Effektív adatvizualizáció a feltáró adatelemzésben, technológiai és technikai kitekintés

Czabán Tamás (2023) Effektív adatvizualizáció a feltáró adatelemzésben, technológiai és technikai kitekintés. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Czabán_Tamás_M678XO_Szakdoldozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (2MB)
	PDF szakdolgozati-osszefoglalas_Czaban_Tamas_M678XO.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (201kB)
	PDF Czaban_tamas_M678XO_szakdolgozat-biralat-es-javaslat.docx (1).pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (334kB)
	PDF szakdolgozat-biralat.docx.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (241kB)

Absztrakt (kivonat)

<p dir="ltr" style="text-align:left;">Az adatvizualizáció a folyamatosan növekvő adatmennyiség miatt a mindennapjaink kritikus összetevőjévé vált, hogy minél hatékonyabban tudjuk befogadni az egyre sokasodó információt. A dolgozatban megvizsgálom az adatvizualizációk múltját és a jelenlegi szakirodalmat majd két általam készített vizualizáción keresztül mutatok be a jelenleg lehetséges megoldások közül párat, utána kitérek a jövőben lehetséges kihívásokra és megoldásokra, közben megvizsgálva lehetséges új vizualizációs módszereket. A streamelt adatforrások egyike a sok újkeletű trendnek, amely megváltoztatja az adatvizualizáció arculatát. A valós időben generált adatmennyiség növekedésével a vizualizációs eszközöknek képesnek kell lenniük az adatok streamelésére és feldolgozására a generálás során. Ehhez gyorsabb feldolgozási teljesítményre és hatékony algoritmusokra van szükség, amelyek képesek kezelni az adatok beáramlását, miközben valós időben is értelmes betekintést nyújtanak ezekbe. A növekedett adatmennyiség jelentős része személyes adat vagy annak tekinthető. Ezeknek védelme mindenek előtti elsőbbséget élvez. Egy jelentős kihívást jelent a jövőben annak biztosítása, hogy a vizualizációk könnyen hozzáférhetőek és érthetők legyenek a nem műszaki felhasználók számára. Az adatok összetettebbé válásával fontos, hogy a vizualizációkat úgy alakítsák ki, hogy azok könnyen értelmezhetők legyenek, még a korlátozott műszaki szakértelemmel rendelkező személyek számára is. Ez új vizualizációs technikák kifejlesztését teheti szükségessé, amelyek egyszerű és intuitív módon képesek összetett adatokat közvetíteni. A dolgozatban feldolgozott két vizualizációban fogom azt bemutatni, hogy bár Pythonban sokkal részletesebb behatásunk van a vizualizációk minden elemére és az adatok manipulálására de technikai háttérrel nem rendelkező személyek számára a PowerBI gyakran sokkal intuitívabb. Ezen túlmenően, mivel az adatok összetettsége és mérete folyamatosan növekszik, a biztonsági és adatvédelmi aggályok is komoly problémát jelentenek. Az adatvizualizációs eszközöknek olyan biztonsági intézkedéseket kell tartalmazniuk, amelyek védik az érzékeny adatokat, és jobb módszereket biztosítanak az adatok anonimizálására Mára már az adatvizualizáció az adatelemzés szerves részévé vált. És mindenkinek érdeke, hogy minimális tudással vértezze fel magát annak érdekében, hogy könnyebben megértse a folyamatosan gyorsuló világunkat. A terület fontos kihívása a gyorsuló sebesség és mennyiség ellenére biztonságban tudja tartani mindannyiunk adatait és olyan metódusokkal álljon elő, hogy a minimális technikai ismeretekkel rendelkező személyek részére is egyértelműen tudja kommunikálni az egyre nehezebb és nehezebb koncepciókat. Ahogy a technológia folyamatosan fejlődik, az adatvizualizáció jövője izgalmas, és rengeteg lehetőséget kínál új innovációkra és fejlesztésekre.<br></p>

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatelemzés - adatbányászat, adatmodellezés, adattisztítás, alkalmazott számítástechnika, elektronikus adattovábbítás
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Jan. 24. 09:27
Utolsó módosítás:	2024. Jan. 24. 09:27

Actions (login required)

Tétel nézet