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.
فرایندکاوی
فرایندکاوی یا کاوش فرایند موضوع نسبتاً جوانی است که بین هوش محاسباتی و داده‌کاوی از یک سو و مدل‌سازی و تحلیل فرایندهای سازمان از دیگر سو قرار می‌گیرد. هدف فرآیندکاوی کشف، نظارت و بهبود فرایندهای واقعی از طریق استخراج دانش از داده‌های ذخیره شده در سیستم‌های اطلاعاتی می‌باشد. فرآیندکاوی یا Process Mining بیشتر به آنالیز فرایندها با استفاده از لاگ های رخداد (EventLogs) می‌پردازد. تکنیک‌های کلاسیک داده‌کاوی نظیر خوشه بندی، طبقه‌بندی، انجمن یابی و ... بر روی مدل‌های فرایند تمرکز ندارند و فقط برای تحلیل گام مشخصی در فرایند کلی استفاده می‌شوند. فرآیندکاوی دیدگاه فرآیندی را به داده کاوی می افزاید. تکنیک‌های فرایندکاوی از داده‌های رخدادهای ثبت شده برای کشف و تحلیل و بهبود فرآیند استفاده می‌کنند. هر رخداد ثبت شده به یک فعالیت اشاره دارد و مرتبط با یک نمونه فرآیند می‌باشد. مرجع اصلی فرایندکاوی سایت processmining.org و وبسایت شخصی پدر علم فرآیندکاوی است. در این سایت آخرین اطلاعات در ارتباط با این حوزه نوظهور آورده شده‌است. در ایران آقای دکتر نبی اله یوسفی گرجی کتاب های تالیف و ترجمه با نگارش ساده و قابل فهمی در باب فرایندکاوی دارند. از جمله:فرایندکاوی و مهندسی مجدد سازمان ها(تالیف)و تکنیک‌های فرایندکاوی ... آندرئا بوراتین دانشگاه آزاد اسلامی واحد(ترجمه)