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.
اقتصاد اطلاعات
خصوصیات و ماهیت کاملاً متفاوت فناوری اطلاعات نسبت به سایر کالاها و خدمات موجب شده‌است که برای بررسی بعد اقتصادی اطلاعات، روش‌های تحلیل جدید (البته نه نوع جدیدی از تحلیل) بکار گرفته شود؛ لذا در بررسی و تحلیل بازار اطلاعات در عین حال که از روش‌های کاملاً جدیدی استفاده می‌شود عواملی مثل سلیقهٔ افراد، فناوری تولید و ساختار بازار در چگونگی کارکرد این بازار نقش مبنایی ایفا می‌کند. بخش عمده‌ای از اقتصاد اطلاعات بر مکانیزم تعیین قیمت اطلاعات جهت استفادهٔ کارا و مؤثر از منابع اختصاص دارد. در این زمینه همان‌طور که در بالا اشاره شد هایک کار را آغاز کرد و دیگر اقتصاددانان (همچون افراد نامبرده در بالا) این مسیر را ادامه دادند.