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.
استخراج اطلاعات
استخراج اطلاعات () به عملیات استخراج خودکار اطلاعات ساختار یافته، از اسناد و مدارک قابل خواندن بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته اطلاق می‌گردد. بخش اعظم فعالیت‌های استخراج اطلاعات مربوط به پردازش متون توسط روش پردازش زبان‌های طبیعی می‌باشد. امروزه فعالیت‌های مربوط به پردازش اسناد چندرسانه‌ای مانند حاشیه‌نویسی خودکار، استخراج متون و مطالب از تصاویر، فایل‌های صوتی و کلیپ‌های ویدیویی، از تکنیک‌های استخراج اطلاعات بشمار می‌آیند. پیشینه استخراج اطلاعات به اواسط دهه ۱۹۸۰ بازمی‌گردد، که یک سیستم معاملاتی جایگزین تحت نام تجاری JASPER برای رویترز ساخته شد. این سیستم با هدف ارائه اخبار مالی در زمان واقعی به معامله گران مالی طراحی شده بود.