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.
تجزیه و تحلیل جریان داده
تجزیه و تحلیل جریان داده فرایند تولید اطلاعات دربارهٔ شیوه به کار رفتن متغیرهای تعریف شده در برنامه است و تلاش می‌کند اطلاعات خاصی را در هر نقطه از اجرا به دست بیاورد. معمولاً به دست آوردن این اطلاعات در محدودهٔ بلوک‌های پایه کفایت می‌کند؛ زیرا با استفاده از آن به راحتی می‌توان اطلاعات نقاط مختلف بلوک پایه را به دست آورد. در تحلیل جریان رو به جلو، حالت خروجی یک بلوک تابعی از حالت ورودی آن بلوک است. این تابع ترکیب اثرات عبارات موجود در بلوک می‌باشد. حالت ورودی یک بلوک تابعی از حالت‌های خروجی اجداد آن بلوک می‌باشد. در نتیجه مجموعه ای از معادلات جریان داده به دست می‌آید: برای هر بلاک b: