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.
پردازش اطلاعات
در پردازش داده، داده‌ها کاراکترها و اعداد هستند که بیانگر اندازه‌ها از دیدگاه پدیده‌های قابل مشاهده‌اند. یک داده اولیه تنها یک اندازه از پدیده قابل مشاهده‌است. اطلاعات اندازه‌گیری شده سپس به صورت الگوریتمی مشتق می‌شود و به صورت منطقی نتیجه‌گیری شود یا به صورت آماری از چندین داده محاسبه شود (شواهد). اطلاعات، یا به صورت پاسخ به یک درخواست تعریف می‌شود یا پاسخ به یک محرک که می‌تواند درخواستهای بعدی را در پی داشته باشد. برای مثال جمع‌آوری داده‌های لرزه‌نگاری به تغییر داده لرزه‌نگاری برای خنثی کردن اختلال، افزایش انتقال سیگنال به مکان مناسبی در فضا منجر می‌شود. مراحل پردازش به‌طور معمول آنالیز سرعت‌ها و فرکانس‌ها، تصحیح استاتیک، ساده‌سازی، انتقال نرمال، انتقال عمیق، پشته‌سازی، و نقل مکان را شامل می‌شود، که می‌تواند قبل یا بعد از پشته‌سازی صورت گیرد. پردازش لرزه‌نگاری تفسیر بهتر را تسهیل می‌کند چرا که ساختارهای زیر سطحی و بازتاب‌های هندسی مشهودترند.