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.
آنالیز کوهورت
تجزیه و تحلیل کوهورت زیرمجموعه‌ای از است که داده‌ها را از یک مجموعه داده مشخص می‌گیرد (مانند پلتفرم یک تجارت الکترونیک، برنامه تحت وب یا بازی آنلاین) و به جای این‌که تمام کاربران را به صورت یک واحد ببیند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل به دسته‌های مرتبط تقسیم‌بندی می‌کند. این دسته‌های مرتبط، یا ، معمولاً در مدت زمانی مشخص، از ویژگی‌ها و تجریبات مشترکی برخوردار هستند. تجزیه و تحلیل کوهورت به شرکت اجازه می‌دهد تا " الگوهای چرخه عمر یک مشتری (یا کاربر) را به وضوح مشاهده کند. به جای اینکه تمام مشتریان را بدون درنظر گرفتن اینکه چه مسیری را طی کرده‌اند تقسیم کند " با دیدن این الگوهای زمانی، شرکت می‌تواند خدمات خود را با آن کوهورت‌های خاص مطابقت دهد. هرچند تجزیه و تحلیل کوهورت گاهی به مطالعه کوهورت مربوط می‌شود، اما این دو با یکدیگر تفاوت دارند و نباید آن‌ها را مشابه دانست. هدف تجزیه و تحلیل کوهورت، توصیف دقیق و جزیی تحلیل کوهورت‌ها در رابطه با و است، درحالی‌که مطالعه کوهورت، اصطلاح جامع‌تری محسوب می‌شود و نوعی از مطالعه را تعریف می‌کند که در آن داده‌ها به گروه‌های مشابه تقسیم‌بندی می‌شوند.آنالیز کوهورت در تک بوک