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GraS GmbH auf der TIBCO Spotfire® User Conference 2011 in Paris

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März 2011

 

Berlin, 25. März 2011 - Die GraS GmbH war vom 16. bis 17. März 2011 auf der europäischen Spotfire User-Konferenz von TIBCO Software Inc. (NASDAQ: TIBX) in Paris, Frankreich vertreten.

Im Folgenden werden wir Ihnen die wichtigsten Neuerungen und Verbesserungen der Software vorstellen.

 

Während des erstenTages der Konferenz wurden die Neuerungen von Releases 3.1 und 3.2 der TIBCO Spotfire®-Software vorgestellt. Zu den wichtigsten Neuerungen gehören: die neue Heatmap und das Kombinationsdiagramm, die neue Listen-Funktion, Verbesserungen im Bereich der Farbgebung in Form von an Bedingungen geknüpfte Farbregeln, Schemata und Skalierungen, neue Parameter und Eigenschaften sowie die neuen Datenfunktionen zur Ausführung von S+- und R-Skripten.

 

 

Data Functions

Neben den neuen Visualisierungen gefielen besonders die neuen Möglichkeiten Skripte und Funktionen der statistischen Analysesoftware S+ oder R,  unter Einsatz der "TIBCO Spotfire Statistics Services", direkt in den Spotfire Clients zur Verfügung zu stellen.
D.h. die Skripte können nun über die so genannten "data funktions (siehe Abbildung)" direkt in TIBCO Spotfire® angewendet werden. Dies ist insbesondere bei der Durchführung prädiktiver Analysen mit Hilfe von Algorithmen aus S+ oder R von großem Vorteil.

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Listen

Listen repräsentieren das gewonnene Wissen aus einer oder mehreren Datenquellen. Haben Sie beispielsweise eine Anzahl an Transaktionen entdeckt bei denen die Kosten besonders hoch ausfielen, so können Sie u.a. eine Liste generieren, welche die Zeilen dieser Transaktionen enthält. So wird es einfacher zur tiefergehenden Analyse direkten Zugriff auf die gefundenen, relevanten Daten zu haben. Listen sind in jeder Sitzung verfügbar. Modifizierungen werden automatisch gespeichert. Listen sind ähnlich wie Tags, nur dass Sie immer mit der gleichen Sammlung an Listen arbeiten, während Tags sich nur auf eine spezifische Analyse beziehen. Die Funktionalitäten von Listen und Tags zu kombinieren, kann sehr nützlich sein. Sie können Tag-Sammlungen aus Listen, aber auch Listen aus Tag-Sammlungern erzeugen. D.h. Mit Hilfe von Listen kann das Wissen zwischen verschiedenen Analysen transferiert werden, während Tags genutzt werden können, um Listen innerhalb einer Analyse zu nutzen.

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Kreuztabelle

Es ist nun möglich Zwischensummen in den Spalten der Kreuztabelle zu bilden bei denen in der vertikalen Achse eine Hierarchie festgelegt wurde. Der aggregierte Wert der Zwischensumme wird anhand der ausgewählten Maßnahmen zur Aggregation kalkuliert (durchgeführt) und wird für jede Kategorie und auf jeder Hierarchieebene angezeigt.

 

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Heatmap

Eine Heatmap ist eine grafische Darstellung von Daten bei der die Werte einer Variablen in Form einer zweidimensionalen Karte als Farben dargestellt werden. Der einfachste Weg eine Heatmap zu verstehen ist es sich eine Tabelle vorzustellen, welche Farben anstelle von Zahlen enthält (siehe Abbildung rechts). Heatmaps eignen sich besonders gut für die Visualisierung großer Mengen mehrdimensionaler Daten, da mit dieser Darstellung Cluster von Zeilen mit ähnlichen Werten sehr leicht durch die Farbgebung zu identifizieren sind.

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Es ist oft nützlich Heatmaps mit einer Hierarchie zu versehen (Abbildung links). Das Ergebnis einer hierarchischen Clusterung wird in der Heatmap als Dendrogramm visualisiert, welches eine Baumstruktur der Hierarchie darstellt.

 

 

 

Kombinationsdiagramm

Das Kombinationsdiagramm ist eine Visualisierung, welche die Eigenschaften des Balkendiagramms und des Liniendiagramms kombiniert. Im Kombinationsdiagramm werden die Daten mit Linien und Balken dargestellt, welche unterschiedliche Kategorien repräsentieren. Eine Kombination von Balken und Linien in der gleichen Visualisierung kann äußerst nützlich sein, da sie beim Vergleich von Werten in verschiedenen Kategorien einen klaren Blick ermöglicht, welche der Kategorien höher oder niedriger ist.

Kombinationsdiagramm

Ein gutes Beispiel für den Einsatz des Kombinationsdiagramms ist der Vergleich von erwartetem Umsatz und dem tatsächlichen Umsatz über verschiedene Zeiträume.