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2010-02-26
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Visualisierungsfirma: BizSphere
Die Applikation Content Landscape basiert auf einer Lösung von Moritz Stephaner (FH Potsdam).
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2010-02-19
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Microsoft Pivot
Tool zur Visualisierung von Daten entwickelt, die sich anschließend dynamisch sortieren, organisieren und kategorisieren lassen. Dadurch sollen Korrelationen, Ausnahmen und Trends direkt sichtbar werden.Pivot soll mit sogenannten Kollektionen einen Weg durch große Datenberge bahnen. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Sammlung von Fotos, Videos, Karten, Finanzkennzahlen oder Enzyklopädieartikeln handeln.
Die Daten für die Kollektionen können aus dem Internet zusammengestellt werden. Letztendlich ist eine Kollektion lediglich eine Gruppe gleicher Objekte, die in einer XML-Datei beschrieben werden, ergänzt um entsprechende Bilder in Microsofts Deepzoom-Format. Einfache Kollektionen können aus bis zu 3.000 Objekten bestehen, die alle auf einmal geladen werden. Größere Sammlungen bestehen dann aus einfach oder mehrfach verknüpften Einzelkollektionen. Als komplexes Beispiel hat Microsoft eine Sammlung von rund 2,3 Millionen Wikipedia-Artikeln mit Hilfe von Pivot visualisiert.
Microsoft
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2010-02-16
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Moritz Stefaner on MACE
Moritz Stefaner's main interest is how information visualization and data mining can help us in organizing and discovering information. He holds degrees in Cognitive Science and Interface Design. His work has been exhibited at SIGGRAPH and ars electronica.
He was nominated for the Design Award of the Federal Republic of Germany 2010. Currently, he is working as a freelance information visualizer.
http://moritz.stefaner.eu/
FH Potsdam
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2009-12-07
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20 Useful Visualization Libraries
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2009-09-14
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Text mining and visualization tools – Impressions of emerging capabilities
There is a plethora of text
mining and visualization tools available on the market to facilitate the innovative process in uncovering ‘‘hidden nuggets” of information about emerging technologies.
A high-level overview of some key text mining and visualization tools is presented in this paper to provide a comparison of text mining
capabilities, perceived strengths, potential limitations, applicable data sources, and output of results, as applied to chemical, biological and patent information.
Examples of tools to be discussed include sophisticated text mining software packages, some simpler full-text searching tools, and a few data visualization tools that could be integrated with the more sophisticated software packages and full-text searching tools.
Bristol-Myers Squibb
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2009-07-17
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