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.
تحلیل یادگیری
تحلیل یادگیری (به انگلیسی: Learning Analytics) عبارت است از اندازه‌گیری، جمع آوری، تحلیل و گزارش داده های دانشجویان در محیط یادگیری به منظور درک و بهینه سازی یادگیری و محیطی که یادگیری در آن رخ می دهد. به عبارت دیگر تحلیل یادگیری کاربرد علم داده در آموزش و یادگیری است. دانش تحلیل یادگیری دامنه گسترده‌تری را نسبت به داده‌کاوی آموزشی در بر می‌گیرد که شامل مفاهیم و تکنیک‌هایی از دانش اطلاعات، جامعه‌شناسی، علم کامپیوتر، آمار، روانشناسی و علوم یادگیری است. تحلیل یادگیری بر خلاف داده‌کاوی آموزشی بر تفکیک یادگیری به اجزای کوچکتر تمرکز ندارد بلکه به دنبال درک کلی سیستمهای یادگیری است