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Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics

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Bibliographic Details
Title: Classificazione e selezione di tecniche di visualizzazione per Big Data Analytics
Authors: Collerà, Alessandro
Contributors: Rizzi, Stefano, Gallinucci, Enrico
Publisher Information: Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
Publication Year: 2016
Collection: Università di Bologna: AMS Tesi di Laurea (Alm@DL)
Subject Terms: 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, Scienze e tecnologie informatiche [L-DM270] - Cesena
Description: 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.
Document Type: bachelor thesis
File Description: application/pdf
Language: Italian
Relation: https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/10968/1/Classificazione_e_selezione_di_tecniche_di_visualizzazione_per_Big_Data_Analytics_-_Alessandro_Coller%C3%A0.pdf; 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 , Documento ad accesso riservato.
Availability: https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/10968/
Rights: cc_by_nc_nd
Accession Number: edsbas.B02648A3
Database: BASE
Description
Abstract: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.