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.
خواندن اطلاعات
فرایند خواندن اطلاعات یک برنامه تقسیم‌بندی‌شده، اغلب شامل این گام‌ها است: ۱) نیاز به گرفتن تاییدیه امنیتی برای دسترسی به اطلاعات حساس و محدودشده درباره یک برنامه طبقه‌بندی‌شده ۲) گذراندن یک دوره توجیهی درباره برنامه ۳) به رسمیت شناختن دوره توجیهی (معمولاً با امضای یک توافق عدم افشا که محدودیت‌های بررسی و استفاده از اطلاعات وابسته به برنامه را توضیح می‌دهد). ممکن است مقام‌های رسمی دارنده تاییدیه امنیتی لازم و نیازمند به دانستن، برای انجام عملیات پنهانی یا عملیات سری، بتوانند اطلاعات را بخوانند. در برنامه‌های طبقه‌بندی‌شده و با نام رمز، یک مقام رسمی تا وقتیکه اطلاعات برنامه را نخواند درنمی‌یابد که آن نام رمز، مختص به آن برنامه است. زیرا خود نام‌های رمز نیز طبقه‌بندی‌شده هستند.