Análisis visual de datos multidimensionales
- Autores
- Antonini, Antonella S.; Ganuza, María Luján; Gargiulo, María Florencia; Ferracutti, Gabriela; Bjerg, Ernesto A.; Castro, Silvia Mabel; Matković, Krešimir; Gröller, Eduard
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- 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 [3, 11, 12, 13], 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.
Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Análisis Visual
Datos Multidimensionales
Visualización de Datos Geológicos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120053
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Análisis visual de datos multidimensionalesAntonini, Antonella S.Ganuza, María LujánGargiulo, María FlorenciaFerracutti, GabrielaBjerg, Ernesto A.Castro, Silvia MabelMatković, KrešimirGröller, EduardCiencias InformáticasAnálisis VisualDatos MultidimensionalesVisualización de Datos GeológicosEl 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 [3, 11, 12, 13], 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.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización.Red de Universidades con Carreras en Informática2021-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf256-259http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120053spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-3-3info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-24611-4-0info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119487info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/119490info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:28:24Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/120053Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:28:24.653SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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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 [3, 11, 12, 13], 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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