Scientific Visualization - Cheatsheet

Definition und Ziele der Informationsvisualisierung

Definition:

Visuelle Darstellung von abstrakten Daten, um deren Verständnis und Erkenntnisgewinn zu verbessern.

Details:

• Ziel: Erleichterung der Mustererkennung und Analyse
• Nutzung von Graphen, Diagrammen, Karten
• Unterstützung von Entscheidungsprozessen
• Förderung des Entdeckens von Zusammenhängen
• Integration interaktiver Elemente für explorative Datenanalyse

Wahrnehmung und Kognition bei der visuellen Datenanalyse

Definition:

Wahrnehmungs- und Kognitionsprozesse beeinflussen, wie visuelle Datenanalysen interpretiert und verstanden werden.

Details:

• Wahrnehmung: Unterscheidung von Formen, Farben und Mustern.
• Kognition: Interpretation und Verarbeitung der visuellen Informationen.
• Visuelle Hierarchie: Wichtige Informationen durch Größe, Farbe und Position hervorheben.
• Gestaltgesetze (z.B. Nähe, Ähnlichkeit): Beeinflussen Gruppierung und Strukturierung der Daten.
• Aufmerksamkeit: Fokussierung auf relevante Daten, Ablenkung vermeiden.
• Kognitive Überlastung: Zu viele Informationen können zu Fehlinterpretationen führen.
• Interaktionsdesign: Intuitive Benutzerschnittstellen zur erleichterten Datenexploration.

Techniken zur Interaktion mit Daten

Definition:

Wechselwirkungen zwischen Benutzern und Daten zur Analyse und Visualisierung.

Details:

• Zoom: Vergrößerung/Verkleinerung der Datenansicht
• Pan: Verschieben der Datenansicht
• Rotate: Drehen von 3D-Visualisierungen
• Filter: Selektieren spezifischer Datenbereiche
• Brushing: Hervorheben von Datenpunkten für detailliertere Analysen
• Linking: Verbinden verschiedener Datenansichten zur koordinierten Analyse

Integration von Data Mining und maschinellem Lernen

Definition:

Integration von Data Mining und maschinellem Lernen in wissenschaftliche Visualisierung zur Mustererkennung und Datenanalyse.

Details:

• Data Mining extrahiert nützliche Informationen aus großen Datenmengen.
• Maschinelles Lernen verbessert Modelle mittels Algorithmen und Daten.
• Visualisierungstechniken darstellen Daten graphisch.
• Kombination ermöglicht erweiterte Erkenntnisse und Vorhersagen.
• Wichtige Algorithmen: k-Means, Entscheidungsbäume, neuronale Netze.
• Anwendung: Anomalieerkennung, Klassifikation, Regression.

Techniken der Volumenvisualisierung

Definition:

Techniken zur Darstellung und Analyse von 3D-Datenfeldern basierend auf Voxel- bzw. Gitterdaten. Ziel: visuelle Untersuchung und Interpretation der inneren Strukturen.

Details:

• Direkte Volumenvisualisierung: Ray-Casting, Splatting
• Indirekte Volumenvisualisierung: Isosurface Extracting (Marching Cubes)
• Übertragungsfunktionen zur Materialdifferenzierung
• DVR (Direct Volume Rendering): visuelle Qualität vs. Rechenaufwand
• Pre-classification vs. Post-classification
• DVR Algorithmen: Front-to-back, Back-to-front

Software und Werkzeuge für 3D-Visualisierung

Definition:

Tools für die Erstellung und Analyse von 3D-Daten, oft verwendet in Wissenschaft und Ingenieurwesen zur Visualisierung komplexer Phänomene.

Details:

• Blender: Open-Source-Software für Modellierung, Animation und Rendering.
• Unity3D: Plattform für Echtzeit-3D-Entwicklung, oft für Spiele und Simulationen.
• Maya: Industriestandard für 3D-Modellierung und Animation.
• ParaView: Open-Source-Tool für die Visualisierung großer Datensätze.
• MATLAB: Integriert 3D-Plotting für wissenschaftliche Anwendungen.
• VTK (Visualization Toolkit): Bibliothek für 3D-Computergrafik, Bildverarbeitung und Visualisierung.

Vergleich von Open-Source- und kommerziellen Tools

Definition:

Vergleich von Open-Source- und kommerziellen Tools im Kontext wissenschaftlicher Visualisierung.

Details:

• Kosten: Open-Source-Tools sind meist kostenlos, während kommerzielle Tools kostenpflichtig sind.
• Unterstützung: Kommerzielle Tools bieten oft professionellen Support, Open-Source-Tools verlassen sich auf Community-Support.
• Anpassbarkeit: Open-Source-Tools sind oft anpassbarer, da der Quellcode verfügbar ist.
• Updates und Sicherheit: Kommerzielle Tools haben oft regelmäßige Updates und garantierte Sicherheitsstandards.
• Beispiele: Open-Source: ParaView, VTK; kommerziell: MATLAB, AVS/Express.

Werkzeuge und Plattformen zur Erstellung interaktiver Visualisierungen

Definition:

Werkzeuge und Plattformen zur Erstellung interaktiver Visualisierungen sind Technologien und Softwarelösungen, die es ermöglichen, Daten visuell darzustellen und interaktiv zu erkunden.

Details:

• D3.js: JavaScript-Bibliothek für die Erstellung dynamischer, interaktiver Datenvisualisierungen im Web.
• Tableau: Benutzerfreundliche Plattform für Datenanalyse und -visualisierung, unterstützt Drag-and-Drop-Funktionen.
• Plotly: Open-Source-Bibliothek für interaktive Grafiken in Python, R und JavaScript.
• Power BI: Microsoft-Plattform für Geschäftsanalyse und interaktive Visualisierungen, integriert sich gut mit anderen Microsoft-Diensten.
• Matplotlib + mpld3: Matplotlib für statische Plots in Python, ergänzt durch mpld3 zur Interaktivität im Web.
• Vega und Vega-Lite: Declarative Grammar für interaktive Visualisierungen auf Basis von JSON-Spezifikationen.