Sirvi Märksõna "andmete visualiseerimine" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 6 6

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Diagnoosi trajektooride visualiseerimine
(Tartu Ülikool, 2021) Lomp, Patrick; Kolde, Raivo, juhendaja; Pajusalu, Maarja, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Lõputöö eesmärk on luua interaktiivne tööriist, mis aitab visualiseerida graafide abil meditsiiniliste andmete analüüsi tulemusi. Töös loodud rakendus kuulub R tarkvarapaketi Trajectories alla. Trajectories paketis asetseb algoritm, mis tuvastab tihedalt koos esinevad sündmused terviseandmetes. Selliste diagnooside, ravimite väljakirjutamise ja protseduuride trajektoore on toorandmetes keeruline mõista. Sellepärast on vaja hästi visualiseerivaid vahendeid, et leida andmestikust relevantseid mustreid. Antud töös luuakse Shiny rakendus, mille abil saab sirvida elektroonilistes terviseandmetes leitud mustreid ja teha edasisi vaatlusi soovitud trajektooridel.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Eesti teadus- ja arendustegevuse statistiliste näitajate visualiseerimise keskkond TeadusSilm
(Tartu Ülikool, 2022) Kukk, Kristi; Pajusalu, Maarja, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Magistritöö eesmärgiks oli luua keskkond TeadusSilm, mis koondab ühte kohta kokku ning visualiseerib teadus- ja arendustegevusega seotud statistilisi näitajaid. Loodi keskkond, mis on sängitatud Eesti Teadusinfosüsteemi veebilehele ja kus kuvatakse Power BI tarkvaraga loodud aruandeid. Andmed pärinevad nii spetsiaalselt TeadusSilma jaoks loodud andmelaost kui Power BI tööruumi imporditud Exceli failidest. Pärast projekti igat elutsüklit viidi läbi struktureerimata kasutajaintervjuusid ja kasutatavuse testimist valjult-kaasamõtlemise meetodil. Magistritöö teoreetilises osas küsiti, kuidas andmeid kõige tulemuslikumalt visualiseerida ning milline on andmete visualiseerimise lisandväärtus. Aruannete loomisel lähtuti soovitusest mitte karta “lihtsaid” lahendusi ning pöörati palju tähelepanu andmemüra vähendamisele ja kasutajate tagasisidele. Loodud keskkond pakub tsentraliseeritud, süsteemset ja järjepidevat ülevaadet Eesti teaduse hetkeseisust ning on edaspidi abivahendiks andmepõhiste otsuste langetamisel.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Haiguste sageduste visualiseerimine OMOP CDM andmebaasi põhjal
(Tartu Ülikool, 2025) Mirma, Rasmus; Vilo, Jaak, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Processing health data paves the way to improve public health, the development of new treatment methods, and the planning of preventive and development activities. Existing solutions for visualizing health data focus on specific data types and do not provide harmonized visualization capabilities. Within the health-data domain, the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM) is becoming an increasingly adopted data model, defining both the data-model format and standardized terminologies. The goal of this bachelor’s thesis was to create an interactive data dashboard that can be applied to any database in OMOP CDM form. The completed dashboard makes it possible to examine disease frequencies and their associated costs by diagnosis and demographic filters. In addition, the thesis describes a reusable data query that counts the number of unique patients and the total cost of healthcare services provided to them by calendar year, age, and gender group. For further development of the solution, the thesis presents unimplemented functionalities and improvement proposals.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Inspektor-kontaktisikute töökoormuse analüüs ja töölaua loomine vanglateenistuses
(Tartu Ülikool, 2024) Tuberik, Lea; Aljanaki, Anna, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
The job of case managers in Estonian prisons consists of structured activities, which are recorded in the database. These data have been analyzed in this master's thesis in order to find the activities that best describe the case manager’s workload, and a dashboard was created that visualizes the work of the case managers, aggregated by prison and its units. The dashboard was deployed in all Estonian prisons.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Kasutajakogemuse disain andmete visualiseerimisel paketi TrajectoryViz disainiuuenduse näitel
(Tartu Ülikool, 2025) Sooman, Hanna Mia; Pajusalu, Maarja, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
This thesis focuses on improving the user experience design of the TrajectoryViz package by identifying existing issues and proposing potential redesign, taking into account the specific characteristics of data visualization tools. As part of the research, one iteration of the design thinking framework design process was conducted, during which a prototype was developed and tested with users. Based on the results, suggestions are made for further development of the tool.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Sales and Demographic Data Visualization, Analysis and Forecasting
(Tartu Ülikool, 2018) Ilmjärv, Taavi; Hadachi, Amnir, supervisor; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut
Computerized data collection is constantly increasing. With technological progress more data is becoming available at any time on public databases. Also, private companies are collecting more data. Having thousands of observations in data sets makes it impossible for human to grasp trends and patterns. This raises a need for data mining and visualization for business intelligence. In order to optimize the use of sales territories and support companies growth it is important to understand the underlying patterns and associations between sales results and demographics. This thesis aims to accomplish three main objectives. Firstly, develop a web service to visualize demographic and sales data. Secondly, analyze demographics and sales data obtained, from company to get insight if success in sales is determined by placing representatives in “good” areas, or are there other factors that might predict success. The third aim is to create a predictive model that could predict sales results.