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chicoutimi_2016:devoir_maison_cars

Visual Analytics Course

Instructor: Guy Melançon (email: Guy dot Melancon at labri dot fr)

Chicoutimi Summer 2016 roadmap / May 3, 3pm course

Devoir maison

Le devoir vise à appliquer les méthodes d'analyse de graphes vues jusqu'à maintenant:

Il met aussi en jeux les approches permettant de calculer un graphe à partir de données multidimensionnelles.

  • Calcul de similarités, graphe induit ()
  • Simplification du graphe (approche de Bobo Nick)

On peut aussi envisager de calculer un plongement des données en appliquant une approche masses-ressorts qui s'appuie sur la matrice de dissimilarités.

Votre devoir consiste donc à prendre en main des données et à produire un (court) rapport établissant des faits constatés sur la base d'une analyse exploratoire de ces données.

Vous explorerez l'un des trois ensembles de données suivants (on fera un tirage au sort). Ces jeux de données sont tirés du livre Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications de Matthew O. Ward, Georges Grinstein et Daniel Keim.

Des informations sur les jeux de données (leurs contenus, des questions auxquelles on peut tenter de répondre, etc.) sont disponibles pour chacun.

Le travail consiste aussi en partie à découvrir ce que contiennent les données. Votre exploration devra vous permettre de cibler des questions auxquelles ils vous est possible de répondre (selon les attributs décrits dans les données).

/net/html/perso/melancon/Visual_Analytics_Course/data/pages/chicoutimi_2016/devoir_maison_cars.txt · Last modified: 2016/05/12 18:34 by melancon