Titelaufnahme

Titel
Facets of time : making the most of times structure in interactive visualization / Tim Lammarsch
VerfasserLammarsch, Tim
Begutachter / BegutachterinMiksch, Silvia ; Keim, Daniel
Erschienen2010
UmfangXII, 206 S. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2010
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Informationsvisualisierung / Zeitorientierte Daten / Struktur der Zeit / Interaktive Visualisierung / Visual Analytics
Schlagwörter (EN)Information Visualization / Time-oriented Data / Structure of Time / Interactive Visualization / Visual Analytics
Schlagwörter (GND)Information / Visualisierung / Dialogsystem / Zeit
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-34566 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
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Facets of time [6.8 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Zeitorientierte Daten sind in vielen praktischen Problemen aus Gebieten wie Gewerbe, Medizin oder Ökologie allgegenwärtig. Probleme, die mit zeitorientierten Daten in Zusammenhang stehen, bedürfen besonderer Aufmerksamkeit, da sich Zeitdaten von anderen Arten an Daten unterscheiden. Zeit hat eine inhärente Struktur, die man vor allem am Kalenderaspekt ersehen kann: Zeit ist aus Granularitäten wie Jahren oder Jahreszeiten zusammengesetzt. Da diese Granularitäten natürliche wie soziale Aspekte beeinflussen, die sich in den Daten wiederfinden, kann es die Menge gefunder Informationen deutlich vergrößern, wenn man die Struktur der Zeit in Datenanalysemethoden explizit ausnutzt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Struktur der Zeit in interaktive Visualisierungen zu integrieren. Wir erwarten, dass ein großer Bereich potentieller BenutzerInnen mit vielfältigen Aufgaben davon profitieren wird.

Zusammenfassung (Englisch)

Time-oriented data are ubiquitous in many real-world problems from areas like business, medicine, or ecology. Problems involving time-oriented data need special attention because time data are different from other kinds of data. Time has an inherent structure, most prominently seen in the calendar aspect of time being composed of smaller granularities, like years and seasons. As these granularities influence natural and social aspects found again in the data, explicitly harnessing the structures of time in data analysis methods can greatly improve the amount of information gained. The goal in this thesis is to include the structure of time in interactive visualizations. We envision a broad range of any possible users and tasks that have a connection to this area.