Scatter Plot 3D

Las computadoras, Internet, y la Web generan continuamente una cantidad de datos que crece dramáticamente. Ante esta cantidad abrumadora de información surge la necesidad de transformar los datos en información que sea útil para quien debe usarla. De la necesidad de estudiar y obtener técnicas efectivas para comunicar información a través de imágenes nace la Visualización. Una herramienta de Visualización ampliamente utilizada para estudiar las relaciones entre los diferentes atributos de los items presentes en un conjunto de datos es el Scatter Plot. Un Scatter Plot 2D consiste en una representación gráfica utilizada en estadística para mostrar y comparar dos o más conjuntos de datos en cantidades finitas, teniendo una coordenada en el eje horizontal (X) y otra en el eje vertical (Y), presentando la información a partir de una distribución bivariada. Resulta importante poder representar items de datos definidos a partir de tuplas cuya dimensionalidad sea superior a dos, en cuyo caso surge la necesidad de contar con un mapeo visual mas rico para poder soportar los atributos de los items de datos. En base a lo expuesto resulta útil diseñar una técnica de Scatter Plot 3D capaz de representar una mayor cantidad de valores por dato haciendo, por un lado, uso de la tercera dimensión para mapear un valor al tercer eje y enfatizando la explotación de las propiedades gráficas del elemento de de representación utilizado. Se propone entonces el uso de Glifos como elemento de representación en un Scatter Plot 3D,aumentando potencialmente la dimensionalidad del mapeo visual.Eje: Computación Gráfica, Visualización e ImágenesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Scatter Plot 3D: SPG

Debido a los grandes volúmenes de información generados en diversos ámbitos y en forma continua, resulta indispensable desarrollar técnicas para facilitar la tarea de quien debe utilizar dicha información. De la necesidad de estudiar y obtener técnicas efectivas para comunicar información a través de imágenes nace la Visualización. Una herramienta ampliamente utilizada para estudiar las relaciones entre los diferentes atributos de los ítems presentes en un conjunto de datos es el Scatter Plot. Un Scatter Plot 2D consiste en una representación gráfica utilizada en estadística para mostrar y comparar conjuntos de datos. Resulta útil diseñar una técnica de Scatter Plot 3D capaz de representar una mayor cantidad de atributos por ítem de dato haciendo, por un lado, uso de la tercera dimensión para mapear un valor al tercer eje y enfatizando la explotación de las propiedades gráficas del elemento de representación utilizado. Se propone entonces el uso de Glifos como elemento de representación en un Scatter Plot 3D, aumentando potencialmente la dimensionalidad del mapeo visual.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Scatter Plot 3D: SPG

Debido a los grandes volúmenes de información generados en diversos ámbitos y en forma continua, resulta indispensable desarrollar técnicas para facilitar la tarea de quien debe utilizar dicha información. De la necesidad de estudiar y obtener técnicas efectivas para comunicar información a través de imágenes nace la Visualización. Una herramienta ampliamente utilizada para estudiar las relaciones entre los diferentes atributos de los ítems presentes en un conjunto de datos es el Scatter Plot. Un Scatter Plot 2D consiste en una representación gráfica utilizada en estadística para mostrar y comparar conjuntos de datos. Resulta útil diseñar una técnica de Scatter Plot 3D capaz de representar una mayor cantidad de atributos por ítem de dato haciendo, por un lado, uso de la tercera dimensión para mapear un valor al tercer eje y enfatizando la explotación de las propiedades gráficas del elemento de representación utilizado. Se propone entonces el uso de Glifos como elemento de representación en un Scatter Plot 3D, aumentando potencialmente la dimensionalidad del mapeo visual.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Interactive Focus+Context Visualization with Linked 2D/3D Scatterplots

Scatterplots in 2D and 3D are very useful tools, but also suffer from a number of problems. Overplotting hides the true number of points that are displayed, and showing point clouds in 3D is problematic both in terms of perception and interaction. We propose

Linking scientific and information visualization with interactive 3D scatterplots

3D scatterplots are an extension of the ubiquitous 2D scatterplots that is conceptually simple, but so far proved hard to use in practice. But by combining them with a state-of-the-art volume rendering engine, multiple views, and interaction between these views, 3D scatterplots become usable and, in fact, useful. 3D scatterplots can not only show abstract data dimensions, but also the physical layout of points, and thus provide a link between feature space and the actual object. Brushing reveals connections between parts and features that otherwise are hard to find. This link also works not only from feature space to the spatial display, but also vice versa, which gives the user more freedom in exploring the data

Changes in fertility characteristics and population structures in Southern and Eastern Europe: interrelationships and contexts

Changes in fertility characteristics and population structures in Southern and Eastern Europe: interrelationships and contexts Abstract There were significant changes in fertility characteristics and population structures between 1970 and 2020 in both Southern and Eastern Europe. This transition is associated with the concept of the second demographic transition by some authors. An unconventional methodology is used for its research in this thesis. Two three-dimensional scatter plots, which at the same time form unit cubes, are constructed using three selected indicators of both changes (fertility and structures). The distance between individual observations by examined years is interpreted as the dynamics of the transition of the given decades. The dynamics values from both scatter plots are then analyzed and compared with the others. The results show that changes between fertility characteristics and population structures are related to a certain extent, but the observed differences between regions or the specifics of some states complicate the generalization of this relationship. These conclusions also agree with the literature published so far. Key words: fertility, population structures, second demographic transition, data visualization, three-dimensional scatter plot Character count: 149 752Změny v charakteristikách plodnosti a strukturách obyvatelstva v jižní a východní Evropě: vzájemné vazby a souvislosti Abstrakt Mezi roky 1970 a 2020 došlo v jižní i východní Evropě k značným změnám charakteristik plodnosti a struktur obyvatelstva. Tato tranzice je některými autory spojována s konceptem druhého demografického přechodu. Pro její výzkum je v této práci použita netradiční metodika. Pomocí tří vybraných ukazatelů obou změn (plodnosti i struktur) jsou sestaveny dva trojrozměrné scatter ploty, které zároveň tvoří jednotkové krychle. Vzdálenost mezi jednotlivými pozorováními dle zkoumaných let je interpretována jako dynamika tranzice daných dekád. Hodnoty dynamiky z obou scatter plotů jsou následně analyzovány a porovnávány mezi sebou. Z výsledků vyplývá, že změny mezi charakteristikami plodnosti a strukturami obyvatelstva spolu do určité míry souvisejí, ale pozorované rozdíly mezi regiony či specifika některých států zobecnění tohoto vztahu komplikují. Tyto závěry se shodují i s doposud publikovanou literaturou. Klíčová slova: plodnost, struktury obyvatelstva, druhý demografický přechod, vizualizace dat, trojrozměrný scatter plot Počet znaků: 149 752Katedra demografie a geodemografieDepartment of Demography and GeodemographyFaculty of SciencePřírodovědecká fakult

Visual Support for the Modeling and Simulation of Cell Biological Processes

This dissertation aims at bringing information visualization closer to the demands of analytical problem solving for the specific domain of modeling and simulating cell biological systems. To this end, main segments of visual support in the domain are identified. For one of these segments, the visual analysis of simulation data, new concepts are developed. First, this includes the visualization of simulation data in the context of data generation. Second, new multiple view techniques for large and complex simulation data are introduced.Diese Arbeit verfolgt das Ziel, Informationsvisualisierung näher an die Anforderungen des Analyseprozesses heranzuführen, mit Blick auf die konkrete Anwendung der Modellierung und Simulation zellbiologischer Systeme. Dazu werden wesentliche Teilbereiche der visuellen Unterstützung identifiziert. Für den Teilbereich der visuellen Analyse von Simulationsdaten werden neue Konzepte entwickelt. Dies beinhaltet zum einen die Visualisierung von Simulationsdaten im Kontext der Datengenerierung. Zum anderen werden neue Multiple-View-Techniken für große und komplexe Simulationsdaten vorgestellt

The mining and visualisation of application services data

Many network monitoring tools do not provide sufficiently in-depth and useful reports on network usage, particularly in the domain of application services data. The optimisation of network performance is only possible if the networks are monitored effectively. Techniques that identify patterns of network usage can assist in the successful monitoring of network performance. The main goal of this research was to propose a model to mine and visualise application services data in order to support effective network management. To demonstrate the effectiveness of the model, a prototype, called NetPatterns, was developed using data for the Integrated Tertiary Software (ITS) application service collected by a network monitoring tool on the NMMU South Campus network. Three data mining algorithms for application services data were identified for the proposed model. The data mining algorithms used are classification (decision tree), clustering (K-Means) and association (correlation). Classifying application services data serves to categorise combinations of network attributes to highlight areas of poor network performance. The clustering of network attributes serves to indicate sparse and dense regions within the application services data. Association indicates the existence of any interesting relationships between different network attributes. Three visualisation techniques were selected to visualise the results of the data mining algorithms. The visualisation techniques selected were the organisation chart, bubble chart and scatterplots. Colour and a variety of other visual cues are used to complement the selected visualisation techniques. The effectiveness and usefulness of NetPatterns was determined by means of user testing. The results of the evaluation clearly show that the participants were highly satisfied with the visualisation of network usage presented by NetPatterns. All participants successfully completed the prescribed tasks and indicated that NetPatterns is a useful tool for the analysis of network usage patterns

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications

Advances in Data Mining Knowledge Discovery and Applications aims to help data miners, researchers, scholars, and PhD students who wish to apply data mining techniques. The primary contribution of this book is highlighting frontier fields and implementations of the knowledge discovery and data mining. It seems to be same things are repeated again. But in general, same approach and techniques may help us in different fields and expertise areas. This book presents knowledge discovery and data mining applications in two different sections. As known that, data mining covers areas of statistics, machine learning, data management and databases, pattern recognition, artificial intelligence, and other areas. In this book, most of the areas are covered with different data mining applications. The eighteen chapters have been classified in two parts: Knowledge Discovery and Data Mining Applications