Publication:
The visualization method pipeline for the application to dynamic data analysis

Дата
2019
Авторы
Popov, D.
Grigorieva, M.
Galkin, T.
Pilyugin, V.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
Copyright © 2019 for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).The new era of scientific research brings an enormous amount of data for scientists. These complex and multidimensional data structures are used for the verification of scientific hypothesis. Exploring such data by researchers requires the development of new technologies for its efficient processing, investigation and interpretation. Intellectual data analysis and statistical methods are rapidly developing, and this is where visualization methods are getting their place. This work describes mathematical basis of the developed visualization tool for the analysis of multidimensional dynamic data. This tool provides the pipeline of methods, which combined, allow to cope with a set of practical tasks (anomalies detection, cluster, trends and variation analysis) using visualization method. Authors provided mathematical models of geometrical operations under the data domain, algorithms for solving the mentioned classes of tasks and several use-cases with technological and economic data based on visualization method.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
The visualization method pipeline for the application to dynamic data analysis / Popov, D. [et al.] // CEUR Workshop Proceedings. - 2019. - 2507. - P. 295-299
Коллекции