경제 데이터의 증분 도메인 지식 모델링 및 시각화 세브리나
투자 계획은 지역과 산업 분야 분포 측면에서 대규모의 금융 풍경에 대한 지식이 필요합니다. 데이터는 많지만 신문, 오픈 데이터 등 다양한 출처에 흩어져 있어 금융 분석가들이 전체적인 그림을 이해하는 것이 어렵습니다. 본 논문에서는 Sabrina라는 금융 데이터 분석 및 시각화 접근 방식을 제시합니다. 이 접근법은 기업 간의 금융 거래 네트워크 생성 파이프라인을 포함하며, 지역 내 개별 기업에 대한 실제 정보와 경제의 일반적인 거시적 측면에 대한 (증분) 도메인 지식을 융합합니다. Sabrina는 이러한 다양한 데이터 출처를 통일된 시각 인터페이스로 통합하여 시각 분석 프로세스를 가능하게 합니다. 세 명의 전문가 대상 사용자 조사에서는 Sabrina의 유용성을 보여줍니다.
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AI 요약