
Computational Notebooks wie Jupyter Notebook sind die beliebtesten Programmierumgebungen unter Datenwissenschaftlern. Viele Visualisierungsforscher und -praktiker haben interaktive Visualisierungstools entwickelt, die Notebooks unterstützen, aber es ist wenig über das geeignete Design dieser Tools bekannt. Um diese kritische Forschungslücke zu schließen, untersuchen wir die Designstrategien in diesem Bereich, indem wir 163 Notebook-Visualisierungstools analysieren.


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Interaktive Visualisierungen in Computational Notebooks: Designstrategien und Möglichkeiten


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Ein räumliches Constraint-Modell ermöglicht die Manipulation statischer Visualisierungen durch Operationen wie Auswahl, Filterung, Navigation, Anordnung und Aggregation.


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Aktivierung statischer Visualisierungen durch ein räumliches Constraint-Modell
