경제 데이터의 증분 도메인 지식 모델링 및 시각화 사브리나
투자 계획은 지리적 공간과 산업 부문 분포 측면에서 금융 풍경에 대한 이해가 필요합니다. 데이터는 신문, 오픈 데이터 등 다양한 출처에 흩어져 있어 금융 분석가는 전체 그림을 파악하기 어렵습니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 Sabrina라는 금융 데이터 분석 및 시각화 접근 방식을 제안합니다. 이 접근 방식은 기업 간 재무 거래 네트워크 생성에 대한 파이프라인을 포함하며, 지역 내 개별 기업의 실제 정보와 경제의 일반적인 매크로적 측면에 대한 증분 도메인 지식을 통합할 수 있습니다. Sabrina는 이러한 다양한 데이터 출처를 일관된 시각 인터페이스 내에서 통합하여 시각 분석 과정을 가능하게 합니다. 세 명의 도메인 전문가를 대상으로 한 사용자 연구를 통해 Sabrina의 유용성을 보여줍니다.
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AI 요약
