Uma nova metáfora visual escalável para dados tabulares e sua aplicação na análise de agrupamentos - Mosquera, Evinton Antonio Cordoba (2017)
A rápida evolução dos recursos computacionais vem permitindo que grandes conjuntos de dados sejam armazenados e recuperados. No entanto, a exploração, compreensão e extração de informação útil ainda são um desafio. Com relação às ferramentas computacionais que visam tratar desse problema, a Visualização de Informação possibilita a análise de conjuntos de dados por meio de representações gráficas e a Mineração de Dados fornece processos automáticos para a descoberta e interpretação de padrões. Apesar da recente popularidade dos métodos de visualização de informação, um problema recorrente é a baixa escalabilidade visual quando se está analisando grandes conjuntos de dados, resultando em perda de contexto e desordem visual. Com intuito de representar grandes conjuntos de dados reduzindo a perda de informação relevante, o processo de agregação visual de dados vem sendo empregado. A agregação diminui a quantidade de dados a serem representados, preservando a distribuição e as tendências do conjunto de dados original. Quanto à mineração de dados, visualização de informação vêm se tornando ferramental essencial na interpretação dos modelos computacionais e resultados gerados, em especial das técnicas não-supervisionados, como as de agrupamento. Isso porque nessas técnicas, a única forma do usuário interagir com o processo de mineração é por meio de parametrização, limitando a inserção de conhecimento de domínio no processo de análise de dados. Nesta dissertação, propomos e desenvolvemos uma metáfora visual baseada na TableLens que emprega abordagens baseadas no conceito de agregação para criar representações mais escaláveis para a interpretação de dados tabulares. Como aplicação, empregamos a metáfora desenvolvida na análise de resultados de técnicas de agrupamento. O ferramental resultante não somente suporta análise de grandes bases de dados com reduzida perda de contexto, mas também fornece subsídios para entender como os atributos dos dados contribuem para a formação de agrupamentos em termos da coesão e separação dos grupos formados.