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.
گزینش داده‌ها
Data Curation یک اصطلاح گسترده است برای نشان دادن فرایندها و فعالیت‌های مرتبط با سازماندهی و تجمیع داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف و حاشیه‌نویسی این داده‌ها، و انتشار و نمایش این داده‌ها به طوریکه ارزش این داده‌ها حفظ شود و داده‌ها برای استفاده مجدد حفظ و نگهداری شوند. Data curation تمام فرایندهای ضروری برای خلق، نگهداری و مدیریت دادهای کنترل شده و ضابطه مند همراه با محلی برای اضافه نموده ارزش داده‌ها را در خود جای می‌دهد. از نظر علمی، data curation ممکن است به فرایند استخراج اطلاعات مهم از متن‌های علمی، از قبیل مقالات پژوهشی متخصصین به منظور تبدیل به قالب‌های (format) الکترونیکی اشاره داشته باشد برای نمونه ثبت اطلاعات پایگاه دادهای بیولوژیکی.