Visual Analytics strävar efter att kombinera automatisk dataanalys med visualisering och interaktion mellan människa och dator för att lösa analysproblem i tillämpningar som kännetecknas av förekomst av stora mängder komplexa data. Den finansiella dataanalysdomänen är ett lovande område för forskning och tillämpning av Visual Analytics-teknik, eftersom den prototypiskt involverar analys av stora datavolymer för att lösa komplexa analysuppgifter. Vi inför ett Visual Analytics-system för att stödja analysen av stora mängder finansiella tidsvarierande indikatordata. Ett system, som drivs av idén att utöka standard teknisk diagramanalys från en till tvådimensionell indikatorutrymme, utvecklas. Systemet bygger på en oövervakad klusteralgoritm kombinerad med en lämpligt utformad rörelsedatavisualiseringsteknik. Flera analytiska synpunkter på hela marknaden och specifika tillgångar erbjuds för användaren att navigera, utforska och analysera. Systemet inkluderar automatisk screening av potentiellt stora visualiseringsutrymme, preselecting möjligen intressanta kandidatdatavyer för presentation till användaren. Systemet tillämpas på en stor datamängd tidsvariationer 2-D aktiemarknadsdata, vilket visar dess effektivitet för visuell analys av finansiella data. Vi förväntar oss att de föreslagna teknikerna kommer att vara till nytta även inom andra tillämpningsområden.
Tidsvarierande indikatordata analyserades REF baserat på en oövervakad klusteralgoritm kombinerad med en lämpligt utformad rörelsedatavisualiseringsteknik.
Trajectory-based visual analysis of large financial time series data
{'venue': 'SKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}