m   t h e  d atase t.  Ov er al l,  th e   m atr i x   d is p la y s   all   th e   p o s s ib l e  attr ib u te  co m b i n atio n s .   An o th er   ap p r o ac h   is   to   ad o p t  tech n iq u es  w h ich   i n cr e m en t  th e  d i m e n s io n alit y   o f   th e  s ca tter p lo t,  r ep r esen tin g   th e  d ata  th r o u g h     a  s in g le  v is u aliza ti o n .   T h e  f o cu s   o f   t h is   r esear c h   is   to   co m p ar e  th e  s i n g le  v ie w  an d   th e  m u ltip le  v ie w s ‟   v is u aliza tio n   p ar ad ig m s   f o r   m u lti v ar iab le  d atasets   u s in g   s ca tter p lo ts .   T h e  ter m   m u lti v ar iab le  is   h er e af ter   u s ed   to   d en o te   d atasets   w h ic h   ar e  m u l tid i m e n s io n al  o r   m u lti v ar ia te.   Sin c e  v ar io u s   tech n iq u e s   h a v e  b ee n   r esear ch ed   an d   ad o p ted   th r o u g h   th e  d ec ad es  to   in cr ea s e  th e  s ca tter p lo t‟ s   d i m en s io n a lit y ,   t h e  f ir s t  s tep   co n s i s ted   o f   a  liter atu r e  r ev ie w   o f   s u ch   tec h n iq u e s   an d   a  s elec tio n   o f   th e  m o s t  u s ed   o n es.  T h en ,   a  m u lt iv ar iab le  s ca tter p lo t  h as  b ee n   d ev elo p ed   as  a  w eb   ap p licatio n   to   p r o v id e  th e  s in g le  v ie w  to o l,  w h er ea s   t h e  s e lecte d   g r ap h ic  ef f ec t s   h av e   b ee n   r ea lized   th r o u g h   th e  d 3 . j s   lib r ar y   [ 1 2 ] .   Fo r   th e  m u ltip l e  v ie w s ‟   v i s u al izatio n ,   t h e  Sc atter Dice   [ 1 3 ]   w eb   ap p   h as  b ee n   s lig h t l y   m o d if i ed   an d   ad o p ted   as  a  tr ad itio n al,   y et  i n ter ac ti v e,   s ca tter p lo t  m atr i x .   F in all y ,   a  tax o n o m y   o f   ta s k s   f o r   v is u al izatio n   to o ls   h a s   b ee n   ch o s en   t o   d ef in e  th e  u s e  ca s e  an d   t h e  t ests   to   co m p ar e  th e   t w o   p ar ad ig m s .     T h e  p ap er   is   o r g an ized   a s   f o ll o w s :   S ec ti o n   2   p r o v id es   a  d et ailed   an al y s i s   o f   b o th   h is to r y   an d   s tate   o f   th e  ar t  f o r   t h e  s ca tter p lo t.  T h e  d esi g n   a n d   d ev elo p m e n t  o f   t h e  m u lti v ar iab le  s ca tter p l o t  is   p r ese n ted   i n   S ec tio n   3 ,   f o llo w ed   b y   a  d escr ip tio n   o f   its   co u n ter p ar t,  t h e  Scatter Dice .   Use  ca s e,   test s   an d   r es u lt s   ar e  d is cu s s ed   in   S ec t io n   4 ,   w h er ea s   co n clu s io n s   an d   f u t u r e  w o r k s   ar e  s u m m ar ized   in   S ec tio n   5 .       2.   T H E O R E T I CA L   B ASI S     2 . 1 .     I nfo rm a t io n v is ua liza t i o n   T h e  f ir s t  s tep   to w ar d s   th e  u n d er s tan d i n g   o f   d ata  is   t h e  w a y   t h e y   ar e  r ep r esen ted :  a n   ef f ec ti v e   g r ap h ical  v is u aliza t io n   ca n   p r o v id e  a  q u ick   a n d   i n t u iti v e  wa y   to   co m p r eh e n s io n .   Ho w ev er ,   th e  ef f ec ti v e n es s   o f   t h e  v is u al   ef f ec t s   ad o p ted   to   r ep r esen t   d if f er en t   v ar iab les  d eter io r ates  w h e n   t h e  n u m b er   o f   v ar iab les   in cr ea s es.  An o th er   p r o b lem   t o   b e  c o n s id er ed   is   th at  to o   o f ten   v i s u a lizatio n s   b ec o m e  a  p r o d u ct  o f   th e  v is u al   an al y s is   i n s tead   o f   an   ex p lo r atio n   to o ls   th at  th e  e x p er ts   ca n   u s e  to   ex tr ac t  m ea n i n g f u l  i n f o r m ati o n   f r o m   th eir   d atasets .   T h u s ,   it  i s   i m p o r tan t  th at   th e   to o ls   en ab le  u s er s   to   in ter ac t  w i th   th e  r ep r ese n t ed   in f o r m atio n   to   f u r t h er   p er f o r m   an a l y s is   o n   t h e  d ata  an d   g ain   i n s i g h t u s e f u l  f o r   d ec is io n - m ak i n g .     Ov er all,   t h e  g o al  o f   v i s u al iz atio n   to o ls   is   to   r ed u ce   t h e  u s er   co g n iti v e  w o r k   n ee d ed   to   p er f o r m   ce r tain   tas k s ,   w h ic h   u s u all y   i n v o l v e  r etr iev in g   i n f o r m atio n   an d   d er iv i n g   in s ig h t  f r o m   m ass i v e,   d y n a m ic  an d   ev en t u all y   co n f licti n g   d ata.   H o w e v er ,   f i n d i n g   ef f ec ti v e  w a y s   o f   p r ese n ti n g   h ig h - d i m e n s io n al  d ata  i s   s til l   a  m aj o r   ch allen g e  i n   in f o r m a ti o n   v i s u al izatio n .   T o   th is   e n d ,   m u ltiv ar iab le  v is u aliza tio n   tech n iq u es  s h o u ld   f u r t h er   h elp   u s er s ,   tu r n in g   t h e  in f o r m atio n   o v er lo ad   p r o d u ce d   b y   d atasets   t h at  p r esen t  m u l tip le  attr ib u tes  in to   an   o p p o r tu n it y   to   a u g m e n t t h e   d is co v er y   p r o ce s s .     2 . 2 .     M ultidi m ens io na l a nd   m u lt iv a ria t e  da t a   Data s ets  w it h   a  h i g h   n u m b er   o f   v ar iab les  h a v e  b ee n   d ef in ed   b y   W o n g   a n d   B er g er o n   as   m u ltid i m en s io n al   m u lti v ar iate   d ata  [ 14 ] : th e  d ataset  r ep r esen ts   a  s e t o f   o b s er v atio n s   X,   w h e r e  th e  i - t h   ele m en t   x i  co n s is t s   o f   a  v ec to r   w it h   m   v ar iab les,  x i  =  ( x i1 ,   …  ,   x i m ) .   E ac h   v ar iab le  m   m a y   b e  in d ep en d en t  o r   d ep en d en t  o n   o n e  o r   m o r e  o t h er   v ar iab le s .   I n d ep en d en t  v a r iab les  ar e  r ef er r ed   to   m u lt id im en s io n a l  v ar iab les   an d   d ep en d en t  v ar iab le s   ar e  r ef er r ed   to   m u lt iv ar iate  o n es.  T h is   p o s e  an o th er   p r o b lem ,   a s   th e  u s er   m i g h t  n o t   k n o w   if   t h e  d ata  ar e  m u ltid i m en s io n al  o r   m u l tiv ar iate,   th u s   i f   a  co r r elatio n   b et w ee n   th e   d at a  ex i s t.  E v e n t u all y ,   th is   co u ld   b e  o n e  o f   th e  q u esti o n   th e  u s er   m a y   w a n t  to   ad d r ess   w h en   a n al y z in g   th e  d ataset  w ith   a   v is u aliza t io n   to o l.   Mu ltid i m e n s io n a l  v is u aliza tio n s   ar e  co m m o n l y   u s ed   to   d is p la y   a  s a m p le   d ataset  a s   p o in t s   w it h i n   t h e   n - d i m e n s io n al  d o m ai n   D  i n   o r d er   to   esti m ate   th e   f u n ctio n   f ( x )   w h ic h   d escr ib es   th e   d ataset  o v er   t h e  e n tire   d o m ai n   [ 1 5 ] .   T h is   is   s i m p le  w h e n   th e  n u m b er   o f   d i m e n s i o n s   is   s m all  an d   m a tch e s   th e   v is u aliza tio n   to o l  d i m en s io n s ,   w h er ea s   it  i s   a  m u c h   h ar d er   p r o b lem   w h e n   h ig h - d i m e n s io n a lit y   d ataset s   ar e  in v o lv ed .   I n   s u c h   ca s es,  th e  m o s t  co m m o n   m et h o d   is   th e  H y p er s lice  f r o m   v an   L ier e  an d   v a n   W ij k   [ 16 ] ,   [ 17 ] :  th is   tech n iq u e   r eq u ir es  to   s lice  th e  o r ig i n al  n - d i m e n s io n   d ataset  in to   m   2 D  s u b s p ac es  v is u aliza tio n ,   wh er e  m = ( n ( n - 1 ) ) /2 .   T h is   p r o d u ce s   a n   n   x   n   m a tr ix   o f   2 D   v is u aliza tio n s   d is p la y i n g   t w o   v ar iab les,  w h er ea s   t h e   d iag o n al   s h o w s   i n  1 D  v is u aliza tio n s   d is p la y in g   o n l y   o n e  v ar iab le.   Mu lti v ar iate  d ata  r ef er s   to   a  s et  o f   d ata  w it h   d ep en d en t  v ar iab les:   u s u all y ,   a  m u lti v ar iate   d ataset  is   co llected   as  a  tab le,   ea ch   co lu m n   r ep r esen t in g   an   attr ib u te  a n d   ea ch   r o w   r ep r esen tin g   an   o b s er v atio n   o f   th at   att r ib u te.   T h e  g o al  o f   m u lti v ar iate  v is u aliza tio n s ,   d ep en d i n g   o n   th e  co n te x t,  m a y   co n s i s t o f   s ea r ch i n g   p atter n s ,   clu s ter s ,   tr en d s ,   b eh a v io r s   o r   co r r elatio n s   a m o n g   attr ib u tes,  s u p p o r tin g   t h e  elab o r atio n   o f   h y p o t h esi s   ab o u t t h e   p h en o m e n o n   r ep r ese n ted   b y   t h e  d at a.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 9   :   1 4 2 6   -   1436   1428   2 . 3 .    Sca t t er plo t s   T h e  s ca tter p lo t  v is u a lizatio n   d iag r a m   i s   co n s id er ed   o n e  o f   th e  m o s t  f u n ctio n al  a m o n g   t h e   v ar iet y   o f   d ata  v is u al  r ep r esen ta tio n s ,   d u e  to   its   r elati v e  s i m p lic it y   co m p ar ed   to   o th er   m u lti v ar iab le  v is u aliza t io n   tech n iq u es  [ 18 ] .   S ca tter p lo t  v is u aliza t io n s   ar e  u s u all y   ap p r ec iated   b ec au s e  th e y   ea s il y   r e v ea l  n o n li n ea r   r elatio n s h ip s   b et w ee n   v ar iab les.  s ca tter p lo ts   ar e  al s o   u s ed   t o   estab lis h   co r r elatio n s   a m o n g   v ar iab les  w it h i n   a   ce r tain   co n f id en ce   i n ter v al.   An o th er   co m m o n   u s a g e  f o r   th e  s ca tter p lo t  is   th e  co m p ar i s o n   o f   s i m ilar   d atasets .   E v en   i f   t h e  s ca tter p lo t  is   co n s i d er ed   a  p o w er f u l  to o l  f o r   d ata  an al y s is ,   o n e  o f   th e  m o s t  s i g n i f ica n t  ch alle n g e  i n   d ata  v is u aliza tio n   co n s i s ts   i n   ef f ec tiv e l y   d is p la y i n g   d ataset s   w ith   m o r e  th a n   t w o   v ar iab l es.  Fo r   t h is   r ea s o n ,   v ar io u s   tec h n iq u es   h a v e  b ee n   r esear ch ed   a n d   ad o p ted   th r o u g h   th e   d ec ad es  to   i n cr ea s e   its   d i m en s io n a lit y ,   s in ce   t h e  ef f ec ti v en e s s   o f   t h e  tr ad itio n al  s ca tter p lo t  b ec o m e s   in e f f ec ti v e  as  d ata  g r o w s .   Fo r   ex a m p le,   ad d itio n al  v ar iab les  m a y   b e  d is p la y ed   b y   co r r elatin g   t h e m   to   o n e  o r   m o r e  g r ap h ical  f ea t u r es  o f   th e  p lo tted   p o in ts .   Ov er all,   th e s e  g r ap h ica l  ad d itio n s   ca n   eith er   en h an ce   ex is t in g   ca p ab ilit ies  o f   th e  s ca tter p lo t  o r   p r o v id e  ad d itio n al  ca p ab ilit ies  th at  s t an d ar d   s ca tter p lo ts   d o   n o t  h av e  at  all.   M o r eo v er ,   th e  d ev elo p m e n t  o f   t h ese  g r ap h ical  ad d itio n s   i s   b ased   o n   g r ap h ical  p r in cip le s   t h at  ca n   b e  ap p lied   to   g r ap h ics i n   g en e r al.   Ho w e v er ,   th e s e   ap p r o ac h es u s u a ll y   p r o d u ce   v i s u al  r ep r esen ta tio n s   th at  ar e  ta ilo r ed   o n   s p ec if ic  d ataset  an d / o r   task s .     I n   1 9 8 4 ,   C lev ela n d   a n d   Mc Gi ll  p u b lis h ed   a   s t u d y   r eg ar d in g   th e   en h a n cin g   o f   t h e   s ca tter p lo t  ad d in g   g r ap h ical  i n f o r m atio n   [ 19 ] .   T h e y   p r o p o s ed   f o u r   d if f er e n t  ca teg o r ies  o f   g r ap h ical  ef f ec ts ,   w h ich   co m p r e h en d   b o th   tr ad itio n al  o n es  a n d   n e w   o n es:   s u n f lo w er s ,   co d in g   ca teg o r ies,  p o in t   clo u d   s izin g   a n d   s m o o th i n g .   Af ter   C le v ela n d   an d   Mc Gill,  m an y   o t h er   au t h o r s   p r o p o s ed   g r ap h ical  a u g m e n tatio n   f o r   th e  s ca tter p lo t.  E v en   i f   a  tax o n o m y   o r   cla s s i f icatio n   is   o u t  o f   t h e   s co p e  o f   th is   p ap er ,   a  b r ief   d escr ip tio n   o f   th e   m o s t  co m m o n  „ au g m e n tatio n ‟   to   th e  s ca tter p lo t  v is u aliza tio n   to o l  i s   p r o p o s ed ,   s in ce   an   a n al y s is   o f   t h e  m o s t  u s ed   e f f ec ts   is   n ec es s ar y   to   d ev elo p   a  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t.     2 . 3. 1 .     Size   T h e  s i m p les t  o p tio n   to   d is p l a y   a n   ad d itio n al  v ar iab le  co n s i s ts   o f   v ar y i n g   t h e  s ize   o f   th e  p o in t.   T h is   k i n d   o f   s ca tter p lo t,  w h ic h   co u ld   d is p la y   t h r ee   d i m e n s i o n s   o f   a  d ata s et,   is   co m m o n l y   k n o w n   as  „ B u b b le   C h ar t ‟   [ 20 ] .   An y w a y ,   t h is   o p tio n   m a y   lead   to   o cc lu s io n   p r o b le m s   i f   t h e  p lo t  d o es  n o t  p r o v id e  p r o p er   s ca lin g   o n   th e  t w o   ax e s .     2 . 3 . 2 .     Co lo r   C o lo r ed   p o in ts   o n   a  s ca tter p lo t  m a y   s u g g es t  s i m ilar it y   a m o n g   v al u es  o f   th e  s a m e  d ataset  o r   co r r esp o n d en ce   a m o n g   p o i n t s   o f   d if f er en t   d ataset s .   Mo r eo v er ,   th i s   co r r elatio n   m a y   b e   p er ce iv ed   w it h o u t   d r a w in g   a n y   co n n ec ti n g   lin e .   C o lo r s   ca n   al s o   b e  u s ed   t o   en h a n ce   t h e  p er ce p tio n   o f   a  v ar iab le  alr ea d y   d is p la y ed   b y   a n o th er   ef f ec t.  C o lo r s   ca n   b e  u s ed   f o r   „ co d in g   ca te g o r ies‟   o r   ev en   to   r ep r esen t  s ter eo s co p ic  s ca tter p lo ts   as p r o p o s ed   b y   W ells   [ 2 1 ].     2 . 3 . 3 .     G ra ph   An o th er   p o s s ib ili t y   to   i n cr ea s e  th e  n u m b er   o f   v ar i ab les  d is p la y ed   b y   a  s ca tter p lo t  co n s is ts   o f   d is p la y i n g   t h e  p o in ts   o f   th e  d ataset  b y   a  s h ap e  o r   g eo m etr i ca l  f ig u r e.   A   s u n f lo w er   is   a  s p ec if ic  t y p e  o f   g l y p h   r ep r esen ted   b y   a  d o t  a n d   s e v er al  lin e  s eg m e n t s   d ep ar tin g   b y   it,  w h er ea s   t h e  n u m b er   o f   lin e s   d ep en d s   o n   a  v ar iab le.   T h e  u s ag e  o f   th e  s u n f lo w er   tech n iq u e  h a s   b ee n   s u g g ested   to   o v er co m e  th e  p r o b le m   o f   o cc lu s io n   d u e   to   o v er lap p in g   p o in t s   [ 19 ] .   A n o th er   u s a g e  f o r   g l y p h s   co n s i s ts   o f   u s in g   s p ec i f ic  s y m b o ls   to   r ep r esen t  all  th e   p o in ts   p er tain in g   to   a   g iv e n   ca teg o r y   o r   d ataset.   T h is   tec h n iq u e  i s   k n o w n   a s   „ co d in g   ca te g o r ies‟   a n d   p r o v id e s   m an y   p o s s ib ilit ie s ,   all  w i th   p r o s   an d   co n s :  o n e  co n s is t s   o f   u s i n g   letter s ,   u s u all y   c h o o s i n g   th e  ca p ito l  o n e  o f   ea ch   ca te g o r y .   Ot h er   co d in g   s c h e m es  co n s i s t  o f   u s in g   d if f er en t  f ig u r es   a n d /o r   co lo r s   to   r ep r esen t   th e p o in t s   [ 19 ] ,   [ 22 ] ,   [ 23 ] .   A n o th er   tech n iq u e  b ased   o n   g l y p h s   co n s i s ts   o f   u s i n g   ar r o w s   o r   o th er   s h ap es  th at  ca n   s u g g es t a   d ir ec tio n al  in f o r m atio n   to   r ep r esen t a n   ad d itio n al  v ar iab le  [ 24 ] .       2 . 3 . 4 .    L a bel   A   s tr in g   o f   ch ar ac ter s   ca n   b e   p lace d   ad j ac en t  to   ea ch   p o in t  to   p r o v id e  an   ad d itio n al  i n f o r m at io n .   E llio t  No m a  p r o p o s ed   a  h eu r is tic  m e th o d   to   s o lv e  th e  p r o b le m   o f   o v er lap p in g   w h en   ad d in g   m u ltic h ar ac ter   lab els to   a  s ca tter p lo t [ 25 ].     2 . 3 . 5 .    P o int  clo ud   s izing   P o in t  clo u d   s izi n g   r e f e r s   to   t h e  p r o p o r tio n   b et w ee n   t h e  cl o u d   o f   p o in t s   a n d   th e   s ca tter p lo t  f r a m e:   if   t h e  p o in t c lo u d   s ize  d ec r ea s es r esp ec t to   t h e  s ize  o f   th e  f r a m e,   t h e  ca p ab ilit y   o f   th e  u s er   t o   co r r ec tly   id e n ti f y   lin ea r   as s o ciatio n   i n cr ea s es.  Ov er all,   th e  c lo u d   s h o u ld   n o t   g et   to o   f ar   f r o m   th e  f r a m e  o r   to o   clo s e  to   it,  an d   C lev e lan d   an d   Mc Gil l e v e n   p r o p o s ed   a  p r o ce d u r e  f o r   c o r r ec t l y   s izi n g   th e  p o in t c lo u d   in   a  s ca tter p lo t [ 19 ].     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S in g le  view v s   mu ltip le  views   s ca tter p lo ts   ( F ed er ico   Ma n u r i )   1429   2 . 3 . 6 .     S m o o t hin g   l ine   An o th er   tec h n iq u e  in v o l v es  t h e  u s ag e  o f   s m o o t h in g   li n es:  f ir s tl y ,   it  is   n ec es s ar y   to   co m p u te  o n e  o r   m o r e  s et  o f   s m o o th ed   v a lu e s   f r o m   t h e  o r ig i n al  d ata s et;  t h e n ,   th e   f u n ctio n s   d escr ib in g   t h e  s m o o t h ed   v al u es   d is tr ib u tio n s   co u ld   b e  p lo tted   as  lin e s   o v er   t h e  s ca tter p lo t.  F o r   ex a m p le,   it  is   p o s s ib le  to   r ep r esen t  th e  m id d le   o f   th e   d is tr ib u tio n   o f   y   at  x = x i ,   s o   th at   th e   s m o o th ed   p o in t s   f o r m   a   r eg r es s io n   o f   y   o n   x .   T h e  s m o o t h ed   v al u es   ca n   b e  o b tain ed   f o llo w in g   d if f er en t  p r o ce d u r es,  s u ch   as  t h e  lo w e s s   m e th o d   ( lo ca ll y   w eig h ted   s ca tter p lo t   s m o o th in g )   o r   t h e  r o b u s t   lo ca l l y   w ei g h ted   r eg r e s s io n   p r o p o s ed   b y   C le v ela n d   [ 26 ] .   T h e  p u r p o s e  o f   s m o o th i n g   lin es  i s   to   s i m p li f y   t h e  ev al u a tio n   o f   th e  d ep en d en ce   o f   y   o n   x .   Mo r eo v er ,   m a n y   o th er   t y p e s   o f   s m o o t h i n g   lin es  m a y   b e  co m p u ted   to   p r o v id e  d if f er en t  k i n d   o f   v is u al   in f o r m atio n ,   e. g .   s p r ea d   s m o o th in g   l i n es  w h ic h   d is p la y   t h e  s p r ea d   o f   y   g iv e n   x ,   o r   u p p er   an d   lo w er   s m o o th i n g s   w h ic h   r ep r esen t s   a n o t h er   m ea s u r e  o f   th e   s p r ea d .     2 . 3 . 7 .     S m o o t hin g   d en s it y   T h is   tech n iq u e  co n s is t s   in   m o v in g   f r o m   p lo ttin g   t h e  in d i v id u al  d o ts   to   d is p la y   th e m   as  a n   e m p ir ical   an d   u n i f o r m   d i s tr ib u tio n ,   to   b etter   r ep r esen t  t h e  p o in t s ‟   d en s it y   [ 27 ] .   Oth er   r esear c h er s   f u r t h er   i n v e s ti g ate d   th is   tec h n iq u e  an d   th e  p r o b l e m s   r elate d   to   d en s it y   v i s u al izatio n   [ 28 ] - [ 31 ] .   Fo r   ex a m p le,   B ac h th aler   an d   W eisk o p f   p r o p o s ed   th e  C o n t in u o u s   s ca tter p lo t  to   c o m b i n e  a  s tati s tical  v is u aliza tio n   m et h o d   s u c h   as   th e   s ca tter p lo t  w it h   s c ien ti f ic  v is u aliza tio n   m eth o d s   li k e  v o l u m e   o r   f lo w   v is u aliza tio n   [ 32 ] ,   [3 3 ].     2 . 3 . 8 .     Sca t t er plo t   m a t rix   A   s ca tter p lo t  is   a  d iag r a m   s h o w i n g   a  s et  o f   d ata  as  a   co llectio n   o f   p o in ts   u s i n g   C ar tesi a n   C o o r d in ates.  A   s ca tter p lo t  m a tr ix   co n s is ts   o f   a  s er ies   o f   s ca t ter p lo ts ,   o n e  f o r   ea ch   p air   o f   v ar iab les,  d is p la y ed   to g eth er   o n   a   s i n g le  s cr ee n   [ 34 ] .   I f   t h e  d ataset   co n s is t s   o f   k   v ar iab les,   it  r eq u ir es  k ( k - 1 ) /2   p air s   a n d   t h er ef o r e   s ca tter p lo ts .   U n f o r tu n atel y ,   th is   s o lu tio n   p r esen ts   a  m aj o r   p r o b lem :  a n al y zi n g   al l  th e  s ca tt er p lo ts   m a y   r eq u ir e   a  lo t  o f   ti m e,   d ep en d i n g   o n   th e  n u m b er   o f   v ar iab les,  th u s   t h i s   s o l u tio n   is   n o t  o p ti m al   w h en   d ea lin g   w i th   ti m e - r elate d   task s .     2 . 3 . 9 .    3 D  s ca t t er plo t   An o th er   o p t io n   to   d is p la y   m u lti v ar iab le  d ata  co n s is t s   i n   ad o p tin g   a  3 D  s ca tter p lo t  v i s u aliza tio n .   3 D  s ca tter p lo ts   e x p lo it  t h e  t h i r d   d im e n s io n ,   r ep r esen tin g   th r ee   d ata  d i m e n s io n s   o n   t h e  x ,   y   an d   z  co o r d in ates,   in   a  th r ee - d i m en s io n al  s p ac e.   T h e  th ir d   d im e n s io n   e n r ich e s   th e  v is u aliza t io n   d is p la y in g   an   ad d itio n al  d ata   d i m en s io n .   Mo r eo v er ,   it  allo w s   t h e  u s er   to   in ter ac t   w it h   t h e  g r ap h ical   r ep r esen tatio n   c h a n g i n g   t h e  v ie w p o r t.  Un f o r tu n atel y ,   it   is   n o t   ad v i s a b le  to   ab u s e   m u l tid i m e n s io n al it y   if   it   is   n o t   ab s o lu te l y   n ec e s s ar y   a n d   t h e  r e s u l t  is   n o t  v is u all y   ill u s tr ativ e.   T h e  ex tr a  d i m e n s io n   m a y   g r ea tl y   a f f ec t  h o w   i n f o r m atio n   ca n   b e  p r esen ted   an d   in t er p r eted ,   th u s   m o v in g   f r o m   a  2 - d i m e n s io n   to   a   3 - d i m en s io n   r ep r e s en tatio n   i s   n o t  a  s i m p le  tas k .   On e  p o s s ib le  d is ad v a n ta g e  f r o m   th e  u s e  o f   th r ee - d i m e n s io n al  o b j ec ts   is   o cc lu s io n ,   w h ic h   m a y   o cc u r   i f   o n e   o b j ec t  co v er s   an o th er   o r   o cc u p ies  th e  s a m e  s p atial  p o s iti o n   f o r   t w o   co o r d i n ates  in   th e  3 D  r e p r esen tatio n .   T h is   k in d   o f   p r o b le m   u s u al l y   o cc u r s   if   th e  d e n s it y   o f   d at a  ite m s   i s   lar g e  o r   w h en   a  v er y   lar g e  o b j ec t  is   d is p la y ed   in   f r o n t o f   s m al ler   o b j ec ts .     2 . 3 . 1 0 .    O t her  d esig ns   T h r o u g h   th e   y ea r s ,   m an y   r e s ea r ch er s   p r o p o s ed   d if f er e n t  k in d s   o f   a u g m e n ted   s ca tter p lo ts   ai m ed   at   s o lv i n g   s p ec i f ic  ta s k s   o r   p r o b lem s .   I n   2 0 0 8 ,   E lm q v is t  et  a l .   p r o p o s ed   th e  Scatter D ice,   a  v i s u aliza tio n   tech n iq u e  d esi g n ed   to   ex p lo r e  lar g e  a n d   m u lti v ar iab le  d atas ets  b y   n a v ig a tio n   i n   d ata  d i m en s io n   s p ac e  u s i n g   2 D  s ca tter p lo ts ,   a  m atr i x   o f   s ca tter p lo ts   an d   3 D  tr an s itio n s   [ 1 3 ] .   A n o t h er   in ter esti n g   to o l  h as  b ee n   p r o p o s e d   b y   C h a n   et   a l .   [ 35 ] ,   th e   Se n s it iv it y   s ca tter p lo t:  t h e  id ea   is   to   d is p la y   t h e  d ata  a s   s tar   g l y p h s ,   t h u s   t h e  s h ap e  o f   ea ch   d o t  ca n   r ep r esen t   f o u r   d i f f er en t  v ar iab les   at  t h e  s a m e  t i m e,   g r ea tl y   i m p r o v i n g   th e   d i m en s io n a lit y   o f   t h e  s ca tter p lo t.  Oth er   e x a m p le  o f   s ca tter p lo t  cu s to m izatio n   ai m ed   at  i m p r o v i n g   d ata  p er ce p tio n   an d /o r   s o l v e   s p ec if ic  tas k s   ar e  th e  b in n ed   s ca tter p lo t  [ 3 6 ] ,   th e  lin k ab l e  s ca tter p lo ts   [ 37 ] ,   th e  s - C o r r P lo t  [ 38 ]   an d   th e   co lu m n s   s ca tter p lo t [ 39 ].       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  an al y s i s   d etailed   in   th e  p r ev io u s   s e ct io n   d ep icts   th e  Sc atter Dice   as  o n e  in ter esti n g   ev o lu tio n   o f   th e  s ca tter p lo t,  s in ce   it  is   a n   in ter ac tiv e  v is u aliza tio n   to o l  th at  ef f ec ti v el y   r ep r esen t s   t h e  m u ltip le  v ie w s ‟   p ar ad ig m .   A t   th e   s a m e  t i m e,   a  class ica l,  s i n g le  v ie w   s ca tte r p lo t  en h a n ce d   w it h   ad d i tio n a l  g r ap h ica l  e f f ec t s   co u ld   b e  m o r e  g e n er alis t  an d   m o r e  f lex ib le,   r esp ec t  to   t h e  w id e  p leth o r a   o f   tas k s   it  co u ld   b e  u s ed   f o r .   Fo r   th ese   r ea s o n s ,   it  co u ld   b e  in ter esti n g   to   co m p ar e  t h e  Scat ter Dice   w it h   a n   i m p le m e n tatio n   o f   th e   s ca tter p lo t  th at  co u ld   v is u aliz e  m o r e  d i m e n s io n s   th a n   th e  t w o   o f   th e  b asic  v er s io n   an d   p o s s ib l y   ev e n   m o r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 9   :   1 4 2 6   -   1436   1430   th an   f o u r   s in ce   m a n y   co m m o n   s o l u tio n s   d i s p la y   u p   to   f o u r   d i m e n s io n s   th r o u g h   t h e  u s a g e  o f   co lo r   an d   s ize   ef f ec ts .   T o   ca r r y   o u t  t h is   co m p ar is o n ,   an   i m p le m en tatio n   o f   a  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t  h a s   b ee n   d ev elo p ed ,   w h er ea s   t h e  Scatter Dice   h as b ee n   o n l y   s li g h tl y   m o d if ied   f o r   a  m o r e  r ea lis tic  co m p ar is o n .     3 . 1.     Desig n   Mu lti v ar iab le  v is u aliza tio n s   tr y   to   ad d r ess   t h e  ch a llen g e s   o f   d is p la y i n g   d ata s ets  w it h   m a n y   v ar iab les.   T h is   f ac t  s u g g est s   t w o   k i n d s   o f   p r o b lem s :  f ir s tl y ,   th e  m aj o r it y   o f   t h e  ch ar ts   u s u all y   ad o p ted   to   v is u alize   d ata   ca n n o t  d is p la y   m o r e  t h an   th r ee   d i m en s io n s   ap p r o p r iately ;   s ec o n d l y ,   t h e  ef f icac y   o f   t h e  g r ap h ical  e f f ec ts   ad o p ted   to   r ep r esen t  d if f er en t   d ata  d im e n s io n s   d eter i o r ates  w h e n   th eir   n u m b er   in cr ea s e s .   Vis u a l  ex p lo r atio n   o f   m u lti v ar iab le  d ata  is   r ele v an t  s i n ce   it  h elp s   to   f i n d   tr en d s ,   p atter n s ,   o u tlier s ,   a n d   r elatio n s h ip s   a m o n g   v ar iab les.  W h e n   v i s u al izin g   m u lti v ar iab le  d ata,   it  is   p o s s ib le   to   m ap   ea c h   v ar iab le  to   s o m e   g r ap h ical   en tit y   o r   attr ib u te.   T h e  s ca t ter p lo t  v i s u a lizatio n   d ia g r a m   is   co n s id er ed   o n e  o f   t h e  m o s t  f u n ctio n al   a m o n g   t h e  v ar iet y   o f   d ata  v is u al  r ep r esen tatio n s ,   d u e  to   its   r elativ e   s i m p licit y   i n   co m p ar is o n   to   o t h er   m u lti v a r iab le  v is u aliza tio n   tech n iq u es   [ 18 ] .   Mo r eo v er ,   m u lti v ar iab le  v i s u a lizatio n   to o ls   th at   f ea tu r e  s ca tter p lo ts ,   s u ch   as  G Go b i  [ 40 ] ,   T ab leau /P o la r is   [ 41 ]   an d   Xm d v T o o l  [ 42 ] ,   u s u a ll y   allo w  th e  u s er   to   m ap   d ata  d i m e n s io n s   to   ad d itio n a l  g r ap h ical  p r o p er ties   s u c h   as p o in t c o lo r ,   s h ap e,   an d   s ize.   Sin ce   th e   b asic   s ca tter p lo t  m a y   d is p la y   o n l y   t w o   v ar iab les,   v ar io u s   tec h n iq u es   h a v e  b ee n   r esear ch ed   an d   ad o p ted   th r o u g h   t h e  d ec a d es  to   in cr ea s e   it s   d i m e n s io n alit y .   A d d itio n al  v ar iab les  m a y   b e  d is p la y ed   b y   co r r elatin g   th e m   to   o n e  o r   m o r e  g r ap h ical  f ea t u r es  o f   t h e  p lo tted   p o in ts ,   as  d etailed   in   s ec tio n   2 . 3 .   I t   is   p o s s ib le  to   u s e  s i m u lta n eo u s l y   m o r e  th an   o n e  o f   t h ese  tec h n i q u es,  in d ep en d e n tl y ,   to   o b tain   ev en   b etter   v i s u al   d i m en s io n al it y .   Ho w e v er ,   t h e   g r ap h ical  e f f ec ts   m u s t  b e  cl ea r l y   d is ti n g u i s h ab le,   o th er w i s e   th e   b en e f its   o f   d is p la y i n g   m o r e  d i m e n s io n s   at  th e  s a m e  ti m e  w ill  p r o m p tl y   w o r s e n   d u e  to   a  r ed u ce d   v is u al  clar it y .   Ma n y   s t u d ies,   li k e  [ 43 ] ,   h a v e  b ee n   ca r r ied   o u t  to   u n d er s ta n d   h o w   v i s u a lizatio n   d esi g n   ca n   b en ef it   f r o m   ta k i n g   in to   co n s id er atio n   p er ce p tio n ,   as  d if f er e n t  as s i g n m e n ts   o f   v i s u al  e n co d in g   v ar iab les  s u c h   as  co lo r ,   s h ap e  an d   s ize  co u ld   s tr o n g l y   a f f ec t  h o w   v ie w er s   u n d er s ta n d   d ata.     An o th er   i m p o r tan t  f ea tu r e  to   t ak e  in to   ac co u n t  w h en   d ea li n g   w it h   v i s u al izatio n   to o ls   i s   th e  f ac t  th at   d if f er e n t  s ce n ar io s   lead   to   d is p ar ate  task s   w h e n   d ea li n g   w it h   m u lti v ar iab le  v i s u al i za tio n   tech n iq u es.   As  d ef i n ed   b y   [ 44 ]   an d   f u r th er   d escr ib ed   b y   [ 45 ] ,   f iv e  m a j o r   task s   ca n   b e  co n s id er ed   as  o b j ec tiv es  a  u s er   m i g h t  w a n t  to   f u l f ill  w h e n   u s i n g   a  v is u aliza t io n   to o l  to   d is p la y   o r   an al y ze   m u lt iv ar iab le  d ata:  id en tify ,   d eter m in e,   co m p ar e,   in f er   an d   lo ca te.   Scatter p lo ts   ca n   b e  u s ed   to   ass es s   all  th e s e  d if f er en t  tas k s   a n d   h av e   b ee n   ap p lied   to   d ata  in   m an y   f ield s   o f   u s e,   s u c h   as   au to m o ti v e,   f in a n ce ,   p h ar m ac o lo g y ,   e n v ir o n m en t,  w ea t h er   f o r ec ast,  telec o m m u n icat io n ,   f o o d   an d   m an y   o t h er s .   T h e  f iv e  tas k s   d ef i n ed   b y   Valiati  ar e:  id en tify ,   d eter m in e,   co m p ar i s o n ,   i n f er   an d   lo ca te.   I d en ti f y   r e f er s   to   an y   ac tio n   o f   f in d i n g ,   d is co v er in g   o r   es ti m atin g   v is u all y .   Dete r m i n e  co r r esp o n d s   to   th e  ac tio n   o f   ca lcu latin g ,   d ef in i n g   o r   p r ec is el y   d esig n at in g   v al u es  ( s u c h   as   m ea n ,   m ed ia n ,   v ar ian ce ,   s ta n d ar d   d ev iatio n ,   a m p li tu d e,   p e r ce n tile) .   C o m p ar is o n   tas k s   t ak e  p lace   w h e n   t h e  u s er   w a n t s   to   co m p ar e  d ata  t h at  h av e   b ee n   p r ev io u s l y   id en ti f ied ,   lo ca ted ,   v i s u al ized   o r   d eter m i n ed .   I n f e r   r ef er s   to   th e   ac tio n   o f   in f er r i n g   k n o w led g e   f r o m   th e   v i s u a lized   in f o r m at io n ,   s u c h   a s   d e f i n in g   h y p o th ese s ,   r u les,  p r o b ab ilit ies  o r   tr en d s ,   attr ib u tes  o f   ca u s e  a n d   ef f ec t.  L o ca te  r ef er s   to   th e  ac t io n s   o f   s ea r c h i n g   a n d   f i n d in g   in f o r m atio n   in   t h e  g r ap h ic  r ep r esen tatio n :  th e y   c an   b e  d ata  p o in ts ,   v alu e s ,   d is tan ce s ,   clu s ter s ,   p r o p er ties   o r   o th er   v is u al  c h ar ac ter is tics .     Mo r eo v er ,   th e  an al y s i s   o f   t h e  ex i s ti n g   v i s u a lizatio n   to o ls   h i g h li g h ts   s e v er al  u tili t ies   th at  t h e   p r o p o s ed   to o l sh o u ld   co m p r e h e n d   to   en h a n ce   th e  u s er   e x p er ien ce ,   s u c h   as:    a.   th e  to o l sh o u ld   allo w   t h e  u s er   to   in p u t n u m er ical,   alp h ab etic al  an d   d is cr ete  v ar iab les;   b.   th e  to o ls   s h o u ld   en ab le  t h e  u s er   to   d ef in e  f il ter s   to   s i m p li f y   th e  v i s u al  e x p lo r atio n   o f   t h e  co n s id er ed   d ataset;   c.   a  zo o m   f u n ctio n   s h o u ld   allo w   th e   u s er   to   e x p lo r e  th e   s ca tter p lo t,  en h a n ci n g   p o in t s   ev alu a tio n   an d   co m p ar is o n ,   esp ec iall y   w h e n   o cc lu s io n   o cc u r s ;   d.   th e  u s er   s h o u ld   b e   en ab led   t o   cu s to m ize   th e   m ap p in g   t h e   d ata  d i m e n s io n s   to   t h e   av ai l ab le  g r ap h ical   ef f ec ts ;   e.   in s tr u m en t s   f o r   i n ter ac tiv e  r e f i n e m e n t o f   th e  d ataset  s h o u ld   b e  av ailab le.   T o   o b tain   th e   m o s t  p o s s ib le  v is u al  c lar it y ,   th e   v i s u al  e f f e cts  h av e   b ee n   c h o s e n   a n d   i m p le m en ted   co n s id er in g   b o th   t h e  li ter atu r e  r ev ie w   s u m m ed   u p   i n   Secti o n   2 . 3   an d   th e  a n al y s i s   h er eb y   p r o p o s ed .   A   b r ief   en u m er atio n   o f   th e  c h o s e n   v i s u al  ef f ec t s   ad o p ted   to   en h an ce   th e  s ca tter p lo t c o n s i s t o f :    1.   s h o w i n g   a  th ir d   d i m e n s io n   t h r o u g h   a  co lo r   m ap ;  co lo r ed   p o in ts   o n   a  s ca tter p lo t  m a y   s u g g e s t  s i m i lar it y   a m o n g   v al u e s   o f   th e  s a m e  d ataset  o r   co r r esp o n d en ce   am o n g   p o in ts   o f   d if f er en t d atasets ;   2.   v ar y i n g   th e  s ize  o f   th e  p o in ts   to   d is p lay   a n   ad d itio n al  d i m e n s io n ;  u n f o r tu n atel y ,   t h i s   o p tio n   m a y   lead   to   o cc lu s io n   p r o b le m s   i f   t h e  p lo t d o es n o t p r o v id e  p r o p er   s ca lin g   o n   t h e  t w o   a x es;   3.   ch an g i n g   t h e  s h ap e  o f   t h e  p o in ts ,   d r a w i n g   ea ch   ele m en t  o f   t h e  d ataset   as   d if f er en t  k i n d s   o f   g l y p h s   d ep en d in g   o n   a  v ar iab le  o f   th e   d ataset;    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S in g le  view v s   mu ltip le  views   s ca tter p lo ts   ( F ed er ico   Ma n u r i )   1431   4.   ch an g i n g   th e   o r ien tatio n   o f   t h e  s h ap e;  u s u all y   a  d o t  o r   lin e  i s   d r a w n   o r th o g o n all y   to   t h e  p er i m eter   o f   t h e   s h ap e  to   b etter   id en tify   t h e  r ef er en ce   p o in t f o r   t h e  o r ien ta tio n ;   5.   ad d in g   to   ea ch   p o in t a   te x tu r e,   w h ic h   d en s it y   m a y   v ar y   d ep en d in g   o n   a  v ar iab le;   6.   ad d in g   to   ea ch   p o in t a n   o u tli n e,   w h ich   w id t h   m a y   v ar y   d ep en d in g   o n   a  v ar iab le;   7.   ad d in g   a  lab el  in s id e  th e  p o in t,   d ep en d in g   o n   t h e  s ize  o f   t h e  p o in t its el f .     3 . 2.     M ulti v a ria ble s ca t t er pl o t   T h e  m u lti v ar iab le  s ca t ter p lo t w a s   d ev e lo p ed   as a   w eb   ap p licatio n   u s i n g   HT ML ,   C SS   a n d   J av aScr ip t.   T h e  D3 . j s   [ 1 2 ]   J av aScr ip t  lib r ar y   h a s   b ee n   u s ed   to   b o th   lo ad   an d   m a n a g e  t h e  i n p u t   d atase t  an d   to   p r o v id e  t h e   v is u aliza t io n .   T h e  D3 . j s   lib r a r y   is   d esi g n ed   to   p r o v id e  ef f i cien t  m an ip u latio n   o f   d o cu m en ts   b ased   o n   d ata,   s u p p o r tin g   lar g e  d atase ts   a n d   d y n a m ic  b eh a v io r s   f o r   in ter ac t io n   an d   a n i m atio n .   Mo r eo v er ,   D3 . j s   m a k es  u s e  o f   SVG  to   g r ap h icall y   d is p la y   th e  d ata  o n   th e  HT ML   ca n v as.  T h e  al g o r ith m   b eh i n d   t h e  m u lt iv ar iab le  s ca tter p lo t   f u lf i lls   t w o   co r e  s tep s :  lo ad in g   th e  d ataset  f r o m   t h e  s o u r ce   f ile  an d   d is p la y i n g   it  o n   th e  s cr ee n   as  s h o w n   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   Mu lti v ar iab le  s ca tter p lo t       T h e  d ef au lt  co n f ig u r atio n   m a p s   t w o   p ar a m eter s   o n   t h e  x   a n d   y  ax is ,   w it h   a   s ta n d ar d   s iz e  an d   co lo r   f o r   all  t h e  p o i n t d is p la y ed   o n   t h e  c h ar t.  T h e  p o in ts   ar e  d is p la y ed   w it h   a   3 0 % v al u e   o f   tr a n s p ar en c y   to   s i m p lify   th e  u n d er s ta n d ab ilit y   o f   t h e  c h ar t  an d   ea s i l y   id e n ti f y   o v er l ap p ed   p o in ts   o r   o cc lu s io n .   A l l  th e   p o in t s   h a v e  a  s o lid   b o r d e r   o f   1   p ix el  to   d is t in ctl y   id en ti f y   ea ch   p o in t  o n   t h e  ch ar t.  A s   d is p la y ed   in   F ig u r e  1 ,   th e  p r o p o s ed   to o l,  in   ad d itio n   to   th e  s ca tter p lo t  r ep r esen tatio n   o f   t h e  d ataset,   ass i g n s   a  v er t ical  s ec tio n   o n   th e  le f t  o f   th e   v ie w p o r t  f o r   t h e  av a ilab le  co n f ig u r atio n   p a n els.  Mo r eo v er ,   t w o   r a n g e  b ar s   d i s p la y ed   o n   t h e  s id es   o f   t h e   s ca tter p lo t  allo w s   zo o m in g   o n   th e  x   an d   y   a x i s   o f   t h e  ch ar t.  T h e  s etti n g s   p an el  p r o v i d es  t w o   d r o p d o w n   m en u s ,   o n e  f o r   th e   lis t  o f   av ail ab le  v is u a l  ef f ec ts   a n d   an o th er   o n e  f o r   th e  p ar a m eter s .   T h e  lis t  o f   v i s u a l  ef f ec t s   in cl u d es:  p o s itio n   o n   th e  x   o r   y   ax is ,   s ize  o f   th e  p o in t,  n u m b er   o f   s id es,  co lo r   o f   th e  p o in t,  th ic k n es s   o f   th e   b o r d er ,   o r ien tatio n   a n d   te x t u r e.   T h e  o th er   d r o p d o w n   m e n u   lis t s   all   t h e  p ar a m eter s   t h at  a r e  av ailab le  f o r   t h e   cu r r en t  d ata s et.   T h r o u g h   th is   m en u ,   th e   u s er   ca n   c h o o s e  h o w   to   m ap   o n e   o r   m o r e  p ar a m e ter s   o n   th e   d if f er e n t   v is u al  ef f ec t s .   E ac h   v i s u al  e f f ec t,  w h e n   s elec ted ,   allo w s   t h e   u s er   to   d ef in e  th e  d ef a u l t  v al u e  ( ex ce p t  f o r   th e  x   an d   y   ax is ) ,   s u c h   as  t h e  d ef a u l t  co lo r   o f   th e  p o in ts ,   th e  d e f au lt  s ize  an d   s o   o n .   L ik e w is e,   wh en   a  p ar a m eter   i s   m ap p ed   o n   th e  s elec ted   v i s u al  ef f ec t,  it  is   p o s s ib le  to   s et   th e  co r r esp o n d in g   e f f ec t  f o r   th e  m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   v alu e s   o f   t h e  d ataset,   e. g .   th e  s ize  o f   t h e  p o in t   f o r   th e  m in i m u m   an d   m ax i m u m   v al u es  o f   t h e   d ataset.   Mo r eo v er ,   w h en   a  p ar a m eter   is   m ap p ed   o n   a  v is u al  ef f ec t,  o th er   t w o   f la g   b u tto n s   ar e  av ailab le  f o r   th e  u s er :  t h e  f ir s t   o n e  allo w s   to   s w itc h   t h e  g r ap h ical  r ep r es e n tatio n   o f   t h e  m i n i m u m   a n d   m ax i m u m   v alu e ;   th e  s ec o n d   o n e  allo w s   t h e  u s er   to   ap p l y   t h e   v i s u a l  e f f ec t  w it h   an   ab s o lu te  o r   r elati v e  s ca le.   A b s o lu te   s ca le   m ea n s   t h at  ev e n   i f   th e  u s er   zo o m s   i n   th e  c h ar t  th r o u g h   t h e  s id e  b ar s ,   th e  ef f ec t  o n   ea ch   p o in t  o f   t h e  ch ar t  w i ll  b e  th e  s a m e.   R elati v e  s ca le  m ea n s   th a t  th e  s ca le  f o r   th e  cu r r en t  g r ap h ical  e f f ec t  is   ap p lied   o n l y   to   th e  v is ib le   p o in ts .   T h is   i m p lie s   a  m i n i m u m   an d   m a x i m u m   v al u e  w i ll   al w a y s   b e  d is p la y ed   o n   t h e  s cr ee n .   T h is   o p tio n ,   th at  s h o u ld   b e  av o id ed   w h e n   l o o k in g   o u t  f o r   ab s o lu te   v al u e,   b ec o m e s   u s e f u l  w h en   p er f o r m i n g   a  co m p ar is o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 9   :   1 4 2 6   -   1436   1432   task ,   s i n ce   it  is   ea s ier   to   d is tin g u i s h   b et w ee n   p o in ts   w i th   al m o s t  id en t ical  v al u es,  e n h a n ci n g   t h eir   d if f er en ce s   th r o u g h   th e  g r ap h ical  e f f ec t.  T h e  f ilter   p an el  al lo w s   t h e  u s er   to   d ef in ed   o n e  o r   m o r e  f ilt er s .   I t  is   p o s s ib le  to   d ef in e  m o r e  t h an   o n e  f ilter   f o r   ea ch   p ar a m eter .   T h e  in ter f a ce   allo w s   c h o o s in g   b et w ee n   r an g e  f i lter   an d   li s t   f ilter .   A   r a n g e  f il ter   d ef i n es  a  s et  o f   v al u es  t h at  s h o u ld   b e  in cl u d ed   o r   ex clu d ed   th r o u g h   a   m i n i m u m   an d   m ax i m u m   v al u es,  w h ic h   d eli m it  t h e  r a n g e.   T h e  d eli m iter   v al u es  m a y   b e  in cl u d ed   o r   ex clu d ed   f r o m   t h e  s elec tio n ,   s i n g u lar l y   o r   b o th .   T h is   k i n d   o f   f i lter   is   o f te n   u s e d   w h en   d ea lin g   w i th   n u m er ica l  v al u es.  A  li s t  f ilter   allo w s   to   d ef in e  a  s p ec if ic  lis t  o f   v alu e s   th at  s h o u ld   b e  in clu d ed   o r   ex clu d ed   f r o m   th e  v is u aliza tio n .   T h is   f ilter   is   u s u al l y   ad o p ted   f o r   alp h ab etica l  o r   d is cr ete  p ar am eter s .   T h e  leg en d   p an el  r es u m e s   all  th e  s elec ted   m ap p in g s   w it h   a  m i n iat u r ized   r ep r esen tatio n   o f   th e  g r ap h ic al  ef f ec t  a n d   th e  n a m e   o f   t h e   cu r r en t  p ar a m eter   m ap p ed   o n   it.     3 . 3.     Sca t t er Dice   Scatter Dice   is   a  v i s u aliza tio n   tech n iq u e  d esig n ed   to   ex p lo r e  lar g e  an d   m u lti v ar iab le  d atasets   b y   n av i g atio n   i n   d ata  d i m e n s io n   s p ac e  u s i n g   2 D  s ca tter p lo ts   an d   a  m atr i x   o f   s ca tter p lo ts   [ 1 3 ] .   Fo r   ea c h  d i m en s io n   o f   t h e  d ata s et,   t h e   Scatter Dice   cr ea te s   o n e   s ca tt er p lo t  p er   ev er y   co m b i n atio n   o f   d i m en s io n s   a n d   ar r an g e  t h e m   i n   a  lar g e  s ca tte r p lo t  m atr i x ,   u s ed   as  an   o v er v ie w   o f   t h e  w h o le  d ataset.   N ex t  to   th e  m atr i x ,   a   s tan d ar d   b id i m en s io n al  s ca tt er p lo t  is   d i s p lay ed ,   r ep r esen tin g   th e  c u r r en tl y   s elec ted   s ca tter p lo t  f r o m   t h e   m atr i x .   3 D  r o tatio n   v is u all y   r e p r esen ts   t h e  tr a n s i tio n s   f r o m   o n e  s ca t ter p lo t to   an o th er .   Si n c e  th i s   f ea tu r e  i n   n o t   ac h iev ab le   in   t h e  m u ltiv ar iab l e  s ca tter p lo t,  it  h as   b ee n   r e m o v ed   f o r   t h e  co m p ar is o n   te s ts .   Fu r t h er m o r e,   t h e   u s er   m a y   p er f o r m   v is u al   q u er ies  u s in g   b o u n d i n g   v o lu m es   an d   in ter ac tiv el y   r e f i n e   a  q u er y   c h a n g i n g   v ie w p o in t s .   Fi g u r e  2   s h o w s   an   ex a m p le  o f   Scatter Dice   v is u al izatio n .           Fig u r e  2 .   Scatter Dice       4.   RE SU L T S  A ND  D I SCU SS I O N   T o   c o m p ar e  t h e  p er f o r m a n ce   an d   u s ab ilit y   o f   t h e  m u lti v ar ia b le  s ca tter p lo t  an d   th e   Scatter Dice ,   a  u s e   ca s e  h as  b ee n   d ef i n ed   f o llo w i n g   t h e  m et h o d o lo g y   d escr ib ed   b y   Valiati  et  a l .   in   [ 44 ] ,   in   o r d er   to   a d d r ess   all  th e  d i f f er e n t  v i s u al izatio n   tas k   ca te g o r ies  d escr ib ed   b y   th eir   tax o n o m y .   Si n ce   t h e  Sca tter Dice   p r o v id e  a   s elec tio n   to o l  b ased   o n   b o u n d in g   v o l u m es,  a  s i m i lar   to o l  to   s elec t  r elev a n t  p o in t  h a s   b ee n   d ev elo p ed   f o r   th e   m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t:  th e  u s e  ca n   h ig h li g h t  r elev a n t  p o in t s   b y   clic k i n g   o n   t h e m ,   r e m o v i n g   t h e   tr an s p ar en c y   ef f ec t a n d   th u s   al lo w i n g   th e  p o in t to   s ta n d   o u t .       4 . 1 .     Da t a s et   Fo r   th e  p r o p o s ed   u s e  ca s e,   t h e  d ataset  f r o m   Q S  W o r ld   Un i v er s it y   R a n k i n g   h av e   b ee n   u s e d   [ 4 6 ]   th is   is   a  c lass ic  e x a m p le   o f   m u lt iv ar iab le  d ataset,   s i n ce   f o r   e ac h   u n iv er s it y   ar e  p r o v id ed   f o u r tee n   attr ib u tes,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S in g le  view v s   mu ltip le  views   s ca tter p lo ts   ( F ed er ico   Ma n u r i )   1433   s o m e  d ep en d e n t  a n d   s o m e   in d ep en d en ts .   Fo r   ex a m p le,   th e   o v er all  s co r e  f o r   a   u n i v er s it y   is   d eter m i n ed   b y   th e   f o llo w in g   s i x   attr ib u tes:   ac ad e m ic  r ep u tatio n   ( w e ig h ted   4 0 %),   e m p lo y er   r ep u tatio n   ( 1 0 %),   f ac u lt y /s t u d en t   r atio   ( 2 0 %),   citatio n s   ( 2 0 %),   i n ter n at io n al  f ac u lt y   r atio   ( 5 %) ,   an d   i n ter n at io n al   s t u d en t   r ati o   ( 5 %).   Mo r eo v er ,   o th er   u n k n o w n   d ep en d e n cies  an d   co r r elatio n s   a m o n g   attr ib u tes   m a y   e x i s t.  T h e   o t h er   attr i b u tes  ar e  th e   o v er all   s co r e  f o r   th e  cu r r en t  y ea r   an d   f o r   th e  p r ev io u s   y ea r ,   f iv e  d is c r ete  v alu es  t h at  ca teg o r ize  f ac u lt y   ar ea s ,   r esear c h   in te n s it y ,   ag e,   s ize  an d   th e  Sta te  w h er e  th e  u n iv er s it y   i s   lo ca t ed .     4 . 2 .     Use c a s e   T h e  test   co n s is ted   o f   th r ee   q u esti o n s   th at  r eq u ir ed   th e  u s er   to   p er f o r m   r esear ch   in   t h e  d ataset  th r o u g h   s u b s eq u en t   r ef i n e m e n ts .   Fo r   ea ch   q u est io n ,   t h e  u s er   h ad   to   ch o o s e  a m o n g   f o u r   p o s s ib le  an s w er s .   T o   s u cc ess f u l l y   p er f o r m   t h e  g iv en   tas k ,   t h e  u s er   m u s t   lo ca te   an d   co m p ar e  ite m s ,   id en t if y   d if f er en ce s   b et w ee n   th e m ,   d eter m i n e  s p ec i f ic  v al u es  an d   i n f er   th e  a n s w er .   Fin a ll y ,   it  m a y   b e  n ec es s ar y   to   v i s u alize   th e  v al u e  o f   a   s p ec if ic  attr ib u te  t h r o u g h   t h e  to o ltip .   T h e  q u esti o n s   in v o lv ed   o n l y   s o m e  a m o n g   th e  f if tee n   av ai lab le  attr ib u tes:   th e   cu r r e n t  y ea r   o v er all  s co r e  an d   t h e  s ix   attr i b u tes  w h ic h   d e f i n e  it,  p l u s   t h e  s tate  a n d   t h e  a g e  attr ib u tes.  T h e  at tr ib u tes   w er e   m ap p ed   to   t h e  g r ap h ical  e f f e cts  f o llo w in g   th e   p er ce p tio n   c r iter ia  d escr ib ed   in   s ec tio n   3 . 1 .   Fo r   ex a m p le,   th e  State  attr ib u te  w as   co d ed   as  a  t w o   ch ar ac ter s   lab el,   w h ich   was  d is p la y ed   in s id e   th e  s h ap e  o f   th e  p o in t s   i n   th e  m u lt iv ar iab le  s ca t ter p lo t,  w h er ea s   co n ti n u o u s   v al u es   w er e  m ap p ed   o n   co n tin u o u s   ef f ec t s   s u ch   a s   th e  co o r d in ates.    Sin ce   t h e  tax o n o m y   d ef i n ed   b y   Valiat i  et  a l .   d ef in e s   m an y   p o s s ib le  tas k s   f o r   ea ch   ca teg o r y ,   th e  p r o p o s ed   u s e  ca s e  i n v o lv es  o n l y   a  s m all   p ar t  o f   t h e  n u m er o u s   p o s s ib le   co m b i n atio n   o f   tas k s .   Ho w e v er ,   an   i m p o r ta n t  ac h iev e m e n t  i s   th at  all   th e   q u est io n s   in v o l v e   task s   f r o m   al m o s t   all  t h e  a v ailab le  ca teg o r ies.   T h e   “ C o n f i g u r e”   ca teg o r y   w a s   th e  o n l y   o n e  ex cl u d ed ,   m ai n l y   f o r   t w o   r ea s o n s :  f ir s t  o f   a ll,  th e  m u lti v ar iab le   s ca tter p lo t  p r o v id es  a  w id e  s e t  o f   av ailab le  cu s to m izat io n s ,   n o t  co m p ar ab le  w ith   t h e  Sca tter Dice .   Seco n d l y ,   to   p r o p er ly   ev a lu ate  t h e  u s ab i lit y   o f   t h e  “ C o n f ig u r e”   tas k s ,   it  w o u ld   h a v e  b ee n   n ec e s s ar y   to   ex ten s iv el y   u s e   b o th   to o ls   f o r   a  lo n g   ti m e  t o   ac q u ir e  a  r ea s o n ab le  co m p eten ce ,   th u s   it  h a s   b ee n   a v o id ed   an d   m a y   b e   in v e s ti g ated   in   f u tu r e  w o r k s .   Fo r   ea ch   q u esti o n ,   th e  u s er   h ad   to   an s w er   u s in g   f ir s tl y   th e  m u lt iv ar iab le  s ca tter p lo t  an d   th en   th e   m o d i f ied   Scatter Dice .   So m e  s etti n g s   s u c h   as  t h e  f ilter   p an el  w er e  d is ab led   to   p r o v id e   a  m o r e  r ea lis ti c   co m p ar is o n .   T h e  t w o   to o ls   w e r e  au to m atica ll y   co n f ig u r ed   to   p r o v id e  a   co m p ar ab le  v ie w   a n d   th e  d ataset  w a s   p r e - f ilter ed   to   av o id   o v er p lo ttin g   i n   t h e  Scatter Dice ,   s i n ce   a  zo o m   f u n ctio n   is   n o t a v ailab le   f o r   th is   to o l.    T h e  f ir s t   q u es tio n   is   h er eb y   d escr ib ed   to   p r o v id e  an   e x a m p le  o f   th e   an al y s is   p er f o r m ed   b y   t h e  u s er   w it h   th e   t w o   to o ls .   S in ce   th e   q u esti o n   r eq u ir es   to   p er f o r m   r esear ch   t h r o u g h   s u b s eq u e n t   r ef i n e m e n t s ,   it  h a s   b ee n   p r o p o s ed   as a   s eq u en ce   o f   ac tio n s   to   p er f o r m   to   f i n d   th e   an s w er :   1.   a m o n g   t h e  J ap an ese  u n iv er s iti es  w it h   m ax i m u m   Ag e  v al u e,   s elec t  t h o s e  w it h   Ov er all  Sco r e  lo w er   t h a n   70;   2.   th en ,   e x cl u d e  th e  o n e  w it h   t h e  h i g h e s t I n ter n atio n al  Stu d e n t  Sco r e;   3.   th en ,   a m o n g   th e  t w o   w it h   th e  lo w e s t  C ita tio n   Sco r e,   s elec t  th e  o n e  w ith   t h e  h i g h e s t  A ca d e m ic   R ep u tatio n   Sco r e.   W ith   t h e  s ca tter p lo t  m a tr ix ,   t h e  u s er s   h ad   to   s elec t  th e   m o s t  ap p r o p r iate  v ie w   to   p er f o r m   t h e  f ir s t   r ef in e m e n t ,   s elec ti n g   th e  r elev an t  u n i v er s itie s   th r o u g h   th e  b o u n d i n g   v o lu m e s   to o l;  th en ,   th e y   h ad   to   an s w er   to   th e  f o llo w in g   r eq u e s ts ,   s elec tin g   t h e  n e x t  v ie w   to   p er f o r m   t h e  r ef in e m e n t,  til l  t h e y   f o u n d   t h e  an s w er .   T h e  u s er s   al w a y s   h ad   to   p er f o r m   t h e  r ef i n e m e n t  b asi n g   t h eir   an al y s is   o n   th e  co o r d in at e‟ s   p o s itio n   o f   t h e  p o in ts   o f   in ter est.  T h is   w as  n o t  al w a y s   ea s y ,   s in ce   ea ch   ti m e   th e  u s er   h ad   to   c h an g e  v ie w ,   th e y   h ad   to   r e m ap   th e  attr ib u te  co r r esp o n d in g   to   at  least o n e  ax is ,   o r   ev en   b o th .   W ith   th e  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t,  th e  u s er s   h ad   to   f o c u s   o n   th e  g r ap h ical  ef f ec t c o r r esp o n d in g   to   t h e   f ir s t   attr ib u te,   t h u s   h i g h li g h t i n g   r elev a n t  p o in ts   t h r o u g h   t h e  s elec tio n   to o l,  th e n   m o v e   o n   to   n ex t  attr ib u te,   o n e  b y   o n e.   Dep e n d in g   o n   t h e   p o in t  d is tr ib u tio n   a n d   o n   th e   g r ap h ical  e f f ec t,  s o m e   u s er s   wer e  ab le  to   p er f o r m   th e  f ir s t selec t io n   ta k in g   i n to   ac co u n t t w o   attr ib u tes at  t h e  s a m e  ti m e .     4 . 3 .    Usa bil it y   e v a lua t io n   A t   th e  e n d   o f   th e   test ,   u s er s   h ad   to   co m p i le  a  u s ab ilit y   q u esti o n n air e  to   p r o v id e  a  q u alitati v e   ev alu a tio n   o f   t h e  t w o   to o ls .   Fo r   th e  q u alitati v e  s tu d y   w e  r ec r u ited   elev en   p ar ticip an t s   ( 9   m ale,   2   f e m ale )   b et w ee n   2 2   an d   3 4   y ea r s   o ld .   T h ey   ar e  all  s t u d en t s   w i t h   a  b ac k g r o u n d   in   co m p u ter   s cie n c e  o r   en g in ee r ,   th u s   w it h   p r ev io u s   k n o w led g e  o n   i n f o r m atio n   v i s u al izatio n   o r   m o r e  g en er all y   ac c u s t o m ed   to   g r ap h ica l   r ep r esen tatio n   o f   d atase ts .     I n   a  p ilo t  s tu d y   w i th   t w o   ad d i tio n al  p ar ticip an ts ,   w e  e n s u r e d   th at  th e  o v er all  p r o ce s s   r u n s   s m o o th l y   an d   th at   th e  tas k s   ar e  ea s y   to   u n d er s ta n d .   B ef o r e  p er f o r m i n g   th e  test ,   w e  c h ec k ed   th e  p ar ticip an ts   f o r   co lo r   b lin d n es s ;  i n   o n e   ca s e  w e  n ee d ed   to   v er if y   th a t  th e   p alette  u s ed   f o r   th e  co lo r   ef f ec t  w a s   r eliab le  to   co r r ec tly   p er f o r m   t h e  tes t.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il 2 0 1 9   :   1 4 2 6   -   1436   1434   T h en ,   th e  m u l tiv ar iab le  s ca tter p lo t,  th e  Scatter Dice   a n d   th e  s tu d y   d atase t h a v e  b ee n   i n tr o d u ce d   to   th e  test er s .   T h e  p r o p o s ed   task   h a d   d if f er en t  le v el s   o f   co m p le x i t y :  t h e  f ir s t  q u esti o n   w as  ea s i er ,   w it h   th e  p u r p o s e  o f   m a k i n g   t h e  u s er   co m f o r t ab le  w it h   th e  v is u aliza t io n   t o o ls ;  th e  d if f ic u lt y   o f   th e  s e co n d   q u esti o n   w a s   av er ag e,   w h er ea s   t h e  t h ir d   o n e  w a s   t h e  m o s t   d if f ic u lt.  M o r eo v er ,   th e  n u m b er   o f   v is u a l  ef f ec t s   d is p la y ed   in cr ea s es  in   ea c h   ta s k ,   w i th   t h e  f ir s t  o n e  b a s ed   o n   6   p ar a m eter s ,   th e  s ec o n d   o n e  o n   7   a n d   th e  last   o n e  o n   8 .   P ar ticip an t  w er e  i n s tr u cted   to   u s e  t h e  f ir s t   q u e s tio n   to   f a m iliar ize  t h e m s el v es  w it h   t h e  s o f t w ar e  a n d   to   as k   q u esti o n s   co n ce r n in g   t h e  co n ce p t  an d   in ter ac tio n s .   Ov er all,   th e  in tr o d u ct io n   an d   w ar m - u p   p h ase  to o k   ab o u t  1 0   m i n u te s   p er   s u b j ec t.  W e  a d v is ed   th e  p ar ticip an ts   to   „ t h i n k   alo u d ‟   d u r in g   th e  s tu d y ,   t o   m a k e  it  s i m p le  to   id en ti f y   p r o b lem s   o r   m is u n d er s tan d in g s   i n   t h e  a n al y tical  p r o ce s s   r eq u ir ed   to   f i n d   o u t   th e  a n s w er   o f   ea c h   q u esti o n .   I n   ad d itio n   to   m ea s u r in g   ta s k   co m p letio n   ti m e  f o r   th e  a n s w er s ,   w e  to o k   n o tes  o n   th e   p ar ticip an ts ‟   ap p r o ac h es  to   th e  task s   a n d   w h at  p r o b lem s   th e y   en co u n ter e d .   A f ter   t h e y   h ad   f i n is h ed   all  task s ,   w e  g av e  t h e   s u b j ec ts   a  q u esti o n n ai r e  w it h   1 8   q u esti o n s ,   9   f o r   ea ch   to o l.  T ab le  1   s h o w s   t h e  li s t  o f   q u e s tio n s   an d   th e  d ata   g ath er ed   t h r o u g h   t h e  q u a litati v e  ev a lu atio n .   T h e  q u esti o n s   w er e  d esi g n ed   to   ev al u ate  d if f er en t  asp ec ts   o f   t h e   to o l  th r o u g h   L i k er t  s ca le s .   Ad d itio n all y ,   w e  co n clu d ed   e v e r y   s es s io n   b y   as k i n g   o p en   q u esti o n s   to   co llect   d etailed   f ee d b ac k s   an d   s u g g e s tio n s   f o r   i m p r o v e m e n t s       T ab le  1 .   Qu esti o n n a ir e  R es u lt s :   f o r   Qu e s tio n s   1 - 8 ,   th e  Val u e s   ar e  P r o v id ed   o n   a  4 - p o in t L i k er t  Sca le,     f r o m   v er y   f e w   ( 1 )   to   Ver y   Mu c h   ( 4 ) ,   w h er ea s   t h e  O v er all  Sc o r e  is   P r o v id ed   o n   a  5 - p o in t L i k er t  Scale,     f r o m   v er y   b ad   ( 1 )   to   Gr ea t   ( 5 )   Q u e st i o n s   S c a t t e r   D i c e   M e a n   M u l t i d i me n s i o n a l   S c a t t e r p l o t   M e a n   1   W a s i t   e a sy   t o   u se   t h e   t o o l   f o r   t h e   f i r st   t i me ?     2   2   4   3   2   3   3   3   2   2   2 . 6   3   4   3   4   3   4   3   4   4   3   3 . 5   2   W a s i t   e a sy   t o   u se   t h e   t o o l   a f t e r   t h e   f i r s t   t i me ?     3   4   4   4   3   4   3   4   3   4   3 . 6   4   4   3   4   4   4   4   4   4   4   3 . 9   3   W a s i t   e a sy   t o   c o mp l e t e   t h e   p r o p o se d   u se   c a se ?   2   3   4   3   2   2   3   4   3   4   3   4   3   3   4   3   3   3   4   4   4   3 . 5   4   H o w   mu c h   i t   se e m e d   d i f f i c u l t   t o   y o u   t h e   f i r st   t a sk ?   4   3   1   1   1   3   3   2   3   2   2 . 3   2   1   1   1   1   2   3   1   3   3   1 . 8   5   H o w   mu c h   i t   se e m e d   d i f f i c u l t   t o   y o u   t h e   se c o n d   t a s k ?   3   3   2   1   2   3   3   2   3   2   2 . 4   1   2   2   1   2   2   3   2   3   3   2 . 1   6   H o w   mu c h   i t   se e m e d   d i f f i c u l t   t o   y o u   t h e   t h i r d   t a s k ?   2   3   2   1   3   3   3   2   4   2   2 . 5   1   2   2   1   3   3   2   1   4   4   2 . 3   7   W a s t h e   t o o l   q u i c k   t o   u se / e x p l o r e ?   2   2   3   3   3   3   2   3   2   4   2 . 7   4   3   3   4   4   3   4   4   4   4   3 . 7   8   D o e s t h e   t o o l   r e q u i r e d   a   h i g h   c o g n i t i v e   d e man d   t o   b e   u se d ?   2   3   2   3   3   3   2   3   4   2   2 . 7   1   3   2   3   2   2   2   2   3   2   2 . 2   9   P r o v i d e   a n   o v e r a l l   sco r e   t o   t h e   t o o l     3   3   4   3   3   4   4   5   4   5   3 . 8   5   4   4   4   4   5   4   5   5   5   4 . 5       4 . 4 .    T est  r esu lt s   I n   ter m s   o f   tas k   co m p let io n ,   r esu lt s   s h o w   th a t  th e  m u lti v ar i ab le  s ca tter p lo t  is   s li g h tl y   b ett er   th at  th e   Scatter Dice :  w i th   t h e  f ir s t   to o l,  o n l y   o n e   u s er   w a s   u n ab le  t o   p r o v id e  th e  r i g h t  a n s w er   f o r   th e  m o s t  d i f f ic u l t   q u esti o n ,   w h er ea s   a n o t h er   u s e r   p r o v id ed   a  w r o n g   a n s w er   to   th e  ea s ie s t  q u e s tio n .   I n   o n e  c ases ,   t h e  er r o r   w a s   d u e  to   th e  s elec tio n   to o l,  in   th e  o th er   o n e  t h e  u s er   s i m p l y   f o r g o t  to   s elec t  o n e  v a lu e  in   th e  s elec tio n   s tep ,   th u s   af f ec tin g   t h e  f o llo w i n g   r ef i n e m en ts .   W it h   t h e  s ec o n d   to o l,  th r ee   u s er s   w er e  u n ab le  to   p r o v id e  th e  r i g h t   an s w er   f o r   th e  f ir s t  q u e s tio n ,   s u g g est in g   th at  m a y b e  m u ltip le  v ie ws  p r esen t  a  m o r e  ab r u p t  lear n in g   c u r v e,   an d   t w o   u s er s   p r o v id ed   th e  w r o n g   a n s w er   to   th e  s ec o n d   q u e s tio n .   H o w e v er ,   all  th e  er r o r s   w er e  d u e  to   th e  f ac t  t h at  t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       S in g le  view v s   mu ltip le  views   s ca tter p lo ts   ( F ed er ico   Ma n u r i )   1435   u s er s   m ad e  er r o r   p er f o r m i n g   th e  s elec tio n ,   th u s   f o r g e tti n g   o n e  o r   m o r e  r elev an t  p o in t s .   Ov er all,   th e  u s er s   w er e  u n ab le   to   p r o v id e  t h e  r i g h t   an s w er   u s i n g   t h e  m u lti v a r iab le  s ca tter p lo t  o n l y   i n   t w o   ca s es  o u t  o f   th ir t y ,   w h er ea s   w it h   th e  Scatter Dice   it  h ap p en ed   f iv e  ti m e s   ( o n e  o u t  o f   s ix ) .   Fro m   a  u s ab ilit y   p o i n t  o f   v ie w ,   a s   s h o w ed   i n   T ab le  1   th e  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t  w a s   e v alu at ed   b etter   th an   t h e  Scatter Dice   in   e v er y   q u esti o n ,   esp ec iall y   i n   ter m s   o f   s p ee d   an d   co g n iti v e  lo ad ,   ev en   if   t h e  g ap   b et w ee n   th e  t w o   v is u aliza tio n   to o ls   w as  v er y   lo w   f o r   q u e s tio n s   n u m b er   t wo   an d   n u m b er   s i x .   O v er all,   e v en   i f   t h e  te s ter s ‟   g r o u p   w a s   to o   s m all   to   o b tai n   r esu lt s   w it h   s tatis t ical  v a lid it y   f o r   all  t h e  p r o p o s ed   q u esti o n s ,   p er f o r m in g   t h e  T - T est  f o r   q u esti o n s   o n e,   s e v e n   an d   n i n e  p r o v ed   th e  n u ll  h y p o t h esi s   th at  t h e  m u lti v ar iab le  s c atter p lo t is b etter   th an   t h e  Scat ter Dice .   T h e  f ee d b ac k   p r o v id ed   b y   t h e  u s er   f o r   th e   m u lt iv ar iab le  s ca t ter p lo t  w as   v er y   p o s iti v e  a n d   ev en t u all y   th e y   p r o p o s ed   s o m e  i m p r o v e m en ts :  m o s t   o f   t h e m   w er e   r elate d   to   co n f i g u r atio n   f u n ctio n alitie s ,   alr ea d y   av ailab le  b u t  d is ab led   f o r   th e  co m p ar is o n ,   w h er ea s   s o m e  s u g g e s tio n s   r eg ar d ed   th e  g r ap h i ca l  ef f ec t s   ad o p ted .   B ased   o n   th e  u s er s ‟   f ee d b ac k s ,   th e  m o s t  s ig n i f ica n t  p r o b lem   w h e n   u s i n g   t h e  s ca tter p lo t  m atr i x   w a s   th at  t h e   m ap p in g   o f   t h e  attr ib u te s   o n   t h e  ax e s   w as d if f er e n t o n   ea ch   v ie w .       5.   CO NCLU SI O N   I n   t h is   p ap er ,   a  s in g le   v ie w   a n d   a  m u ltip le  v ie w s   s ca tter p lo t  f o r   d is p la y in g   m u lti v ar iab l e  d atasets   h av e  b ee n   co m p ar ed .   T h e  an a l y s i s   o f   th e  s tate  o f   th e   ar t  all o w ed   to   d ef i n e  a  s et   o f   g u id elin es  to   s u p p o r t  th e   d esig n   an d   d ev elo p m e n t  o f   t h e  m u l tiv ar iab le  s c a tter p lo t:  a  s in g le  v ie w   v is u aliza tio n   to o l  w h ich   i m p le m e n ts   m an y   g r ap h ical  ef f ec t s   to   in cr e m en t  t h e  n u m b er   o f   attr i b u tes  v i s ib le  at  th e  s a m e  ti m e  o n   a  s ca tter p lo t.   T h e  aim   o f   t h e  co m p ar is o n   was  to   in v esti g ate  i f   s u c h   a  to o l  co u ld   p r o v id e  an   u n d er s ta n d ab le   an d   f u n ctio n al   r ep r esen tatio n   o f   th e  d ata,   co m p ar ab le  to   th e  m u ltip le  v ie ws‟   p ar ad ig m .   T h e  ch o s en   u s e  ca s e  allo w ed   to   test   th e  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t  f o r   d if f er en t  v is u aliza tio n   task s ,   tr y in g   to   co v er   all  th e  tas k   ca teg o r ies  p r o p o s ed   b y   Valiati  et  a l .  i n   t h eir   ta x o n o m y .   F in al l y ,   a  q u a litati v e  e v a lu atio n   o f   t h e  p r o p o s ed   to o ls   p o in ted   o u t  th a t  n o t   o n l y   t h e y   ar e  co m p ar ab le  b u t  also   th at  t h e  m u lti v ar iab le  s ca tter p lo t  is   m o r e  ap p r ec iated   b y   th e  u s er s .   Fu tu r e   w o r k s   m a y   i n cl u d e  f u r th er   a s s es s m en t s   o f   t h e  m u lt i v ar ia b le  s ca tter p lo t  w it h   d if f er en t   d atasets   s i n ce   th e   d is tr ib u tio n   o f   v al u e s   f o r   th e   d if f er en t   d ata  d i m en s io n s   m a y   g r ea tl y   a f f ec t  t h e  v i s u aliz atio n .   Mo r eo v er ,   i t   w o u ld   b e  p o s s ib le  to   d ev elo p   ad d itio n al  g r ap h ical  ef f ec t s ,   f o r   th e  v i s u a lizatio n   o f   b o th   s tat ic  an d   d y n a m ic   d ata.   Fin all y ,   f u r th er   te s ts   m a y   p o in t  o u t  w h ic h   g r ap h ical  e f f ec ts   p er f o r m   b etter   to g e th er   an d   w h ich   o n es  ar e   m o s t s u ited   f o r   s p ec if ic  tas k s   i n   o r d er   to   p r o v id e  p r e - s elec ted   co n f i g u r atio n s .       RE F E R E NC E S     [1 ]   P f lau m   A . A . ,   G o lze r ,   P. ,   " T h e   Io T   a n d   Dig it a l  T ra n s f o rm a ti o n :  T o w a rd   th e   Da t a - Driv e n   En terp rise , "   IEE E   Per v a siv e   Co mp u ti n g ,   v o l.   1 (1 ) ,   p p .   8 7 - 9 1 ,   Ja n   2 0 1 8 .   [2 ]   Rg h io u i  A ,   Ou m n a d   A .,   " In tern e t  o f   T h in g s:  S u rv e y s  f o r  M e a su rin g   Hu m a n   A c ti v it ies   f ro m   Ev e r y w h e re , "   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  E lec tric a l  a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   7 (5 ) ,   p p .   2 4 7 4 - 82 ,   Oc t  2 0 1 7 .   [3 ]   S a c h a   D . ,   S to ff e l  A . ,   S to ff e l  F . ,   K w o n   BC . ,   El li s  G . ,   K e i m   D A . ,   " Kn o w led g e   Ge n e ra ti o n   M o d e l  f o r  V isu a l   A n a l y ti c s ,   "   IEE E  tra n sa c ti o n s  o n   v isu a li z a ti o n   a n d   c o mp u ter   g r a p h ics ,   v o l.   2 0 ( 1 2 ) ,   p p .   6 0 4 - 13 ,   De c   2 0 1 4 .    [4 ]   S in d h u   CS ,   He g d e   N P,   " A   No v e l  In teg ra ted   F ra m e w o rk   to   En su re   Be tt e r  Da ta  Qu a li ty   in   Big   Da ta  A n a l y ti c s  o v e r  Clo u d   En v ir o n m e n t , "   In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   7 (5 ) ,   p p .   2 7 9 8 - 805 ,   Oc t  2 0 1 7 .   [5 ]   S a rik a y a   A ,   G l e ich e r  M . ,   " S c a tt e rp lo ts:  T a sk s,  Da ta,  a n d   De s ig n s , "   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   V isu a li z a ti o n   &   Co mp u ter   Gr a p h ics ,   v o l.   1 (1 ) ,   p p .   4 0 2 - 12 ,   Ja n   2 0 1 8 .    [6 ]   S a k e t  B . ,   En d e rt  A . ,   De m iralp   C. ,   " T a s k - Ba se d   E ff e c ti v e n e ss   o f   Ba sic   V isu a li z a ti o n s , "   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Vi su a li z a ti o n   a n d   C o mp u ter   Gr a p h ics ,   M a y   2 0 1 8 .   [7 ]   Zh a o   Y . ,   L u o   F . ,   C h e n   M . ,   W a n g   Y . ,   X ia  J . ,   Z h o u   F . ,   W a n g   Y . ,   Ch e n   Y . ,   Ch e n   W .,   " Ev a lu a ti n g   M u l ti - Dim e n sio n a l   V isu a li z a ti o n s  f o r  Un d e rsta n d in g   F u z z y   Clu ste rs , "   IEE E  tra n sa c ti o n s  o n   v isu a li za ti o n   a n d   c o m p u ter   g ra p h ics ,   2 0 1 8 .   [8 ]   A n sc o m b e   F J. ,   " G ra p h s in   S tatisti c a l  A n a l y sis , "   T h e   Ame ric a n   S ta t i sticia n ,   p p . 17 - 21 ,   1 9 7 3 .   [9 ]   Ch a m b e rs  J,  Clev e lan d   W ,   Kle in e r  B  a n d   T u k e y   P . ,   " G ra p h ica l  M e th o d s   f o r  Da ta  A n a l y sis , "   Wad sw o rth ,   Oh i o ,   p p .   128 - 1 2 9 ,  1 9 8 3 .   [1 0 ]   M il m a n   I . ,  P il y u g in   VV . ,   " In tera c ti v e   V isu a l  A n a ly sis o f   M u lt id ime n sio n a l  G e o m e tri c   Da t a , "   W S CG ,   2 0 1 6 .   [1 1 ]   L a m b e rti   F . ,   M a n u ri   F . ,   S a n n a   A . ,   " M u lt iv a riate   V isu a li z a ti o n   Us in g   S c a tt e rp lo ts , "   E n c y c lo p e d i a   o f   Co mp u ter   Gr a p h ics   a n d   Ga me s ,   p p .   1 - 2 ,   2 0 1 7 .    [1 2 ]   D3 . js,   Da ta Driv e n   Do c u m e n t,   h t t p s:// d 3 js. o rg /   [1 3 ]   El m q v ist  N . ,   Dr a g ic e v ic   P . ,   F e k e te  JD . ,   " Ro ll in g   th e   d ice :  M u lt i d i m e n sio n a l  V is u a l  Ex p lo ra ti o n   u si n g   S c a tt e rp lo t   M a tri x   Na v ig a ti o n , "   IEE E  tr a n sa c ti o n s  o n   Vi su a li za ti o n   a n d   C o mp u ter   Gr a p h ics ,  v o l.   1 4 ( 6 ) ,   p p .   1 5 3 9 - 1 4 8 ,   2 0 0 8 .    [1 4 ]   W o n g   P C,   Be rg e ro n   RD. ,   " M u lt i v a riate   V isu a li z a ti o n   u sin g   M e tri c   S c a li n g .   In P r o c e e d in g s o f   th e   8 th   Co n f e re n c e   o n   V isu a li z a ti o n ' 9 7 , "   IEE E  Co m p u te r S o c iety   Pre ss ,   p p .   1 1 1 - ff,   Oc t  1 9 9 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.