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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '381997' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = '381997'

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 381997 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 381997

Título del libro: International Conference On Information And Knowledge Management, Proceedings
Título del capítulo: Interactive exploration and visualization of OLAP cubes

Autores UNAM:
JAVIER GARCIA GARCIA;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2011

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Palabras clave:

Automatically generated; cube; Experimental evaluation; Interactive exploration; Interactive visualizations; Medical data; olap; One dimension; Risk factors; SQL query; Agglomeration; Flow visualization; Statistical tests; Visualization; Warehouses; Geometry

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Resumen:

An OLAP cube is typically explored with multiple aggregations selecting different subsets of cube dimensions to analyze trends or to discover unexpected results. Unfortunately, such analytic process is generally manual and fails to statistically explain results. In this work, we propose to combine dimension lattice traversal and parametric statistical tests to identify significant metric differences between cube cells. We present a 2D interactive visualization of the OLAP cube based on a checkerboard that enables isolating and interpreting significant measure differences between two similar cuboids, which differ in one dimension and have the same values on the remaining dimensions. Cube exploration and visualization is performed by automatically generated SQL queries. An experimental evaluation with a medical data set presents statistically significant results and interactive visualizations, which link risk factors and degree of disease. © 2011 ACM.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781450309639
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1145/2064676.2064691