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 رمز
تحلیل رمز مطالعه تجزیه و تحلیل سیستم‌های اطلاعاتی به منظور مطالعه جنبه‌های پنهان سیستم‌ها است، تحلیل رمز برای نقض سیستم‌های امنیتی رمزنگاری و دستیابی به محتوای پیام‌های رمزگذاری شده استفاده می‌شود، حتی اگر کلید رمزنگاری ناشناخته باشد. علاوه بر تجزیه و تحلیل ریاضی الگوریتم‌های رمزنگاری، تحلیل رمز شامل مطالعه حملات کانال جانبی است که نقاط ضعف در الگوریتم‌های رمزنگاری را هدف نمی‌گیرند، بلکه در عوض از ضعف‌ها در اجرای آنها سوء استفاده می‌کنند. اگرچه هدف یکسان بوده‌است، روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل رمز در طول تاریخ رمزنگاری به طرز چشمگیری تغییر کرده‌است، سازگار با افزایش پیچیدگی رمزنگاری، از روش‌های قلم و کاغذ، از طریق ماشین‌هایی مانند بمب‌های انگلیس و رایانه‌های کولئوس در بلوکلی پارک در جنگ جهانی دوم، به طرح‌های رایانه ای پیشرفته رایانه ای حاضر. روشهای شکستن رمزنگاری‌های مدرن اغلب شامل حل مسائل با دقت ساخته شده در ریاضیات خالص است که شناخته شده‌ترین عامل عدد صحیح است.