Брянская область, Россия
УДК 60 Прикладные науки. Общие вопросы
ОКСО 01.04.02 Прикладная математика и информатика
Анализ и интерпретация многомерных данных является очень важной проблемой во многих сферах жизни человека, таких как производство продукции, диагностика заболеваний, маркетинг, информационная безопасность и т. п. Однако иногда анализ многомерных данных с использованием традиционных подходов оказывается затруднительным. Так как человек лучше и быстрее воспринимает визуальную информацию, для анализа данных и выявления закономерностей в данных применяется их визуализация. Существует множество способов визуализировать многомерные данные. Однако, визуальные модели, построенные этими способами, показывают разную степень эффективности для разных задач. Поэтому необходимо выявить критерии, по которым можно оценить эффективность получаемой визуальной модели. В данной статье описывается процесс получения критериев сравнения метафор визуализации путем исследования визуальных моделей многомерных данных и их метафор визуализации.
визуализация многомерных данных, анализ данных, многомерные данные, визуализация, метафора визуализации, система поддержки метафор визуализации
1. Бондарев А.Е., Галактионов В.А., Шапиро Л.А. Анализ и визуализация многомерных данных в задачах вычислительной газовой динамики // Программирование. - 2015. - №5. - С. 5-12.
2. Мамаев, А. Н. Визуализация данных в презентациях, отчетах и исследованиях / А.Н. Мамаев, Д.А. Кудлай. - Л.: Практическая медицина, 2011. - 386 c.
3. Шкляр А.В., Захарова А.А. Структурный подход к визуализации данных // Материалы ХХ Юбилейной Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным системам. - М.: Издательство МАИ-Принт, 2017. - С. 609-611.
4. Bondarev A.E., Galaktionov V. A. Multidimensional data analysis and visualization for time-dependent CFD problems // Program. Comput. Softw, Vol. 41, № 5, 2015, рр. 247–252.
5. Michael Charnine, Konstantin Kuznetsov and Oleg Zolotarev. Multilingual Semantic Cyberspace of Scientific Papers Based on WebVR Technology. Proceedings of the International 2018 Conference on Cyberworlds. Singapore, 3-5 October.2018. P. 435-438.
6. Klimenko S., Khakimova A., Charnine M., Zolotarev O., Merkureva N. Semantic approach to visualization of research front of scientific papers using web-based 3D graphic. В сборнике Proceedings of the 2018 International Conference Web 3D. The 23rd International Proceedings - Web3D 2018: 23rd International ACM Conference on 3D Web Technology 23, 3D Everywhere. 2018. С. a20.
7. A.Kh. Khakimova, O.V. Zolotarev, M.A. Berberova. Visualization of bibliometric networks of scientific publications on the study of the human factor in the operation of nuclear power plants based on the bibliographic database Dimensions. Scientific Visualization, 2020, volume 12, number 2, pages 127-138, DOI: 10.26583/sv.12.2.10, E-ISSN:2079-3537.
8. Бондарев А.Е., Бондаренко А.В., Галактионов В.А. Процедуры визуального анализа многомерных данных // Научная визуализация. - 2018. - № 4. - С. 120 - 133.
9. Захарова А.А., Шкляр А.В., Ризен Ю.С. Измеряемые характеристики задач визуализации // Научная визуализация. - 2016. - №1. - С. 95-107.
10. Манаков Д., Авербух В. Верификация визуализации // Научная визуализация. - 2016. - № 1. - С. 58-94.
