Technical Report 95-01

TITLE:

Visualisierungstechniken zur Exploration und Analyse sehr großer Datenbanken

DATE:

Januar 1995

AUTHORS:

Daniel A. Keim

Hans-Peter Kriegel

{keim, kriegel}@informatik.uni-muenchen.de

Institut für Informatik

Universität München

Leopoldstr. 11B

D-80802 München (Germany)

KEYWORDS:

Datenexploration und -analyse, Data Mining, Visuelle Anfrageunterstützung für Datenbanken, Visualisierung großer Datenmengen, Visualisierung multidimensionaler multivariater Daten

ABSTRACT:

Unser Ansatz zur Exploration und Analyse sehr großer Datenbanken basiert auf neuartigen Visualisierungstechniken für multidimensionale Daten. Die prinzipielle Idee dabei ist die gleichzeitige Darstellung möglichst vieler Datenobjekte am Bildschirm, wobei jeder Datenwert durch ein Pixel des Bildschirms repräsentiert wird. Die Farbe des Pixels entspricht dem Abstand des jeweiligen Datenwertes zum Anfragewert. Die Anordnung hängt von der Gesamtdistanz des Datensatzes in Bezug auf die Anfrage und von der gewählten Visualisierungstechnik ab. Durch ein graphisches Benutzerinterface kann der Benutzer seine Anfragen inkrementell ändern, wobei er durch das visuelle Feedback, das er bei Änderungen bekommt, in der Verfeinerung seiner Anfragen unterstützt wird. Ein zentrales Anliegen dieses Papiers sind Bewertung und Vergleich unserer Visualisierungstechniken. Bei der Bewertung von Visualisierungstechniken stehen nicht, wie sonst bei Leistungsvergleichen, die CPU-Zeiten oder die Anzahl der Zugriffe auf den Sekundärspeich er im Vordergrund, sondern die Wahrnehmbarkeit von Zusammenhängen und Eigenschaften der Daten. Analog zu den für Leistungsvergleiche von Datenbanksystemen entwickelten Benchmarks werden deshalb für die Evaluierung von Visualisierungstechniken künstlich erzeugte Testdaten mit vorgegebenen Eigenschaften verwendet.