人类的数据交互

这个研究项目促进了分析人员和数据之间的交互(用于知识发现)，以及将这些发现与利益相关者的交流(用于决策)。

我们的团队专注于数据可视化、可视化用户界面和交互方法的设计和开发。我们探讨了如何将传统的数据驱动技术(如来自机器学习、人工智能、统计和数据挖掘的技术)与交互式可视化结合起来，并关注人类的创造力和数据价值之外的因素(如伦理、社会和文化因素)如何成为可持续数据分析的不可或缺的组成部分。

通过与行业合作伙伴的合作，我们提供引人注目的可视化、有效的交互、最佳的分析方法和坚实的工程，以帮助将研究结果和数据洞察转化为对医疗保健、商业、金融、社会科学和生物学的积极影响。

项目的主题

数据可视化:

• 可视化质量指标

• 视觉感知与认知

• 可视化算法。

交互设计:

• 人-数据交互行为和模型

• 交互式机器学习模型

• 沉浸式数据分析环境。

智能视觉分析:

• 自适应数据可视化和用户界面

• 视觉机器学习和数据挖掘

• 时空视觉数据分析

• 描述性，预测性和规范性分析。