Visualizing Temporal Periodicity in Categorical Datasets

When analysing time series data, identifying periodic patterns is a common task. Several methods have been proposed to locate such patterns, many of them utilizing visualizations. One such visualization proposed in the past has been the Spiral Display, a method in which time series data is mapped onto a spiral representation of a timespan. Using an appropriate period for this spiral, periodic patterns reveal themselves radially. Most implementations of the spiral display to date have focused on quantitative, continuous and univariate data, using encoding schemes which are consistent with that premise. Here, an alternative implementation of the Spiral Display is presented, which deals primarily with categorical, discrete and multivariate data with a glyph-based representation of datapoints, using colour hue and shape to encode attribute data. In order to facilitate exploratory analysis, several interaction features were added, including controls for detail, overview, suppression, encoding control, spiral control and animation of the spiral period. Several methods for visualizing time series data are also evaluated, along with techniques for interaction and data encoding which had bearing on the development of the implementation. User tests have shown that the implementation is an effective means of finding periodic patterns in time series data of the format above. Tests have revealed several factors which affect the difficulty of finding such patterns as well as highlighting the importance of interaction features such as animation, encoding and suppression. Testing has also revealed that, while powerful, the Spiral Display requires an amount of learning to utilize properly and that there is a tendency among users to rely on more conventional means of determining pattern periods when that is feasible. Referat Visualisering av tidsmässig periodicitet i kategoriska datamängder Vid analys av tidsbaserad data är en vanlig uppgift att finna periodiska mönster. Ett flertal metoder har blivit presenterade för att upptäcka sådana mönster varav många använder sig av visualiseringar. En av de visualiseringar som använts tidigare är spiraldisplayen, vilken är en metod i vilken tidsdata överförs och visas på en spiralrepresentation utav ett tidsspann. När en lämplig period för denna spiral används så visar sig eventuella mönster radiellt. De flesta implementationer utav spiraldisplayen har hittills fokuserat på kvantitativ och kontinuerlig data med en variabel och använder visuella kodningsmetoder som passar den premissen. I denna rapport presenteras en alternativ implementation av spiraldisplayen som primärt fokuserar på tidsmässig data som är kategorisk, diskret och utgörs av multipla variabler. Detta åstadkoms genom att använda sig av en glyfbaserad representation utav datapunkter, med färgkulör och form för att koda attributdata. För att underlätta utforskande analys utav datamängden så tillades ett flertal interaktionskomponenter, inkluderande kontroller för detaljvy, översiktsvy, undertryck, kodningskontroll, spiralkontroll samt animation av spiralperioden. Ett flertal metoder för visualisering utav tidbaserad data evalueras även samt tekniker för interaktion och datakodning som haft en inverkan på implementationen. Användartester har visat att implementationen utgör ett effektivt verktyg för att finna periodiska mönster i tidsbaserad data enligt mönstret ovan. Tester har visat ett flertal faktorer som påverkar svårigheten i att finna sådana mönster samt understryker vikten av interaktionsfunktioner såsom animation, kodning och undertryck. Tester har även påvisat att spiraldisplayen, trots dess styrkor, kräver en viss inlärning innan den kan användas effektivt samt att det finns en tendens hos användare att förlita sig på mer konventionella metoder för att bestämma mönsterperioder när detta visar sig möjligt.