تجسم اطلاعات
تجزیه و تحلیل داده ها، بخشی ضروری از تمام تحقیقات کاربردی و حل مسئله در صنعت است. اساسی ترین رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از: تجسم (هیستوگرام، نمودار پراکندگی، نمودار سطح، نقشه درخت، نمودار مختصات موازی، و غیره)، آمار ( آزمون فرضیه ، رگرسیون ، PCA ، و غیره)، داده کاوی ( تداعی کاوی ، و غیره) و روش های یادگیری ماشین (خوشه بندی ، طبقه بندی ، درخت تصمیم و غیره). ). در میان این رویکردها، تجسم اطلاعات، یا تجزیه و تحلیل داده های بصری، بیشترین تکیه بر مهارت های شناختی تحلیل گران انسانی دارد و امکان کشف بینش های عملی بدون ساختار را فراهم می کند که تنها توسط تخیل و خلاقیت انسان محدود می شود. تحلیلگر، نیازی به یادگیری هیچ روش پیچیده ای ندارد تا بتواند تجسم داده ها را تفسیر کند. همچنین، تجسم اطلاعات یک طرح تولید فرضیه است که می تواند انجام شود و معمولاً با تجزیه و تحلیل تحلیلی یا رسمی تر، مانند آزمون فرضیه های آماری دنبال می شود.
تجزیه و تحلیل اطلاعات
در حقیقت تحلیل اطلاعات هنر کاستن از ابهامات در یک مسئله ی پیچیده است. بسیاری از تحلیل گران در ارائه ی نظریات خود, از بیان نظریاتی که احتمال وقوع آن ها پایین است و یا نظریاتی که بدیهی به نظر می آیند پرهیز میکنند.به علاوه, تحلیلگر باید نسبت به خود آگاه باشد تا مبادا به "صورتِ ناخواسته" تحلیل های او در جهتِ تایید گرایش های ذهنی او قرار گیرد و از حقیقتِ امر غافل شود. تحلیل گر نباید متوهم و خیالباف باشد بلکه باید بر اساس واقعیت و در بستر چرخه ی اطلاعات مسائل را درک کند. درک صحیح حقیقت به خصوص در ضد اطلاعات اهمیت مضاعفی پیدا میکند. از این رو نظریه ی بازی ها (که به بیان تعامل دو رقیب میپردازد) برای درک شرایط میتواند مفید باشد.