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.
تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل داده‌ها یک زمینه چند رشته‌ای است. استفاده گسترده از مهارت‌های رایانه‌ای، ریاضیات، آمار، استفاده از تکنیک های توصیفی و مدل‌های پیش بینی برای به دست آوردن دانش ارزشمند از داده‌ها از طریق تجزیه و تحلیل مد نظر می‌باشد. بررسی داده‌ها برای ارائه پیشنهاد یا هدایت تصمیم گیری ریشه در زمینه تجارت استفاده می‌شود. بنابراین، Analytics چندان مربوط به تجزیه و تحلیل‌های فردی یا مراحل تجزیه و تحلیل نیست، بلکه کل روش را در نظر می‌گیرد. تمایل مشخصی به استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل در تنظیمات تجاری وجود دارد. تجزیه و تحلیل متن در مقابل متن کاوی اصطلاحی عمومی تر برای تأکید بر این دیدگاه گسترده تر می‌باشد. استفاده از اصطلاح تجزیه و تحلیل پیشرفته، به طور معمول برای توصیف جنبه‌های فنی تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود. به ویژه در زمینه های نوظهور مانند استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک، تحلیل رگرسیون خطی تا چندگانه، طبقه بندی برای انجام مدل سازی پیش بینی انجام می‌شود. این همچنین شامل تکنیک‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت مانند تجزیه و تحلیل خوشه‌ای، تجزیه و تحلیل مولفه‌های اصلی، تجزیه و تحلیل مشخصات تقسیم بندی و تجزیه و تحلیل ارتباطی می‌باشد.