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.
تعامل انسان و اطلاعات
اگر چه حوزه تعامل انسان و اطلاعات به حوزه رفتار اطلاعاتی (یا رفتار اطلاع‌یابی) نزدیک است اما تمایز میان این دو آن است که رفتار حکایت از یک چیز بیرونی قابل مشاهده دارد اما تعامل لزوماً یک تجلی بیرونی قابل مشاهده نیست. زمانی که از رفتارهای اطلاعاتی صحبت می‌شود بیشتر منظور چیزهای بیرونی قابل مشاهده از کنش‌های افراد است. حوزه تعامل انسان و اطلاعات مرزهای بازتر و گسترده‌تری دارد و به اختصار می‌توان گفت که رفتار اطلاعاتی یک بخشی از تعامل انسان و اطلاعات است. تأکید تعامل انسان و اطلاعات بر واسط‌های کاربری تعاملی و روش‌های کاربر-محور طراحی نظام‌های اطلاعاتی و حساسیت عمیق‌تر بر رفتار اطلاعاتی دینامیک و چندمجرایی کارکنان دانشسی قرن حاضر است. یکی از رویکردهای پژوهشی خاص این حوزه، «تحلیل کار شناختی» است که توسط رایا فیدل در کتابش پیشنهاد و تشریح شده است.