| dc.contributor.author | Lehmann, Dirk J. | |
| dc.contributor.author | Albuquerque, Georgia | |
| dc.contributor.author | Eisemann, Martin | |
| dc.contributor.author | Tatu, Andrada | |
| dc.contributor.author | Keim, Daniel | |
| dc.contributor.author | Schumann, Heidrun | |
| dc.contributor.author | Magnor, Marcus | |
| dc.contributor.author | Theisel, Holger | |
| dc.date | 2010-12-01 | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-05T19:37:19Z | |
| dc.date.available | 2018-01-05T19:37:19Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.identifier.issn | 1432-122X | |
| dc.identifier.uri | http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9542 | |
| dc.description.abstract | Für multidimensionale Datensätze existieren eine Reihe von automatischen Analysemethoden und Visualisierungstechniken, um ihnen innewohnende Zusammenhänge und Charakteristika aufzudecken. Die zunehmende Größe und Komplexität solcher Daten macht es notwendig, beide Ansätze miteinander zu kombinieren. In diesem Artikel stellen wir Ihnen daher etablierte Methoden zur visuellen und zur automatischen Datenanalyse vor und zeigen neuere Ansätze auf, diese sinnvoll miteinander zu kombinieren. Dabei werden alle Erläuterungen anhand anschaulicher Beispiele verdeutlicht und so für den Leser nachvollziehbar. | |
| dc.publisher | Springer-Verlag | |
| dc.relation.ispartof | Informatik-Spektrum: Vol. 33, No. 6 | |
| dc.relation.ispartofseries | Informatik-Spektrum | |
| dc.title | Visualisierung und Analyse multidimensionaler Datensätze | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| dc.pubPlace | Berlin Heidelberg | |
| mci.reference.pages | 589-600 | |
| gi.identifier.doi | 10.1007/s00287-010-0481-z | |
