Visual Analytics ist ein interdisziplinärer Ansatz, der die Vorteile aus unterschiedlichen Forschungsgebieten verbindet. Das Ziel der Visual-Analytics-Methode ist, Erkenntnisse aus extrem großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen. Der Ansatz kombiniert die Stärken der automatischen Datenanalyse mit den Fähigkeiten des Menschen, schnell Muster oder Trends visuell zu erfassen. Durch geeignete Interaktionsmechanismen können Daten visuell exploriert und Erkenntnisse gewonnen werden. Er wurde 2004 eingeführt und ein Jahr später in dem Buch "Illuminating the Path" beschrieben.[2]
- ↑ D. A. Keim, F. Mansmann, J. Schneidewind, J. Thomas, H. Ziegler: Visual analytics: Scope and challenges. Visual Data Mining, 2008, S. 76–90.
- ↑ D. Keim, S. North, C. Panse, M. Sips: Visual Data Mining in Large Geo-Spatial Point Sets. In: IEEE Computer Graphics and Application. Nr. 12, 2004, S. 36–44.