Wissensmodelle als Basis für intelligente Visualisierungssysteme - Informationssysteme im Bauwesen - page 448

Abb.19.3 Überblick zu relevanten Begriffen im Gebiet der Daten am Bsp. von tabellarischen Daten

19.3.1 Daten

In Abb. 19.3 wird ein erster Überblick zu relevanten Begriffen im Bereich der Daten am
Beispiel einer Tabelle gegeben. Die Tabelle Data Set besteht aus einzelnen Zeilen, den
Data Records, die wiederum einzelne Zellen, die Data Values aufweisen. Sie besitzt wei-
terhin veränderliche Spalten, Independent Variables, und gemessene Spalten, Dependent
Variables. Alle Spalten zusammen bilden die Datenstruktur, wobei die Anzahl unabhängi-
ger Variablen als Dimensionalität, Dimensionality, der Struktur bezeichnet wird. Ein ein-
zelner Datenwert besitzt weiterhin eine Skala, Scale of Measurement, der einer Einheit,
Unit, zugeordnet werden kann.
Nachfolgend wird auf die wichtigen und vor allem in der Literatur kontrovers disku-
tierten Begriffe näher eingegangen.

Eigenschaften der Datenstruktur

• Abhängige und unabhängige Variablen: Der Begriff der Variable wird in den Bereichen

der Informatik, der Statistik und der Mathematik unterschiedlich verwendet, auf die hier
nicht näher eingegangen werden soll. In [ 24 ] sehen sie den gesamten Datensatz als eine
Funktion zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Erstere, auch als Referrer
oder Variable der Domäne bezeichnet, werden beim Messen der Daten verändert, wobei
sich letztere, auch Attribut oder Variable des Bereichs genannt, bei der Messung erge-
ben (Abb. 19.3 ). Anzumerken bleibt, dass die Un-/Abhängigkeit auch verändert werden
kann, sodass diese austauschbare Rolle auch in der Ontologie modelliert werden sollte.

• Dimensionalität : Die Dimensionalität einer Datenstruktur wird in der Domäne der Vi-

sualisierung oftmals als die Anzahl aller Variablen, der unabhängigen und abhängigen,
gesehen, vor allem weil der Begriff Dimension synonym zu Variable und Attribut ver-
wendet wird [ 12 , 25 , 26 ]. Hingegen bezieht sich die Dimensionalität bei Datenbanken
und Datawarehouses auf die Anzahl unabhängiger Variablen [ 24 ]. Diese unterschiedli-
chen Sichtweisen haben bereits Tory und Möller in ihrer eigenen Taxonomie feststellen
müssen [ 12 ]. Ein ähnliches Problem existiert zwischen den Begriffen multidimensional
und multivariat. Doch die Trennung ist durchaus wichtig, sodass sich hier Dimensiona-
lität auf unabhängigen Variablen bezieht, wohingegen man bei Vorhandensein mehrerer
abhängiger Variablen von multivariat spricht. Andernfalls ist es nach [ 27 ] ratsam, den