Interaktive Visualisierung und Analyse der mehrdimensionalen Daten anhand Projektionen

Grunddaten zu diesem Projekt

Beschreibung

Heutzutage sind gemessene oder simulierte Daten oft multidimensional und beschreiben gleichzeitig mehrere Eigenschaften der Objekten als Skalar-, Vektor- oder Tensorgrößen. Moderne Datenanalyse dient z.B. soziale Prozesse zu erforschen, klimatologische Zusammenhänge zu entdecken und astrophysikalische Hypothesen zu überprüfen. Die gesonderte Analyse der einzelnen Attribute gewährt keinen tiefen Einblick in das Zusammenspiel der Dimensionen und in die innere Datenstruktur. Nur die gleichzeitige Analyse allen Datenkomponenten ermöglicht die Erforschung charakteristischer Eigenschaften der Daten. Die visuelle Darstellung und Analyse von mehrdimensionalen Daten fand daher zunehmende Beachtung in den letzten Jahren. Verschiedene interaktive Werkzeuge, die dem Benutzer ermöglichen, die Daten in interaktiven Bildfolgen zu erforschen, sind ein wichtiger Teil moderner Visualisierungssysteme. Projektionen bilden mehrdimensionale Information in einen niedrigdimensionalen Raum (oft 2D) ab und ermöglichen visuelle interaktive Datenanalyse. Gefragt sind somit die für den Benutzer intuitive und verständliche Projektionen und Entwicklung der interaktiven Werkzeuge für die effiziente Untersuchung, Transformation und Analyse der Datensätze. Große Anzahl der Dimensionen und/oder große Datenmenge verlangsamen jedoch die Systemreaktionszeit und beeinträchtigen dadurch negativ die Verwendbarkeit der interaktiven Systeme. Wir schlagen Methoden für die Förderung der Skalierbarkeit der interaktiven Systeme vor, wo die Kontrollwerkzeuge und die visualisierten Elemente gruppiert werden. Wir beziehen den Benutzer in den Prozess der Okklusionsminderung durch Steuerung und Modifizierung des Datenlayouts ein, um die Zeit für die Elementensuche, -auswahl, und -markierung zu reduzieren. Wir entwickeln intuitive und flexible Algorithmen für die schnelle und effiziente Gestaltung der angepassten Projektionslayouts. Unsere Methoden ermöglichen direkte Transformation der multidimensionalen Daten, um Datenfilterung vor der Projektion durchzuführen und das Projektionsdatenlayout zu steuern. Die vorgeschlagenen Algorithmen werden die interaktive und effiziente Erforschung von wesentlichen Eigenschaften und Zusammenhängen in komplexen Datensätzen anhand von visuellen Analysewerkzeugen ermöglichen.