Value Visualization is illustrated

Value Visualization is illustrated by an example in Figure 1c. In
contrast with its original interface in Figure 1a,
ours can highlight those popular options (e.g., “Pennsylvania”, “Texas”)
by enlarging them for the ease of scrolling selection.
The intensity of popularity is provided by the data analytics layer through estimating COUNT
(i.e., the number of tuples matched with the value) from the underlying hidden database. An accurate estimation is desirable to ensure that the most popular options would be the most noticeable.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีแสดงการแสดงภาพประกอบเพลงค่าตามตัวอย่างในรูปที่ 1 c ในความแตกต่างกับอินเทอร์เฟซของต้นฉบับในรูป 1a เราสามารถเน้นตัวเลือกยอดนิยมเหล่านั้น (เช่น "เพนซิลวาเนีย" "เท็กซัส") โดยขยายเพื่อให้ง่ายต่อการเลื่อนตัวเลือก ความเข้มของความนิยมโดยชั้นวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านการประเมินจำนวน(เช่น จำนวนจับคู่กับค่า tuples) จากฐานข้อมูลที่ซ่อนอยู่ภายใต้การ การประเมินที่ถูกต้องคือต้องให้แน่ใจว่า ตัวเลือกที่นิยมมากที่สุดจะเห็นได้ชัดที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การแสดงค่าที่จะแสดงโดยตัวอย่างในรูปที่ 1 c ในทางตรงกันข้ามกับอินเตอร์เฟซที่เดิมในรูปที่ 1a, เราสามารถเน้นผู้ที่เลือกที่นิยม (เช่น "เพนซิล", "เท็กซัส") โดยการขยายพวกเขาเพื่อความสะดวกในการเลื่อนการเลือก. ความรุนแรงของความนิยมที่ให้บริการโดยชั้นการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการประเมิน COUNT (เช่นจำนวน tuples ตรงที่มีค่า) จากฐานข้อมูลพื้นฐานที่ซ่อน การประเมินความถูกต้องเป็นที่พึงปรารถนาเพื่อให้แน่ใจว่าตัวเลือกที่นิยมมากที่สุดจะเห็นได้ชัดที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การแสดงค่าจะแสดงโดยตัวอย่างในรูป c .
ตรงกันข้ามกับอินเตอร์เฟซเดิมในรูป 1A ,
เราสามารถเน้นผู้ที่นิยมเลือก ( เช่น " เพนซิลวาเนีย " , " เท็กซัส " )
โดยขยายให้ความสะดวกในการเลือก
ความเข้มของความนิยมโดยชั้นวิเคราะห์ข้อมูลผ่านประมาณนับ
( เช่นจำนวนที่มีการจับคู่กับค่า ) จากต้นแบบที่ซ่อนอยู่ในฐานข้อมูล การประเมินความถูกต้องเป็นที่พึงปรารถนาเพื่อให้แน่ใจว่าตัวเลือกที่นิยมมากที่สุดจะเห็นได้ชัดที่สุด