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ar-filho/inf723-tp

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Trabalho Prático INF 723

Departamento de Informática - Universidade Federal de Viçosa Visualização de Dados 2022/01 - INF 723 Profa. Sabrina de Azevedo Silveira Discente Airton Ribeiro Filho

Trabalho Prático

Desenvolver um projeto relacionado ao seu trabalho de pós-graduação. Este projeto deve realizar uma proposta de representação visual interativa aplicada ao trabalho de mestrado/doutorado.

Table of contents generated with markdown-toc

Base de Dados

  • 4 meses de logs de autorizações da rede sem fio
  • 14,2m requisições
  • dispositivos (36k dispositivos) - sem localização exata
  • ponto de acesso (108 aps)
  • timestamp
  • método de autenticação utilizado (dado extremamente incompleto)

Caracterização Anterior

A caracterização anterior, em visualização clássica e sem interatividade.

Caracterização Anterior

Base de Dados Reprocessada

Base de dados processada com dados estatísticos simples, porém para otimizar a inicialização dos datasets.

Novas bases:

  • df_client
  • df_ap

Objetivos da Visualização

Apresentar o dataset de forma interativa para atrair maiores usuários interessados. Áreas de interesses:

  • redes
  • gestão de identidades
  • mobilidade

Mostrar as características do dataset com informação sobre demanda, análise de um grupo específico de dados, ajustes dinâmicos, ampliação e redução da visualização, seleção com sliders e menus flutuantes.

Contribuição Principal: Dataset será disponibilizado para a comunidade acadêmica, e a apresentação da base de dados de forma interativa poderá trazer maiores interessados.

Ferramentas

Python 3.9.2

  • Plotly 5.8.0
  • Dash 2.4.1 / Flask 2.1.2
  • NumPy 1.22.4
  • Pandas 1.4.2

Opções da Visualização

  • Características da base de dados
  • Escolha de Dispositivo para Comparação
  • Seleção de Grupos (visível / ocultado)
  • Seleção para Top Pontos de Acessos

Caracterização Atual

Estratégias Utilizadas

O dashboard foi construído para poder visualizar os dados que o compõem, para entender a semântica das características e para poder analisar melhor os dados. Foram utilizadas as seguintes técnicas: ampliação e redução, panning, datalhes sob demanda, remoção de variáveis, visualização ordenada, comparação com uso de filtros, redimensionamento de escala, e reprocessamento da base de dados para realizar uma re-expressão.

Todos os gráficos podem ser ampliados e reduzidos selecionando com o mouse, ou clicando duas vezes na visualização. A seleção para zoom pode ser em uma direção horizontal, uma direção vertical, em regiões retangulares ou circulares. O panning, deslizar a imagem, está disponível em todas as visualizações, portante pode-se fazer isso clicando e arrastando os eixos x e y. Todas as visualizações permitem explorar detalhes sob demanda, apresentando valores mais detalhados ao posicionar o mouse sobre os dados da visualização.

Em alguns gráficos pode-se adicionar e remover variáveis de forma dinâmica selecionando os objetos diretamente na legenda.

Temos o uso de uma visualização de forma ordenada para facilitar a comparação dos valores da característica analisada.

Em uma das visualizações é possível realizar a comparação de uma determinada característica com entradas diferentes de forma dinâmica. Nessa visualização é utilizado o filtro de seleção das entradas com slider.

Tem-se uma visualização que permite selecionar, de forma dinâmica, características para serem analisadas, e tem a opção de redimensionamento ao ajustar o eixo y em escala logarítmica ou decimal.

A base de dados foi reprocessada para facilitar a exibição de alguns dados estatísticos e essa re-expressão traz novos dados ao mesmo dataset, porém de uma forma mais simples.

Contatos:

Airton Ribeiro Filho

[email protected]

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