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.
فشرده‌سازی داده‌ها
فشرده‌سازی داده‌ها یا کُدگذاری منبع در پردازش سیگنال، به فشرده‌سازیِ اطلاعات یک منبعِ اطلاعات می‌پردازد (با رمزگذاری اشتباه نشود). منابع اطلاعاتی طبیعی، مانند گفتار یا نوشتار، دارای افزونگی (Redundancy) هستند؛ برای مثال در جمله «من به خانه‌مان برگشتم» ضمایر «من» و «مان» را می‌توان حذف کرد و جمله را این‌گونه نوشت؛ «به خانه برگشتم»، بدون اینکه از مفهوم جمله چیزی کاسته شود. این توضیح را می‌توان معادل با فشرده‌سازی اطلاعات یک منبع اطلاعات دانست؛ بنابراین منظور از فشرده‌سازی اطلاعات کاستن از حجم آن به نحوی است که محتوای آن دچار تغییر نامناسبی نشود.