Modelo para análise visual de dados multivariados no contexto geoespacial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Signoretti, Wagner Golçalves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Escola Politécnica
Brasil
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Visualização de Dados
Dados Geoespaciais
Dados Multivariados
Data Visualization
Geospatial Data
Multivariate Data
CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8916
Resumo: Com a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, observamos um aumento na quantidade de dados geoespaciais que são gerados diariamente. Podemos encontrar conjuntos de dados com diversos atributos que estão associados a uma determinada localização geográfica, como dados abertos do governo, dados meteorológicos e dados de redes sociais. A visualização de dados geoespaciais facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, ao apresentar estes valores no mapa. No entanto, a visualização de dados multivariados no contexto geoespacial não é uma tarefa trivial. Assim, precisamos de alternativas para contribuir com a análise de dados e com a descoberta de conhecimento. O principal objetivo deste trabalho é apresentar um novo modelo para análise visual de dados multivariados no contexto geoespacial, que integra um mapa com outras representações visuais, apresentando múltiplos atributos de forma simultânea. O modelo oferece uma maneira interativa para aplicação de filtros e analisar os atributos presentes na visualização. Sua principal contribuição é a forma como os dados são apresentados e a possibilidade de aplicar as mesmas técnicas em conjuntos de dados diferentes.
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spelling Modelo para análise visual de dados multivariados no contexto geoespacialVisualização de DadosDados GeoespaciaisDados MultivariadosData VisualizationGeospatial DataMultivariate DataCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOCom a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, observamos um aumento na quantidade de dados geoespaciais que são gerados diariamente. Podemos encontrar conjuntos de dados com diversos atributos que estão associados a uma determinada localização geográfica, como dados abertos do governo, dados meteorológicos e dados de redes sociais. A visualização de dados geoespaciais facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, ao apresentar estes valores no mapa. No entanto, a visualização de dados multivariados no contexto geoespacial não é uma tarefa trivial. Assim, precisamos de alternativas para contribuir com a análise de dados e com a descoberta de conhecimento. O principal objetivo deste trabalho é apresentar um novo modelo para análise visual de dados multivariados no contexto geoespacial, que integra um mapa com outras representações visuais, apresentando múltiplos atributos de forma simultânea. O modelo oferece uma maneira interativa para aplicação de filtros e analisar os atributos presentes na visualização. Sua principal contribuição é a forma como os dados são apresentados e a possibilidade de aplicar as mesmas técnicas em conjuntos de dados diferentes.With the popularity of mobile phones, GPS and other technologies, we observe an increase in the amount of geospatial data that are daily generated. We can find datasets with several attributes associated to specific geographic coordinates, such as open government, meteorological and social network data. The visualization of geospatial data facilitates to communicate how different variables correlate to geographical locations by layering these variables over maps. However, the visualization of several variables associated with a specific location is not a trivial task. Thus, we need alternatives to contribute to the data analysis and knowledge discovery. The main goal of this work is to present a new model for visual analysis of geospatial multivariate data, which integrates a map with clustered charts and coordinated multiple views representing the values of each different attribute. This model offers a way to interactively apply different filters and analyze several attributes, updating all the related visual representations. Our main contribution is this new model proposition and its application to different open government datasets.Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do SulEscola PolitécnicaBrasilPUCRSPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoManssour, Isabel Harbhttp://lattes.cnpq.br/4904489502853690Signoretti, Wagner Golçalves2019-10-07T11:05:56Z2018-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8916porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RSinstname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)instacron:PUC_RS2019-10-07T15:00:48Zoai:tede2.pucrs.br:tede/8916Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede2.pucrs.br/tede2/PRIhttps://tede2.pucrs.br/oai/requestbiblioteca.central@pucrs.br||opendoar:2019-10-07T15:00:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)false
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