• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Evinton Antonio Cordoba Mosquera
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2017
Orientador
Banca examinadora
Minghim, Rosane (Presidente)
Eler, Danilo Medeiros
Paiva, José Gustavo de Souza
Rodrigues Junior, José Fernando
Título em português
Uma nova metáfora visual escalável para dados tabulares e sua aplicação na análise de agrupamentos
Palavras-chave em português
Agregação de dados
Análise de agrupamentos
Análise visual
Dados tabulares
Mineração de dados
Visualização de dados
Resumo em português
A rápida evolução dos recursos computacionais vem permitindo que grandes conjuntos de dados sejam armazenados e recuperados. No entanto, a exploração, compreensão e extração de informação útil ainda são um desafio. Com relação às ferramentas computacionais que visam tratar desse problema, a Visualização de Informação possibilita a análise de conjuntos de dados por meio de representações gráficas e a Mineração de Dados fornece processos automáticos para a descoberta e interpretação de padrões. Apesar da recente popularidade dos métodos de visualização de informação, um problema recorrente é a baixa escalabilidade visual quando se está analisando grandes conjuntos de dados, resultando em perda de contexto e desordem visual. Com intuito de representar grandes conjuntos de dados reduzindo a perda de informação relevante, o processo de agregação visual de dados vem sendo empregado. A agregação diminui a quantidade de dados a serem representados, preservando a distribuição e as tendências do conjunto de dados original. Quanto à mineração de dados, visualização de informação vêm se tornando ferramental essencial na interpretação dos modelos computacionais e resultados gerados, em especial das técnicas não-supervisionados, como as de agrupamento. Isso porque nessas técnicas, a única forma do usuário interagir com o processo de mineração é por meio de parametrização, limitando a inserção de conhecimento de domínio no processo de análise de dados. Nesta dissertação, propomos e desenvolvemos uma metáfora visual baseada na TableLens que emprega abordagens baseadas no conceito de agregação para criar representações mais escaláveis para a interpretação de dados tabulares. Como aplicação, empregamos a metáfora desenvolvida na análise de resultados de técnicas de agrupamento. O ferramental resultante não somente suporta análise de grandes bases de dados com reduzida perda de contexto, mas também fornece subsídios para entender como os atributos dos dados contribuem para a formação de agrupamentos em termos da coesão e separação dos grupos formados.
Título em inglês
A scalable visual metaphor for tabular data and its application on clustering analysis
Palavras-chave em inglês
Clustering analysis
Data aggregation
Data mining
Data visualization
Tabular data
Visual analytics
Resumo em inglês
The rapid evolution of computing resources has enabled large datasets to be stored and retrieved. However, exploring, understanding and extracting useful information is still a challenge. Among the computational tools to address this problem, information visualization techniques enable the data analysis employing the human visual ability by making a graphic representation of the data set, and data mining provides automatic processes for the discovery and interpretation of patterns. Despite the recent popularity of information visualization methods, a recurring problem is the low visual scalability when analyzing large data sets resulting in context loss and visual disorder. To represent large datasets reducing the loss of relevant information, the process of aggregation is being used. Aggregation decreases the amount of data to be represented, preserving the distribution and trends of the original dataset. Regarding data mining, information visualization has become an essential tool in the interpretation of computational models and generated results, especially of unsupervised techniques, such as clustering. This occurs because, in these techniques, the only way the user interacts with the mining process is through parameterization, limiting the insertion of domain knowledge in the process. In this thesis, we propose and develop the new visual metaphor based on the TableLens that employs approaches based on the concept of aggregation to create more scalable representations of tabular data. As application, we use the developed metaphor in the analysis of the results of clustering techniques. The resulting framework does not only support large database analysis but also provides insights into how data attributes contribute to clustering regarding cohesion and separation of the composed groups
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2018-02-07
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2014. Todos os direitos reservados.