संवेदनशीलता विश्लेषण के लिए प्रवाह-आधारित स्कैटरप्लॉट

मल्टी-डायमेंशनल डेटा का दृश्यांकन चुनौतीपूर्ण होता है क्योंकि डेटा में जटिल संबंधों की संख्या हो सकती है, जो दृश्य रूप से पहचानना कठिन होते हैं। इस समस्या का एक मुख्य कारण यह है कि उच्च-आयामी डेटा को 2डी या 3डी में प्रस्तुत करने पर अनिवार्य रूप से जानकारी का नुकसान होता है। हालांकि 2डी स्कैटरप्लॉट अपनी सरलता और परिचितता के कारण सर्वव्यापी हैं, लेकिन इनके बुनियादी रूप में बहुत अधिक विविधताएँ नहीं हैं। इस पेपर में, हम स्कैटरप्लॉट का उपयोग करके मल्टीडायमेंशनल डेटा को दृश्यांकित करने का एक नया तरीका प्रस्तुत करते हैं। हम एक चर के संबंध में दूसरे चर के स्थानीय परिवर्तन को उजागर करने के लिए संवेदनशीलता गुणांक का उपयोग करके 2डी स्कैटरप्लॉट का विस्तार करते हैं। जब इसे स्कैटरप्लॉट पर लागू किया जाता है, तो इन संवेदनशीलताओं को वेग के रूप में समझा जा सकता है, और resulting visualization एक प्रवाह क्षेत्र की तरह प्रतीत होता है। हम प्रवाह-क्षेत्र विश्लेषण के आधार पर कई ऑपरेशन्स भी प्रस्तुत करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को कुशलतापूर्वक बिंदुओं को नेविगेट, चयनित और क्लस्टर में मदद करते हैं। हम विभिन्न क्षेत्रों में कई मल्टीडायमेंशनल डेटा सेट का उपयोग करके इस दृष्टिकोण की लचीलापन और सामान्यता को दर्शाते हैं।