Evento
Análisis Visual de Datos Multidimensionales
Antonini, Antonella Soledad; Ganuza, María Luján
; Gargiulo, Florencia; Ferracutti, Gabriela; Bjerg, Ernesto Alfredo
; Castro, Silvia Mabel; Matkovik, Kresimir; Groller, Eduard
Tipo del evento:
Workshop
Nombre del evento:
XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Fecha del evento:
15/04/2021
Institución Organizadora:
Universidad Nacional de Chilecito;
Red de Universidades con Carreras de Informática;
Título del Libro:
Libro de acta: XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Editorial:
Universidad Nacional de Chilecito. Red de universidades con carreras en Informática
ISBN:
978-987-24611-3-3
Idioma:
Español
Clasificación temática:
Resumen
El objetivo de la visualización es comunicar información de una manera gráfica, interactiva y comprensible. La visualización de datos multivariados, en particular, es un campo de investigación activo con una gran aplicación en diversas áreas.En el análisis de conjuntos de datos multidimensionales, las cuestiones relacionadas con la detección de eventos, correlaciones, patrones y tendencias, desempeñan un papel cada vez más importante.A medida que aumenta la dimensionalidad de los datos, la realización de una visualización eficaz se vuelve cada vez más compleja ya que muchas técnicas tradicionales solo pueden generar vistas parciales de los datos, imposibilitando la detección de posibles relaciones entre todas las variables involucradas en el proceso.Por lo tanto, tener un conjunto de metáforas visuales y técnicas de visualización relacionadas, es muy útil para nuestro análisis. Estas representaciones deben poder transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento.En este contexto, el objetivo general es contribuir al desarrollo de tecnologías en torno al análisis visual de datos multidimensionales.En esta línea en particular, nos centraremos en la aplicación de estas nuevas tecnologías en el campo de la geología, pero estos métodos son extensibles a diferentes disciplinas.
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Citación
Análisis Visual de Datos Multidimensionales; XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación; Argentina; 2021; 256-259
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