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Visual Analytics: Combining Automated Discovery with Interactive Visualizations

机译：可视化分析：将自动发现与交互式可视化相结合

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In numerous application areas fast growing data sets develop with ever higher complexity and dynamics. A central challenge is to filter the substantial information and to communicate it to humans in an appropriate way. Approaches, which work either on a purely analytical or on a purely visual level, do not sufficiently help due to the dynamics and complexity of the underlying processes or due to a situation with intelligent opponents. Only a combination of data analysis and visualization techniques make an effective access to the otherwise unmanageably complex data sets possible.rnVisual analysis techniques extend the perceptual and cognitive abilities of humans with automatic data analysis techniques, and help to gain insights for optimizing and steering complicated processes. In the paper, we introduce the basic idea of Visual Analytics, explain how automated discovery and visual analysis methods can be combined, discuss the main challenges of Visual Analytics, and show that combining automatic and visual analysis is the only chance to capture the complex, changing characteristics of the data. To further explain the Visual Analytics process, we provide examples from the area of document analysis.
机译：在众多应用领域中，快速增长的数据集以越来越高的复杂性和动态性发展。一个主要的挑战是过滤大量信息，并以适当的方式将其传达给人类。由于基础流程的动态性和复杂性，或者由于聪明的对手的情况，仅在分析层面或在视觉层面上起作用的方法不能提供足够的帮助。只有结合使用数据分析和可视化技术，才能有效访问原本难以处理的复杂数据集。视觉分析技术通过自动数据分析技术扩展了人类的感知和认知能力，并有助于获得优化和控制复杂过程的见解。在本文中，我们介绍了可视化分析的基本概念，解释了如何将自动发现和可视化分析方法结合起来，讨论了可视化分析的主要挑战，并表明结合了自动和可视化分析是捕获复杂数据的唯一机会，更改数据的特征。为了进一步说明Visual Analytics流程，我们提供了文档分析领域的示例。

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