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.
نایم
نایم ،KNIME () ، مخفف استخراج کننده اطلاعات کنستانز Konstanz Information Miner یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده، گزارش و یکپارچه سازی رایگان و منبع باز است. نایم کامپاننتهای مختلفی را برای یادگیری ماشین و داده کاوی از طریق خط لوله داده‌های مدولار خود، که آن را «ساخت بلوک‌های تجزیه و تحلیل» می‌نامد، تجمیع می‌کند. یک رابط کاربری گرافیکی و استفاده از JDBC امکان اسمبل کردن گره‌ها را با ترکیب منابع داده مختلف، از جمله پیش پردازش (ETL: استخراج ، تبدیل و بارگذاری)، برای مدل‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم (نمایش) بصورت بدون برنامه‌نویسی یا با حداقل برنامه‌نویسی فراهم می‌کند.