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.
متن‌کاوی
متن‌کاوی، به داده‌کاوی‌ای که بر روی متن انجام شود اشاره دارد. همچنین به عنوان آنالیز متن نیز شناخته می‌شود که منظور از آن فرایند استخراج اطلاعات با کیفیت از متن است. اطلاعات پر کیفیت، به‌طور معمول از فهم الگوها و گرایش‌ها از طریق معانی و به وسیلهٔ یادگیری الگوهای آماری حاصل می‌شود. متن کاوی معمولاً درگیر در فرایند ساختاردهی به ورودی‌های متنی (معمولاً تجزیه، همراه با افزودن برخی ویژگی‌ها تفاسیر زبانی و حذف موارد اضافی و درج موارد بعدی در پایگاه داده انجام می‌گیرد)، استخراج الگوهای درون داده‌های ساختار یافته، و در نهایت ارزیابی و تفسیر خروجی‌ها است. «پر کیفیت» در متن کاوی معمولاً به ترکیبی از مرتبط بودن، نو ظهور بودن و جالب بودن اشاره دارد. وظایف متن کاوی معمول شامل دسته‌بندی متون، خوشه بندی متون، استخراج معنی و مفهوم، تولید رده‌بندی دانه‌ای، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه کردن اسناد و مدلسازی ارتباط موجودیت‌ها است. (بطور مثال یادگیری ارتباط بین موجودیتها)