GI LogoGI Logo
  • Login
Digital Library
    • All of DSpace

      • Communities & Collections
      • Titles
      • Authors
      • By Issue Date
      • Subjects
    • This Collection

      • Titles
      • Authors
      • By Issue Date
      • Subjects
Digital Library Gesellschaft für Informatik e.V.
GI-DL
    • English
    • Deutsch
  • English 
    • English
    • Deutsch
View Item 
  •   DSpace Home
  • Fachbereiche
  • Wirtschaftsinformatik (WI)
  • Wirtschaftsinformatik
  • Wirtschaftsinformatik 56(3) - Junil 2014
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
  •   DSpace Home
  • Fachbereiche
  • Wirtschaftsinformatik (WI)
  • Wirtschaftsinformatik
  • Wirtschaftsinformatik 56(3) - Junil 2014
  • View Item

Decision Analytics mit Heatmap-Visualisierung von mehrschrittigen Ensembledaten

Author:
Köpp, Cornelius [DBLP] ;
Mettenheim, Hans-Jörg [DBLP] ;
Breitner, Michael H. [DBLP]
Abstract
Heutige in verschiedenen Informationssystemen integrierte Prognosetechniken nutzen oft Ensembles zur Darstellung verschiedener zukünftiger Szenarien. Die Aggregation dieser Prognosen stellt eine anspruchsvolle Aufgabe da: Bei der Nutzung von Mittelwert und Median (gängige Praxis) gehen wichtige Informationen verloren, vor allem wenn die zugrunde liegende Verteilung zu jedem Schritt multimodal ist. Um dies zu vermeiden präsentieren wir einen Heatmap-Visualisierungsansatz. Visuell ist eine einfache Unterscheidung zwischen Bereichen mit hoher Aktivität (hohe Wahrscheinlichkeit der Realisierung) und solchen mit niedriger Aktivität möglich. Diese Form der Darstellung ermöglicht eine Identifikation von sich aufspaltenden Pfaden im Prognoseensemble und schafft dadurch eine „dritte Alternative“ im Entscheidungsraum. Die meisten Prognosesysteme bieten nur Ergebnisse „auf“ oder „ab“ an. Die vorgestellte Heatmap-Visualisierung führt zusätzlich ein Ergebnis „weiß nicht“ ein. Durch Blick auf die Heatmap können somit Bereiche identifiziert werden, in denen sich das zugrunde liegende Prognosemodell nicht sicher ist über den zukünftigen Ausgang. Wir präsentieren einen Softwareprototyp zur Unterstützung von Entscheidern durch eine interaktive Visualisierung und diskutieren den Informationsgewinn durch die Nutzung. Der Prototyp wurde bereits anderen Forschern und Praktikern präsentiert und mit diesen diskutiert.AbstractToday’s forecasting techniques, which are integrated into several information systems, often use ensembles that represent different scenarios. Aggregating these forecasts is a challenging task: when using the mean or median (common practice), important information is lost, especially if the underlying distribution at every step is multimodal. To avoid this, the authors present a heatmap visualization approach. It is easy to visually distinguish regions of high activity (high probability of realization) from regions of low activity. This form of visualization allows to identify splitting paths in the forecast ensemble and adds a “third alternative” to the decision space. Most forecast systems only offer “up” or “down”: the presented heatmap visualization additionally introduces “don’t know”. Looking at the heatmap, regions can be identified in which the underlying forecast model cannot predict the outcome. The authors present a software prototype with interactive visualization to support decision makers and discuss the information gained by its use. The prototype has already been presented to and discussed with researchers and practitioners.
  • Citation
  • BibTeX
Köpp, C., Mettenheim, H.-J. & Breitner, M. H., (2014). Decision Analytics mit Heatmap-Visualisierung von mehrschrittigen Ensembledaten.   Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 3. Springer. (S. 147-157). DOI: 10.1007/s11576-014-0417-3
@article{mci/Köpp2014,
author = {Köpp, Cornelius AND Mettenheim, Hans-Jörg AND Breitner, Michael H.},
title = {Decision Analytics mit Heatmap-Visualisierung von mehrschrittigen Ensembledaten},
journal = {Wirtschaftsinformatik},
volume = {56},
number = {3},
year = {2014},
,
pages = { 147-157 } ,
doi = { 10.1007/s11576-014-0417-3 }
}

Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.1007/s11576-014-0417-3

Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Send Feedback

More Info

DOI: 10.1007/s11576-014-0417-3
ISSN: 1861-8936
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2014
Content Type: Text/Journal Article

Keywords

  • Decision analytics
  • Decision Analytics
  • Forecast
  • Fuzzy decision making
  • Fuzzy Decision Making
  • Heatmap
  • Historical consistent neural network (HCNN)
  • Historical Consistent Neural Network (HCNN)
  • Prognose
  • Uncertainty modeling
  • Unsicherheitsmodellierung
  • Visualisierung
  • Visualization
Collections
  • Wirtschaftsinformatik 56(3) - Junil 2014 [8]

Show full item record

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • Analyzing a Bipolar Decision Structure Through Qualitative Decision Theory 

    Saint-Cyr, Florence Dupin; Guillaume, Romain

    53-62
  • An empirical approach to decision support systems: advanced decision making within a SC framework 

    de Miranda, João Luís

    364-364
  • Automated decision support for recurring design decisions considering non-functional requirements 

    Busch, Axel

    291-294

About uns | FAQ | Help | Imprint | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.

 

 


About uns | FAQ | Help | Imprint | Datenschutz

Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), Kontakt: Geschäftsstelle der GI
Diese Digital Library basiert auf DSpace.