Datenverarbeitung; Informatik
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Diese Arbeit gibt einen Einblick sowie eine Einschätzung eines Code-basierten
Werkzeuges zur Datenvisualierung, der d3js bibliothek für JavaScript. Es
werden nicht nur das Potential, sondern auch die Vor- und Nachteile evaluiert.
Weiterhin wird eine Einschätzung gegeben, wann der Einsatz dieses Werkzeuges
sinnvoll ist. Um diese Einschätzungen treffen zu können, werden einige Di-
agramme, bezüglich der aktuellen Flüchtlichgssituation, die aufgrund des
bewaffneten Ukrainekonfilktes besteht, erstellt. Dafür werden zunächst die
nötigen Grundlagen erklärt. Dies umfasst sowohl Daten und Datentypen,
als auch Diagramme und deren Aufbau. Abschließend werden die erstellten
Diagramme, sowie d3js im Diskussionsteil ausgewertet.
Da d3js in reinem JavaScript implementiert ist, lässt es sich problem-
los mit anderen Frameworks kombinieren. Der Fokus von d3js liegt auf der
schnellen und einfachen Manipulation von Elementen im Document Object
Model. d3js ist jedoch kein Werkzeug, mit dem in wenigen Zeilen Quell-
code ganze Diagramme erstellt werden können. Vielmehr müssen sowohl die
einzelnen Elemente eines Diagrammes, wie auch deren Position und Ausse-
hen händisch definiert werden. Das ermöglicht ein Höchstmaß an Kontrolle
über das Aussehen und Verhalten der Diagramme. Es ist jedoch auch zeitin-
tensiv und führt eventuell zur Implementation unübersichtlicher Diagramme.
Gepaart mit der hohen initialen Lernkurve kann die Nutzung von d3js nur
in speziellen Fällen, welche die volle Kontrolle über Aussehen und Verhalten
von Diagrammen benötigen, empfohlen werden.
Entscheidungskriterien für SaaS-Services bei KMUs - Ergebnisse einer empirischen Untersuchung
(2017)
This paper outlines our current research program in the fields of ambient intelligence and context-aware computing and the tools we are building to accomplish this research program. From a discussion of our conception of mental models in the domain of ambient context-aware computer systems we derive hypotheses which we intend to test empirically. A modular framework for implementing and assessing situation awareness in humans and computers is introduced. We describe the framework’s architecture and illustrate its suitability for its intended purpose. Finally, we present an outline of our next steps towards real world application systems for our research.
Ziel der Arbeit ist die Untersuchung von Visualisierungsmöglichkeiten von Daten mit Hilfe von selbstorganisierenden Karten. Hierbei sind sowohl musterbezogene, als auch musterunabhängige Varianten zu betrachten. Die Verfahren sollen prototypisch in ein Programmsystem umgesetzt werden, welches ohne Installation über das Netz nutzbar ist. Der Lernprozess ist geeignet darzustellen. Hierzu sind selbstorganisierende Karten im theoretischen Überblick zu beleuchten und für den Schwerpunkt Visualisierung trainierter Karten zu vertiefen. Anhand der im Verlauf der Diplomarbeit erzielten praktischen und theoretischen Erkenntnisse soll eine Bewertung und Systematisierung der Visualisierungsvarianten erstellt werden. Diplomarbeit Abgabe: 03.03.2006 Kolloqium: 07.04.2006 Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn