Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics
| Contribuinte(s) |
Rizzi, Stefano |
|---|---|
| Data(s) |
14/07/2016
|
| Resumo |
La tesi presenta uno studio della libreria grafica per web D3, sviluppata in javascript, e ne presenta una catalogazione dei grafici implementati e reperibili sul web. Lo scopo è quello di valutare la libreria e studiarne i pregi e difetti per capire se sia opportuno utilizzarla nell'ambito di un progetto Europeo. Per fare questo vengono studiati i metodi di classificazione dei grafici presenti in letteratura e viene esposto e descritto lo stato dell'arte del data visualization. Viene poi descritto il metodo di classificazione proposto dal team di progettazione e catalogata la galleria di grafici presente sul sito della libreria D3. Infine viene presentato e studiato in maniera formale un algoritmo per selezionare un grafico in base alle esigenze dell'utente. |
| Formato |
application/pdf |
| Identificador |
Collerà, Alessandro (2016) Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Scienze e tecnologie informatiche [L-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS8013/> |
| Relação |
http://amslaurea.unibo.it/10968/ |
| Direitos |
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
| Palavras-Chave | #Data visualization, D3.js, catalogazione, grafici, classificazione, libreria Javascript, Data-Driven Documents, D3, valutazione libreria grafica, Data Analytics, Data Mining, Tecniche visualizzazione, Big Data, grafico #scuola :: 843899 :: Scienze #cds :: 8013 :: Scienze e tecnologie informatiche [L-DM270] - Cesena |
| Tipo |
PeerReviewed |
