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Análise do Comportamento dos Usuários Através de Visualização da Informação Barbara Moissa.

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Apresentação em tema: "Análise do Comportamento dos Usuários Através de Visualização da Informação Barbara Moissa."— Transcrição da apresentação:

1 Análise do Comportamento dos Usuários Através de Visualização da Informação Barbara Moissa

2 Sumário Objetivos Introdução Histórico Visualização da informação: modelo de referência e técnicas de representação e interação 2

3 Sumário Ferramentas de Análise do Comportamento do Usuário – Website Exploration Tool (WET) – Trail Explorer – Trail Explorer 2 Conclusão 3

4 Objetivo Entender o que é a análise comportamental do usuário, qual a sua finalidade e sua importância no comércio eletrônico Objetivos específicos: – Entender a conversão dos dados brutos para representações gráficas – Conhecer as representações gráficas e as maneiras de interagir com as representações visuais 4

5 Introdução: Problema Pascual-Cid (2008) cita dois interesses: – Projetar websites nos quais os usuários consigam encontrar facilmente o que procuram – Auxiliar analistas a melhorarem a experiência dos usuários em seus sistemas E uma necessidade: – Compreender e descobrir os padrões de navegações dos usuários do sistema analisado 5

6 Introdução: Solução Uma solução – Análise dos dados navegacionais Meio de analisar a usabilidade sem a participação direta do usuário (CYBIS, 2003 apud WEIRICH, 2006) – Identificar problemas no sistema – Técnicas de visualização da informação (VI) Representações gráficas manipuláveis (FREITAS et al, 2001) Permitem que o analista descubra padrões ou características (GHERSON; EICK; CARD, 1998) 6

7 Introdução: Justificativa para as técnicas de VI Figura 1. Dados brutos ARIZONA STATE UNIVERSITY. d 13 C and d 18 O of Carbonates. Disponível em:.http://kfleb.asu.edu/Analytical/gIRMS/Instrumentandanalysis/Analytical/Methods/Carbonates.html Acessado em 12 set

8 Introdução: Justificativa para as técnicas de VI Figura 2. Gráfico de barras, um modo de representar dados brutos ONLINE CHART TOOL. ONLINE CHART TOOL. Disponível em:. Acessado em 12 set

9 Introdução: Aspectos que Podem ser Analisados em Comércio Eletrônico Em comércio eletrônico (PIWIK, 2013): – Compras realizadas – Receita total – Valor médio das compras – Produtos comprados – Carrinhos abandonados Visitantes que abandoram os carrinhos Total dos produtos nestes carrinhos 9

10 Introdução: Aspectos que Podem ser Analisados em Comércio Eletrônico Ainda em comércio eletrônico (GEOTRUST, 2013): – Visitantes – Páginas visitadas – Site onde o visitante o encontrou 10

11 Introdução: Resumo A análise comportamental de usuário é um meio de conhecer os visitantes/clientes do seu comércio e identificar problemas no modelo de negócios 11

12 Histórico: Linha do Tempo 12 Figura 3. Linha do Tempo Produção da autora

13 Histórico: Três Gerações da Usabilidade Federici e Borsci (2013) separam a história da usabilidade em três períodos: – : não havia a necessidade porque os programadores eram também os usuários – : caracterizado pela evolução dos sistemas e dos modelos de interação Primeira interface gráfica interativa, o Sketchpad, foi criado pela Sun Systems – Após 1985: acessibilidade e a usabilidade tornaram-se centrais devido a popularização dos computadores e da Internet Distinção entre programadores e usuários 13

14 Histórico: Terceira Geração GUIs + popularização dos computadores = aumento nos problemas de acessibilidade e usabilidade Por volta de 1980 surgiu o primeiro teste de usabilidade conhecido como laboratory usability testing Rubin (1994 apud FEDERICI; BORSCI, 2013) cita considerações dos desenvolvedores: – Aumentar as vendas através do design mais competitivo – Criar um histórico de benchmarks de usabilidade – Diminuir custos com ligações 14

15 Histórico: Terceira Geração Métodos para coletas dados do usuário: – protocolos verbais (Ericsson and Simon 1984, 1987 apud FEDERICI; BORSCI, 2013) – Relato de incidentes críticos (del Galdo et al, 1986 apud FEDERICI; BORSCI, 2013) – Avaliações de satisfação dos usuários (Chin et al, 1988 apud FEDERICI; BORSCI, 2013) Na década de 90, foram explorados outros métodos de avaliação com o objetivo de diminuir os custos e o tempo exigidos (FEDERICI; BORSCI, 2013) 15

16 Histórico: Terceira Geração De acordo com ClickTale (2010) – 1993: arquivos de log, WebTrends (commercial web analytics) – 1996: Contadores de visitas, Accrue e WebSideStory – 1997: tags JavaScript – 2004: Criação da Web Analytics Association (WAA) – 2005: Google Analytics – 2006: In-Page analytics 16

17 Histórico: Terceira Geração TermoDescrição Arquivos de logMeio da analisar o comportamento do usuário a partir da coleta de dados realizada diretamente no servidor ao processar uma requisição de página Contadores de visitasRecurso que mostra para os visitantes e webmasters o total de visitas no site ou em uma página específica (CARVALHO, 2013) Tags JavaScriptCódigo incluso nas páginas HTML para possibilitar que o navegador do usuário realize ações na mesma (inclusive enviar dados ao servidor para serem salvos) Web AnalyticsÉ a ciência e arte de otimizar sites para aumentar a rentabilidade através da evolução da experiência dos usuários (WAISBERG; KAUSHIK, 2009). É uma abordagem de análise que envolve coletar, medir, monitorar, analisar e mostrar através de relatórios e gráficos o uso do site ou aplicação web para compreender a experiência dos usuários (CARVALHO, 2013). InPage AnalyticsQuando se analisa ações na página, como por exemplo play/pause em vídeos, coordenadas x e y dos cliques... Foi possibilitada pelas tags JavaScript 17

18 Visualização da Informação: Justificativa Como mencionado anteriormente, devido ao grande volume de dados coletados para analisar o comportamento do usuário, é mais fácil realizar análises através de representações gráficas interativas 18

19 Visualização da Informação: Modelo de Referência Existem diversos modelos de referência O mais difundido é o de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999) Todos abordam os dados brutos e a conversão destes, bem como o mapeamento para as estruturas visuais Apenas o de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999) aborda a interação do usuário 19

20 Visualização da Informação: Modelo de Referência 20 Figura 4. Modelo de referência de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999) CARD, S. K.; MACKINLAY, J. D.; SHNEIDERMAN, B. Readings in Information Visualization: using vision to think, 1st Edition. Morgan Kauffman, 1999.

21 Visualização da Informação: Modelo de Referência - Dados brutos São os dados coletados, aqueles que serão analisados Podem ser dados navegacionais de usuários, respostas de questionários, registros de vendas, etc 21

22 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Tabela de Dados Os dados brutos são convertidos em uma tabela de dados composta de variáveis (colunas), itens (linhas) e metadados, conforme o modelo de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999) Realizar somas de acordo com algum atributo, calcular uma média, ou qualquer outra operação necessária Freitas et al defendem que esta Tabela de Dados pode ser qualquer tipo de estrutura de dados (objeto, vetor, etc) 22

23 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Tabela de Dados numprodutopreçodata 1FogãoR$ 370,0001/11/2013 2GeladeiraR$ 1.250,0001/11/2013 3CafeteiraR$ 52,9001/11/2013 4FogãoR$ 370,0002/11/2013 5CafeteiraR$ 52,9003/11/2013 6GeladeiraR$ 1.250,0003/11/2013 7CafeteiraR$ 52,9004/11/ Exemplo: calcular a receita total por produto produtototal FogãoR$ 740,00 GeladeiraR$ 2.500,00 CafeteiraR$ 158,70 Dados brutos referentes a vendas de produtos Dados transformados para análise

24 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Estruturas Visuais Para chegar nesta etapa, a Tabela de Dados é mapeada em um estrutura visual (gráfico) Exemplo: mapear os dados transformados no exemplo anterior para um gráfico de barras 24 produtototal FogãoR$ 740,00 GeladeiraR$ 2.500,00 CafeteiraR$ 158,70 Dados transformados para análise Eixo xEixo y FogãoR$ 740,00 GeladeiraR$ 2.500,00 CafeteiraR$ 158,70 Mapeamento para um gráfico de barras

25 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Visualizações É o resultado final É o que o usuário vê É o gráfico 25

26 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Visualizações Exemplo: gráfico de barras do mapeamento anterior 26 Eixo xEixo y FogãoR$ 740,00 GeladeiraR$ 2.500,00 CafeteiraR$ 158,70 Mapeamento para um gráfico de barras Gráfico resultante

27 Visualização da Informação: Modelo de Referência – Interação Com o processo concluído, o usuário pode transformar a representação para extrair as informações que deseja Pode afetar desde os dados que são selecionados até a visualização final 27

28 Visualização da Informação: Técnicas de Representação De acordo com Card, Mackinlay e Shneiderman (1999), baseiam-se na utilização do espaço e possuem quatro abordagens: – ortogonais (1D, 2D e 3D); – multidimensionais (nD); – árvores; – redes. 28

29 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Ortogonais Utilizado para representar dados tabulares com poucas variáveis Histogramas, gráfico de barras, gráfico de linhas, gráfico de setores, gráfico de bolha, gráfico de área, gráfico de dispersão, mapa geográfico, etc 29

30 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Multidimensionais Utilizadas quando os dados tabulares possuem mais de três variáveis e as representações ortogonais são insuficientes Coordenadas paralelas e gráfico de radar 30 Figura 5. Gráfico de coordenadas paralelas Fonte: Inselberg (2008)

31 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores Representam relações hierarquicas ou de composição entre elementos como: diretórios de arquivos, árvores genealógicas (VAZ; CARVALHO, 2004) 5 maneiras de representá-las: 1.Nós e arestas; 2.Aninhamentos; 3.Adjacências; 4.Identação; 5.Matrizes. 31

32 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores Cada nó representa um elemento Cada aresta representa um relacionamento 32 Figura 6. Árvore representada através de nós e arestas Fonte: Adaptado de Graham; Kennedy (2010)

33 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores Representa o relacionamento entre, o que na representação através de nós e arestas seriam um nó pai e um nó filho, posicionando o nó filho dentro dos limites do nó pai (GRAHAM, KENNEDY, 2010) Treemaps 33 Figura 7. Árvore representada através de aninhamentos Fonte: Adaptado de Graham; Kennedy (2010)

34 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores A representação por adjacências posiciona os nós filhos próximos ao nó pai Requer uma definição de orientação pai e filho não só para diferenciar a relação entre nós irmãos como também para indicar a direção do relacionamento 34 Figura 8. Árvore representada através de adjacências Fonte: Adaptado de Graham; Kennedy (2010)

35 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores Na representação através de identações cada nível da árvore é identado de acordo com a sua profundidade Os filhos possuem uma margem esquerda um pouco maior que seu pai 35 Figura 10. Árvore representada através de identações Fonte: Adaptado de Graham; Kennedy (2010)

36 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Árvores Por fim, as representações através de matrizes evidenciam o parentesco entre pai e filho relacionando linhas e colunas (GRAHAM, KENNEDY, 2010) Linhas representam os pais e as colunas representam os filhos ou vice-versa 36 Figura 11. Árvore representada através de uma matriz Fonte: Adaptado de Graham; Kennedy (2010)

37 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Redes Assim como as árvores, as redes também representam relacionamentos entre entidades, porém não hierárquicos Uma rede é representada por um grafo, direcionado ou não, que é composto por vértices, que representam os elementos, e por arestas, que representam o relacionamento destes elementos 37

38 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Redes 38 Figura 12. Grafo direcionado Fonte: Adaptado de Pascual-Cid et al (2009)

39 Visualização da Informação: Técnicas de Representação - Redes Também podem ser representadas através de matrizes (da mesma maneira que uma árvore) Exemplos de redes: rede de computadores e diagramas entidade-relacionamento (banco de dados) 39

40 Visualização da Informação: Técnicas de Interação Para compreender melhor o conjunto de dados que está sendo trabalhado, o usuário pode sentir a necessidade de realizar algumas alterações no conjunto de dados As técnicas de interação auxiliam os usuários nestas manipulações 40

41 Visualização da Informação: Técnicas de Interação Yi et al (2007) propõem sete categorias de técnicas: 1.Seleção; 2.Exploração; 3.Reconfiguração; 4.Codificação; 5.Abstração/elaboração; 6.Filtragem; 7.Conexão. 41

42 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Seleção Permitem que os usuários selecionem itens de seu interesse de forma a analisá-los Distingue os itens de interesse dos demais e os usuários podem facilmente analisar os itens de seu interesse quando muitos itens estão representados 42

43 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Seleção 43 Figura 13. Seleção no programa Dust & Magnet Fonte: Yi et al (2007)

44 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Exploração Permitem que o usuário examine diferentes subconjuntos de dados Usuários normalmente podem ver apenas um número limitado de itens por vez Mais comum: panning Outra técnica é a Direct Walk 44

45 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Reconfiguração Fornecem aos usuários diferentes perspectivas dos dados visualizados através da troca da organização das representações Permitem que os usuários alterem a maneira que os itens estão organizados ou o alinhamento destes Exemplos: ordenar e reorganizar colunas em uma tabela, mover os nós de um grafo 45

46 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Codificação Permitem que os usuários alterem a representação visual (cor, tamanho, forma) dos dados Exemplos: alterar o gráfico 46

47 Visualização da Informação: Técnicas de Interação – Abstração/Elaboração Habilitam o usuário a ajustar o nível de abstração dos dados representados Alterar de visão geral para uma visão mais detalhada Exemplos: tooltip, zoom in, zoom out 47

48 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Filtragem Permitem que os usuários alterem o conjunto de dados que é representado com base em algumas condições específicas Exemplos: sliders para selecionar um intervalo de valores, checkboxes para selecionar valores específicos ou ainda através da interação com o teclado 48

49 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Conexão Permitem que o usuário destaque associações e relações entre itens Mostram itens escondidos que são relevantes a um item específico Exemplo: ao passar o ponteiro do mouse sobre um nó em um grafo, destacar os nós relacionados a ele 49

50 Visualização da Informação: Técnicas de Interação - Outras Yi et al (2007) citam outras técnicas que não são exclusivas da Visualização da Informação Exemplos: desfazer e refazer operações ou alterar configurações do sistema 50

51 Visualização da Informação: Modelo de Referência - Relembrando 51 Figura 14. Modelo de referência de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999) CARD, S. K.; MACKINLAY, J. D.; SHNEIDERMAN, B. Readings in Information Visualization: using vision to think, 1st Edition. Morgan Kauffman, 1999.

52 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário Website Exploration Tool Trail Explorer Trail Explorer 2 52

53 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Website Exploration Tool (WET) – Ferramenta visual de suporte à mineração de dados na web – Sua principal característica é a capacidade de criar uma representação visual baseando-se na estrutura, no conteúdo e na utilização do website analisado – Seu diferencial são as diversas visualizações combinadas 53

54 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Composta de três módulos – Sistema de Recuperação da Informação e Web Mining – Sistema da Lógica do Grafo – Sistema de Visualização 54

55 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Sistema de Recuperação da Informação e Web Mining – Utiliza um crawler para obter a estrutura do site, bem como seu conteúdo – Calcula um conjunto de métricas dos dados de navegação coletados – Salva no banco de dados 55

56 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Sistema da Lógica do Grafo – O objetivo deste módulo é evitar sobrecargas computacionais e visuais – Extrai subgrafos significativos da estrutura do site para simplificar o processo de análise Exemplo: nós com uma determinada porcentagem de acessos – Retorna um arquivo XML 56

57 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) 57 Figura 15. Exemplo da extração do subgrafo da WET Fonte: Adaptado de Pascual-Cid (2008)

58 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) 58 Figura 16. Estrutura da WET Fonte: Tradução de Pascual-Cid (2008)

59 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Sistema de Visualização – Módulo que efetivamente cria a visualização dos dados – Três visualizações principais: uma representação hierárquica da estrutura do website, outra dos caminhos percorridos mais comuns a partir de uma determinada página de entrada e um grafo ilustrando todos os caminhos percorridos 59

60 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) 60 Figura 17. Interface da WET Fonte: Pascual-Cid (2008)

61 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Website Exploration Tool (WET) Técnicas de representação: – Árvore radial – Treemap – Grafos – Gráfico de barras Técnicas de interação: – Definir o nó de origem da árvore – Alterar todas as visualizações ao mesmo tempo 61

62 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Trail Explorer Trail Explorer – Seu objetivo é ajudar na compreensão da experiência do usuário em um fluxo de páginas – Permite a correlação do tempo com a taxa de sucesso em um determinado fluxo 62

63 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Trail Explorer 2 Trail Explorer 2 – Duas etapas: consulta de dados e a criação da representação gráfica – Análise de dados temporais – Níveis de detalhamento – A interface é igual a versão anterior 63

64 Ferramentas Para Análise do Comportamento do Usuário: Trail Explorer e Trail Explorer 2 64 Figura 18. Interface da Trail Explorer e Trail Explorer 2 Fonte: Shen; Sundaresan (2010)

65 Estudo de Caso: Trail Explorer Estudos de Caso da utilização da ferramenta Trail Explorer pelos analistas do eBay – Fluxo de pagamento – Fluxo de cadastro 65

66 Estudo de Caso: Trail Explorer Fluxo de Conclusão de Compra – Impacta diretamente na receita do eBay – Tornar este processo o mais fácil possível – Reduzir o número de desistentes 66 Figura 19. Fluxo de Conclusão de Compra no Ebay Fonte: Shen; Sundaresan (2010)

67 Estudo de Caso: Trail Explorer Foi descoberta uma correlação entre o tempo gasto na página de Revisão da Compra e a Taxa de Sucesso – Quanto maior o tempo na página de Revisão da Compra, menor a taxa de sucesso Foi decidido que esta página seria simplificada para reduzir o tempo que os usuário permanecem nela 67

68 Estudo de Caso: Trail Explorer Fluxo de Registro Se o usuário se sentir frustrado e ir embora, o eBay perde um cliente 68 Figura 20. Fluxo de Registro no Ebay Fonte: Shen; Sundaresan (2010)

69 Estudo de Caso: Trail Explorer Principal descoberta feita foi em relação a seleção do país 33,5% dos usuários ia embora do sistema após esta etapa O problema foi corrigido e a taxa de sucesso deste processo cresceu 69

70 Estudo de Caso: Trail Explorer Outras descobertas: – Etapas mais demoradas – Padrões de diferentes tipos de clientes A maioria ocasionou em modificações do sistema 70

71 Conclusão A análise comportamental de usuário é um meio de conhecer os visitantes/clientes do seu comércio e identificar problemas no modelo de negócios 71

72 Conclusão As técnicas de visualização da informação auxiliam no processo de analisar os dados navegacionais coletados pois permitem a análise gráfica e interativa dos mesmos 72

73 Conclusão A partir do estudo de caso de ferramentas como WET, Trail Explorer e Trail Explorer 2 pode-se afirmar que analisar o comportamento do usuário frente a um sistema traz resultados positivos para o seu negócio, visto que a partir dos padrões navegacionais é possível descobrir os problemas no sistema e solucioná-los 73

74 Conclusão A partir da solução para os problemas/barreiras encontrados, os usuários não terão dificuldades em, por exemplo, realizar uma compra em seu sistema 74

75 Referências FREITAS, C. M. D. S.; CHUBACHI, O. M.; LUZZARDI, P. R. G.; CAVA, R. A. Introdução à Visualização de Informações. Revista de Informática Teórica e Aplicada, Porto Alegre, RS, Brasil, v. 8, n. 2, p , GEOTRUST. Introduction to Web Analytics for E-Commerce: How to Track Activity to Optimize your Web Site. Disponível em. Acesso em 12 set ecommerce.pdf GHERSON, N.; EICK, S. G.; CARD, S. Information Visualization. Interactions, New York, NY, USA, v.5, n. 2, p. 9-15, MOISSA, B. O Uso de Técnicas de Visualização da Informação para Representação de Informações Web Analytics em Sistemas Educacionais. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade do Estado de Santa Catarina (Em andamento). Joinville, PASCUAL-CID, V. An information visualization system for the understanding of web data. IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology (VAST 08), p PIWIK. Ecommerce reports in Piwik. Disponível em. Acesso em 12 set 2013.http://piwik.org/docs/ecommerce-analytics/#toc- ecommerce-reports-in-piwik 75

76 Referências FEDERICI, S.; BORSCI, S. Usability evaluation: models, methods, and applications. International Encyclopedia of Rehabilitation. Disponível em. Acesso em 20 set CLICKTALE. A Brief History of Web Analytics Disponível em. Acesso em 20 set 2013.http://blog.clicktale.com/2010/11/17/a-brief-history-of-web-analytics/ WAISBERG, D.; KAUSHIK, A. Web Analytics 2.0: empowering customer centricity. SEM.org Journal, Vol. 2 No. 1. Disponível em. Acesso em 01 nov HABER, R. B.; MCNABB, D. A. Visualization Idioms: a conceptual model for scientific visualization systems. Visualization in Scientific Computing. p CHI, E. H.; RIEDL, J. T. An Operator Interaction Framework for Visualization Spreadsheets. Proceedings of IEEE Information Visualization Symposium

77 Referências CARVALHO, L. S. O uso de web analytics para melhorar a análise do comportamento do aluno no AdaptWeb. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade do Estado de Santa Catarina (Em andamento). Joinville, CARD, S. K.; MACKINLAY, J. D.; SHNEIDERMAN, B. Readings in Information Visualization: using vision to think, 1st Edition. Morgan Kauffman, CAMPO, M.; OROSCO, R.; TEYSEYRE, A. Automatic Abstraction Management in Information Visualization Systems. Proceedings of the International Information Visualization Conference. p.50-56, YI, J. S.; KANG, Y.; STASKO, J. T.; JACKO, J. A. Toward a Deeper Understanding of the Role of Interaction in Information Visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. p WEIRICH, R. Análise de log para a avaliação do comportamento do aluno no AdaptWeb. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade do Estado de Santa Catarina. Joinville,

78 Referências VAZ, F. R.; CARVALHO, C. L. Visualização de Informações. Relatório técnico -Universidade Federal de Goiás SHEN, Z.; WEI, J.; SUNDARESAN, N.; MA, K. Visual Analysis of Massive Web Session Data. IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization. p SHEN, Z.; SUNDARESAN, N. Trail Explorer: Understanding User Experience in Webpage Flows. IEEE VisWeek Discovery Exhibition. p PASCUAL-CID, V.; BAEZA-YATES, R.; DUSTELER, J. C.; MINGUEZ, S.; MIDDLETON, C. New Techniques for Visualizing Web Navigational Data. 13th International Conference Information Visualization. p GRAHAM, M.; KENNEDY, J. A survey of multiple tree visualisation. Information Visualization. v. 9, n. 4, p


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