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.
تعریف مسئله
اطلاعات جمع‌آوری شده از این مصاحبه‌های اولیه تنها بخشی از تجزیه و تحلیل مسئله است. بسیاری از اوقات این مشکل به چندین منطقه یا کارکرد (دستگاه) گسترش می‌یابد که ذی‌نفعان، مشتریان و کاربران از آن‌ها بی‌اطلاع هستند. آن‌ها همچنین ممکن است با آنچه در واقعیت سطحی اتفاق می‌افتد آشنا باشند اما لزوماً علت ریشه‌ای اصلی آن نیست؛ بنابراین، جمع‌آوری دانش، اطلاعات و بینش از اعضای تیم پروژه و کارشناسان موضوعی در مورد مسئله به همان اندازه ضروری است. همچنین ممکن است نیاز به مشاوره با مواد تحقیقاتی اضافی، از جمله دستورالعمل‌های کار، کتاب‌چه راهنمای کاربر، مشخصات محصول، نمودار گردش کار و برنامه‌های قبلی پروژه باشد. مانند اکثر مراحل دیگر در پروژه بهبود فرایند، تعریف مشکل اغلب تکراری است زیرا ممکن است چندین دور بحث برای به‌دست‌آوردن تصویر کامل مورد نیاز باشد.