Predicción del desempeño de las técnicas de visualización a partir de métricas sobre los datos

El objetivo de una visualización es obtener una representación del conjunto de datos que ayude al usuario en la correcta interpretación de los mismos y así lograr un acertado análisis de estos. Dado el constante crecimiento de los conjuntos de datos en diferentes y variados campos de la información,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Urribarri, Dana K.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46987
Aporte de:
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description El objetivo de una visualización es obtener una representación del conjunto de datos que ayude al usuario en la correcta interpretación de los mismos y así lograr un acertado análisis de estos. Dado el constante crecimiento de los conjuntos de datos en diferentes y variados campos de la información, la tarea de elegir la técnica mas adecuada para visualizar convenientemente los datos no es sencilla. Ademas, el resultado del proceso de visualización depende de todas las decisiones que se hayan tomando a lo largo de dicho proceso: un usuario inexperto es propenso a tomar decisiones equivocadas afectando negativamente la visualización obtenida y, a la larga, frustrando su experiencia con la visualización. Si bien a la hora de visualizar conjuntos de datos pequeños no hay grandes desafíos, la situación cambia al intentar visualizar grandes conjuntos de datos: una mala decisión tomada en cualquier punto del proceso de visualización y el resultado obtenido puede no ser satisfactorio. Una alternativa para solucionar este problema es guiar al usuario en la toma de decisiones a lo largo del proceso. Sin embargo, esta tarea no es sencilla: implica la existencia de herramientas que permitan predecir que decisión es “más conveniente” tomar. Una forma de elegir la decisión mas conveniente es basarse en métricas sobre los datos que describan aspectos claves de la técnica y permitan predecir el resultado final sin necesidad de aplicar la técnica sobre los datos.
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