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.
اطلاعات
اطلاعات در کوتاه‌ترین تعریف، «داده‌های پردازش‌شده» است. داده‌ها مواد خام بِالقوه معنی‌داری هستند که ما آن‌ها را در راستای شناخت و فهم هر مفهوم مادی یا غیر مادی، به واسطهٔ روش‌های پژوهشی، و با استفاده از ابزارهای شناختی به دست می‌آوریم. داده، یک شرح مقدماتی از یک پدیده، اتفاق، فعالیت یا تعاملات است که ثبت‌شده، دسته‌بندی‌شده و ذخیره شده‌است؛ اما سازماندهی‌نشده و برای یک منظور مشخص آماده نشده‌است. داده‌ها عناصر اصلی اطلاعات هستند. داده‌ها در صورتی به اطلاعات، تبدیل می‌شوند که افراد بخواهند برای درک بیشتر از آن‌ها استفاده کنند. اطلاعات، داده‌های خلاصه‌ای هستند که گروه‌بندی، ذخیره، پالایش و سازماندهی شده‌اند تا بتوانند معنی‌دار شوند. اطلاعات زمانی ارزش پیدا می‌کنند که برای یک بُعد خاص، یک فرد خاص، یک هدف خاص و در زمان خاص گردآوری و آماده شوند، لذا اطلاعاتی که برای یک مدیر، جنبهٔ اطلاعاتی دارد، برای مدیر دیگر ممکن است اصلاً ارزشی نداشته باشد.