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Theoretische Grundlagen zur Visualisierung und Analyse von Netzwerken und Hierarchien bezogen auf die Aktionärs- und Branchenstruktur von Unternehmen

 
: Ivanova, Vyara
: Landesberger, Tatiana von

Darmstadt, 2009, 126 S.
Darmstadt, TU, Dipl.-Arb., 2009
Deutsch
Diplomarbeit
Fraunhofer IGD ()
information visualization; hierarchical data structure; Multivariate data; business intelligence

Abstract
Das Ziel der Informationsvisualisierung ist, abstrakte Daten in effizient erfassbare visuelle Form zu transformieren. Diese Transformation hilft dem Betrachter, wertvolle Informationen aus den verfügbaren Daten zu gewinnen. Zwei ausgeprägte Datentypen sind von besonderem Interesse für die Domäne der Informationsvisualisierung: Hierarchische und relationale Daten. Hierarchische Daten haben eine klare Struktur, die das schnelle Einordnen oder Auffinden von Objekten innerhalb von Verwaltungsstrukturen, Verzeichnissen oder wissenschaftlichen Hierarchien erlaubt. Relationale Daten stellen die Interaktion zwischen den Objekten dar und haben keine offensichtliche Anordnung. Modelle der realen Welt sind meist multidimensionaler Natur, d.h. Objekte werden durch mehrere Attribute beschrieben, was deren Verständnis und Analyse erschwert.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung multivariater Netzwerke. Das Wort "multivariat" hat in diesem Kontext zwei Bedeutungen: Zum einen werden die Objekte durch mehrere Attribute beschrieben, zum anderen sind diese Objekte durch heterogene (hierarchische und relationale) Beziehungen miteinander verbunden. Bei der Untersuchung bestehender Techniken und Metaphern zur Visualisierung von Hierarchien, Netzwerken und deren Verknüpfung wird ein besonderer Bezug auf Aktionärs- und Branchenstrukturen von Unternehmen genommen. Die vorgestellten Konzepte werden miteinander verglichen, evaluiert und auf ihre Eignung für die Beantwortung der identifizierten Fragestellungen der Aktionärs- und Branchenanalyse geprüft.

 

The goal of information visualization is to transform abstract data into efficiently perceptable visual form. This transformation helps the user to get valuable information from the available data. Two pronounced data types are of special interest for the domain of information visualization: Hierarchical and relational data. Hierarchical data have a clear structure, which permits fast arranging or finding of objects within administrative structures, listings or scientific hierarchies. Relational data represent the interaction between the objects and have no obvious arrangement. Models of the real world are usually multi-dimensional, objects are described by several attributes. That makes their understanding and analysis more difficult.
The substance of this work lies on the visualization of multivariate networks. The word "multivariate" has two meanings in this context: On the one hand the objects are described by several attributes, on the other hand these objects are connected by heterogeneous (hierarchical and relational) relations. During the investigation of existing techniques for visualization of hierarchies, networks and their linkage a special purchase is taken on shareholder and branch structures of enterprises. The presented concepts are compared with each other, evaluated and examined with regard to their suitability for answering the identified questions of the shareholder and branch analysis.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-111691.html