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.
پردازش اطلاعات
به‌ طور کلی، اصطلاح پردازش داده می‌تواند هر پردازشی را که داده را از شکلی به شکلی دیگر تبدیل می‌کند دربرگیرد، اگرچه «تبدیل داده» می‌تواند اصطلاح منطقی‌تر و صحیح‌تری باشد. از این دیگاه، پردازش داده تبدیل داده به اطلاعات خواهد بود و همچنین تبدیل مجدد اطلاعات به داده. تفاوت اینجاست که تبدیل نیاز به درخواست نخواهد داشت. برای مثال، اطلاعات به صورت رشته‌ای از کاراکترها که یک جمله را تشکیل می‌دهند عبارتست از دادهٔ تبدیل شده (یا کد شده) بی‌معنی نزدیک به سخت‌افزار که اطلاعات معنی دار برای انسان را منتج می‌کند.