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J-GLOBAL ID：201902274977673594   整理番号：19A0523782

ビッグデータ研究とオープンサイエンスにおける探索的視覚分析の必要性【JST・京大機械翻訳】

A Need for Exploratory Visual Analytics in Big Data Research and for Open Science

著者 (3件)： Tanaka Yuzuru ,  Sjobergh Jonas ,  Takahashi Keisuke
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IV  ページ： 261-270  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率的な大規模データ研究とデータ駆動研究のために,探索的視覚分析フレームワークが必要であり,著者らの研究からの経験により例証することを論じた。このようなフレームワークは,反復仮説生成と仮説検証,およびデータ収集と解析に使用する適切な説明変数の探索的作成のために用いることができる。ここでは,複雑な解析ツール,例えばデータマイニングツールを協調多重ビューフレームワークと統合することができ,このような拡張協調多重ビューフレームワークを支援できるフレームワークを簡単に示し,科学研究,方法,データなどを再利用でき,よりアクセスできるようにした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 仮説生成 ,  データ収集 ,  多重化 ,  仮説検定 ,  再利用 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 解析ツール ,  データ駆動 ,  大規模データ ,  *視覚分析 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  研究 ,  オープンサイエンス ,  探索 ,  視覚分析