Οπτικοποίηση πολυδιάστατων δεδομένων απο τον χώρο των Βιολογικών Επιστημών
Creators: name: Κάλφας, Γεώργιος Στέργιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Οπτικοποίηση δεδομένων
Ανάλυση δεδομένων
Πολυδιάστατα/πολυμεταβλητά δεδομένα
Data visualization
Data analysis
Multidimensional/multivariate data

description: Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται το θέμα της οπτικοποίησης πολυδιάστατων δεδομένων από τον χώρο των βιολογικών επιστημών. Ο ρυθμός, με τον οποίο αυξάνεται καθημερινά, ο όγκος παραγωγής δεδομένων είναι αρκετά υψηλός. Οπότε, προκύπτει και η ανάγκη για την αποτελεσματική ανάλυση και οπτικοποίηση των δεδομένων αυτών, καθώς θα πρέπει τα δεδομένα αυτά να χρησιμοποιηθούν για την εξαγωγή συμπερασμάτων, προβλέψεων και για την διερεύνηση πολύπλοκων σχέσεων ή αλληλεπιδράσεων. Αρχικά, γίνεται μια εισαγωγή στο γενικότερο πλαίσιο της οπτικοποίησης των δεδομένων, όπου παρουσιάζονται και κάποιοι βασικοί και συχνά χρησιμοποιούμενοι τρόποι οπτικοποίησης δεδομένων, όπως είναι τα ιστογράμματα, τα διαγράμματα γραμμής και τα ραβδογράμματα. Στην συνέχεια, γίνεται μαθηματική διατύπωση και περιγραφή των στατιστικών μεθόδων ανάλυσης πολυδιάστατων δεδομένων, σημαντικότερες των οποίων είναι η Ανάλυση Διακύμανσης (ή Ανάλυση Παραλλακτικότητας), η Ανάλυση Παλινδρόμησης, η Ανάλυση σε Κύριες Συνιστώσες, η Παραγοντική Ανάλυση, η Παραγοντική Ανάλυση των Αντιστοιχιών, η Ανάλυση σε Συστάδες και η Διακρίνουσα Ανάλυση. Έπειτα από την περιγραφή κάθε μεθόδου, ακολουθούν παραδείγματα οπτικοποίησης των αποτελεσμάτων, μετά από εφαρμογή της εκάστοτε μεθόδου. Ειδικότερα, στην ενότητα που αφορά στην Ανάλυση σε Κύριες Συνιστώσες παρουσιάζονται και αναλύονται τα biplots ενώ στην ενότητα που αφορά στην Ανάλυση σε Συστάδες παρουσιάζονται και αναλύονται τα διαγράμματα παράλληλων συντεταγμένων και τα διαγράμματα Andrews. Αναφορικά με τα διαγράμματα Andrews παρουσιάζεται και προτείνεται ένας πρωτότυπος τρόπος συνδυαστικής τους χρήσης με τη μέθοδο της Ανάλυσης σε Συστάδες. Τέλος, το κείμενο της εργασίας ολοκληρώνεται, με την παράθεση των αποτελεσμάτων της βιβλιογραφικής ανασκόπησης που διενεργήθηκε ειδικά για τον εντοπισμό και τον καθορισμό κανόνων κατασκευής ορθών επιστημονικών στατιστικών διαγραμμάτων
description: This thesis deals with the issue of multidimensional data visualization from the field of biological sciences. The rate at which the volume of data generation is increasing daily is quite high. Therefore, the need arises for the effective analysis and visualization of these data, as these data should be used to draw conclusions, predictions and to investigate complex relationships. First, there is an introduction to the general context of data visualization, where some basic and frequently used ways of data visualization are presented, such as histograms, line charts and bar plots. Then, a mathematical formulation and description of the statistical methods of multidimensional data analysis is made, the most important of which are the Analysis of Variance (or Variability Analysis), the Regression Analysis, the Principal Components Analysis, the Factor Analysis, the Correspondence Analysis, the Cluster Analysis and Discriminant Analysis. After the description of each method, there follow examples of visualization of the results, after applying each method. In particular, in the section on Principal Component Analysis, biplots are presented and analyzed, while in the section on Cluster Analysis, parallel coordinate diagrams and Andrews plots are presented and analyzed. With reference to Andrews plots, a new way of combining them with the method of Cluster Analysis is presented and proposed. Finally, the text of the thesis is completed, citing the results of the bibliographic review that was carried out specifically to identify and define rules for the construction of correct scientific statistical diagrams