Visual Analytics Methoden zur visuellen sowie automatischen Analyse von multivariaten, zeitorientierten Daten und Informationen

Beschreibung

Die uns zur Verfügung stehenden Möglichkeiten zur Generierung und Sammlung von Daten und Informationen haben in den letzten Jahren eine immense Steigerung erfahren, die traditionelle Methoden der Datenanalyse, wie Tabellenkalkulationen, ad-hoc Anfragen oder simple Visualisierungen bei weitem überfordern. Die Untersuchung von Trends, Mustern und Zusammenhängen sind im Besonderen beim Umgang mit großen Datenmengen von Bedeutung. Die visuelle Wahrnehmung des Menschen ist hoch entwickelt und vor allem darauf spezialisiert, visuelle Muster rasch zu erkennen. Deshalb können Visualisierungen sehr erfolgreich bei der Unterstützung solcher Aufgaben eingesetzt werden. Aber angesichts der riesigen Datenmengen, denen wir heutzutage gegenüberstehen, ist die ausschließliche Anwendung visueller Methoden nicht ausreichend. Zeit ist über viele Anwendungsbereiche hinweg eine wichtige Datendimension. Es existieren allerdings nur wenige Methoden zur Unterstützung der Analyse von zeitorientierten Daten und Informationen. Der Hauptgrund dafür ist, dass Zeit - im Gegensatz zu anderen quantitativen Datendimensionen, die normalerweise „flach“ organisiert sind - eine inhärente Struktur enthält und durch einzigartige Charakteristika geprägt ist, die ihre Komplexität dramatisch erhöhen und spezielle Methoden zur Unterstützung der Analyse und Visualisierung erfordern. Besonders jene Probleme, die durch die Kombination von mehreren, heterogenen Datenquellen in reellen Anwendungsszenarien entstehen, übersteigen oft die Möglichkeiten derzeitiger Methoden. Aim Um diese methodischen Lücken innerhalb des Projektes DisCo* schließen zu können, zielen wir auf die Entwicklung neuer Visual Anlytics Methoden zur visuellen sowie automatischen Analyse von multivariaten, zeitorientierten Daten und Informationen ab, um neue und unerwartete Trends, Muster und Beziehungen erkennen zu können. Die Hauptziele der verzahnt operierenden visuellen und analytischen Methoden sind die Sicherstellung der Benutzbarkeit und gute Steuerbarkeit der integrierten Mining Techniken durch den Einsatz interaktiver Visualisierungen und visueller Benutzerschnittstellen. * ... Das Wort „disco“ kommt aus dem Lateinischen und bedeutet „ich lerne“.

Details

Projektzeitraum 01.03.2007 - 30.05.2010
Fördergeber FFG
Förderprogramm FIT-IT Visual Computing
Projekt­mitarbeit Peter Klinka Dr. Eva Mayr Dipl.-Ing. Dr. Karin Elisabeth Siebenhandl Mag. Michael Smuc

Publikationen

Bertone, A.; Lammarsch, T.; Turic, T.; Aigner, W.; Miksch, S.; Gärtner, J. (2010). MuTIny: A Multi-Time Interval Pattern Discovery Approach To Preserve The Temporal Information In Between. European Conference on Data Mining (ECDM'10)

Smuc, M.; Mayr, E.; Lammarsch, T.; Aigner, W.; Miksch, S.; Gärtner, J. (2009). To Score or Not to Score? Tripling Insights for Participatory Design. IEEE Computer Society Press, IEEE Computer Graphics and Applications

Bertone, A. (2007). Evaluation of SAX functionalities . DUK

Bertone, A. (2007). A Matter of Time: Machine Learning and Temporal Data Mining . DUK

Lammarsch, T. (2007). Toolkits für die Visualisierung. DUK

Vorträge

MuTIny: A Multi-time Interval Pattern Discovery Approach To Preserve The Temporal Information In Between

ECDM 2010 , 29.07.2010

Team

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