Vizualizace velkých dat

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00086749" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00086749 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Vizualizace velkých dat

Popis výsledku v původním jazyce

Zatímco pro manipulaci s velkými objemy dat již existuje řada přístupů, transformace velkých dat, jejich čištění, předzpracování a následné analytické zpracování zůstává stále výzvou. Jednu z přirozených cest usnadňujících další zpracování představuje jejich vizualizace (visual data mining) a také vývoj uživatelských rozhraní usnadňujících manipulaci s daty. Zajímavé znalosti neodhalíme jen zkoumáním detailů, ale lépe z nadhledu v podobě různých vztahů a skrytých souvislostí. Nové přístupy, často založené na pokročilých statistických a vizualizačních metodách, dovolují výsledky prezentovat v jednoduché a přehledné formě. V této přednášce podáme přehled metod visual data mining. Poté budeme demonstrovat použití vizualizačních metod při analýze reálnýchdat. Na závěr uvedeme, zda a do jaké míry metody a nástroje pro dobývání znalostí z dat reagují nebo by měly reagovat na heslo "Big data".

Název v anglickém jazyce

Visualization of Big Data

Popis výsledku anglicky

The amount of data available is huge and analysts need to process these large amounts of data effectively. Often, they focus on multidimensional time dependent data. Analytical systems that make use of consistent integration of interactive visualizationand data processing techniques are essential in supporting of an effective analysis. The systems also need to enable analysts the possibility to flexibly manage the analytical process. We present a tool that makes use of new visualization methods enabling visualization of multidimensional data and the interactive exploration of data with temporal characteristics. The proposed approach employs combination of animations and trajectory-based visualizations to allow analyzing data points based on their relations with the time dimension. We also illustrate how the designed approach can be used to analyze study related data.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the Annual Conference on Data and Knowledge

ISBN

9788024838243

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

15-17

Název nakladatele

Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava

Místo vydání

Ostrava

Místo konání akce

Prague

Datum konání akce

1. 1. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—