KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Neues Konzept zur skalierbaren, explorativen Analyse großer Zeitreihendaten mit Anwendung auf umfangreiche Stromnetz-Messdaten

Bach, Felix

Abstract:
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung eines neuen Konzepts zur skalierbaren explorativen Analyse großer Zeitreihendaten. Hierzu werden zahlreiche datenintensive Methoden aus dem Bereich des Data-Mining und der Zeitreihenanalyse hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit mit wachsendem Datenvolumen untersucht und neue Verfahren und Datenrepräsentationen vorgestellt, die eine Exploration sehr großer Zeitreihendaten erlauben, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient auswertbar sind und unter dem Begriff Big Data eingeordnet werden können.
Methoden zur Verwaltung und Visualisierung großer multivariater Zeitreihen werden mit Methoden zur Detektion seltener und häufiger Muster – sog. ... mehr

Abstract (englisch):
The topic of this thesis is the development and application of a new concept for scalable, explorative analysis of big time series data. Several data-intensive methods from the fields of data mining and time series analysis are studied with focus on their scalability with data size. Subsequently, new techniques and data representations are presented that allow for exploration of large volumes of time-oriented data. These Big Data could previously not be analyzed efficiently due to their large volume and complexity.
Techniques for managing and visualizing big multivariate time series data are combined with methods for the detection of frequent and uncommon subseries – so-called discords and motifs to create a powerful system for explorative time series analysis called ViAT (Visual Analysis of Time series). ... mehr

Open Access Logo


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000097843
Veröffentlicht am 03.09.2019
Coverbild
Zugehörige Institution(en) am KIT Steinbuch Centre for Computing (SCC)
Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2019
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000097843
Verlag Karlsruhe
Umfang 300 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Prüfungsdatum 25.07.2019
Referent/Betreuer Prof. V. Hagenmeyer
Schlagworte Zeitreihen, Big Data, Datenanalyse, Visualisierung
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page