論文の概要: Show Me What's Wrong!: Combining Charts and Text to Guide Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00727v2
- Date: Sat, 26 Oct 2024 17:04:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 04:15:24.440896
- Title: Show Me What's Wrong!: Combining Charts and Text to Guide Data Analysis
- Title（参考訳）: グラフとテキストを組み合わせてデータ分析をガイドする!
- Authors: Beatriz Feliciano, Rita Costa, Jean Alves, Javier Liébana, Diogo Duarte, Pedro Bizarro,
- Abstract要約: 金融詐欺検出の文脈では、アナリストは取引データの中で不審な活動を素早く特定する必要がある。
これは、パターンの認識、グループ化、比較といった複雑な探索的なタスクからなる反復的なプロセスである。
これらのステップに固有の情報の過負荷を軽減するため、自動化された情報ハイライト、大規模言語モデルが生成するテキストインサイト、視覚分析を組み合わせたツールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.016592757754338
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Analyzing and finding anomalies in multi-dimensional datasets is a cumbersome but vital task across different domains. In the context of financial fraud detection, analysts must quickly identify suspicious activity among transactional data. This is an iterative process made of complex exploratory tasks such as recognizing patterns, grouping, and comparing. To mitigate the information overload inherent to these steps, we present a tool combining automated information highlights, Large Language Model generated textual insights, and visual analytics, facilitating exploration at different levels of detail. We perform a segmentation of the data per analysis area and visually represent each one, making use of automated visual cues to signal which require more attention. Upon user selection of an area, our system provides textual and graphical summaries. The text, acting as a link between the high-level and detailed views of the chosen segment, allows for a quick understanding of relevant details. A thorough exploration of the data comprising the selection can be done through graphical representations. The feedback gathered in a study performed with seven domain experts suggests our tool effectively supports and guides exploratory analysis, easing the identification of suspicious information.
- Abstract（参考訳）: 多次元データセットにおける異常の解析と発見は、さまざまな領域にわたる煩雑だが重要なタスクである。
金融詐欺検出の文脈では、アナリストは取引データの中で不審な活動を素早く特定する必要がある。
これは、パターンの認識、グループ化、比較といった複雑な探索的なタスクからなる反復的なプロセスである。
これらのステップに固有の情報の過負荷を軽減するために、自動化された情報ハイライト、大規模言語モデルが生成するテキストインサイト、および視覚分析を組み合わせたツールを提案する。
分析領域毎にデータのセグメンテーションを行い、各データを視覚的に表現し、より注意を要する信号に自動的な視覚的手がかりを利用する。
地域をユーザが選択すると,本システムはテキストとグラフィカルの要約を提供する。
テキストは、選択されたセグメントの高レベルと詳細なビューのリンクとして機能し、関連する詳細を素早く理解することができる。
選択を含むデータの徹底的な探索は、グラフィカルな表現によって行うことができる。
7つのドメインの専門家による調査で得られたフィードバックは、我々のツールが探索分析を効果的に支援し、ガイドし、不審な情報の識別を緩和することを示唆している。
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