データマイニングの視覚化とは

データマイニングは、大量の情報から重要なデータを抽出する行為です。 ほとんどの場合、データマイニングの目的は、既存のデータから主題に関する新しい情報を発見することです。 このプロセスでは、多くの場合、専門家がデータのセットをペアにして、新しい観点から情報を認識する必要があります。 データマイニングの視覚化を実践する専門家は、グラフ、チャート、およびその他の視覚形式を使用して、データマイニングプロセスを通じて抽出された情報を伝達します。

多くの専門家は、データマイニングビジュアライゼーションプロジェクトの成功に影響を与える可能性のある2つの重要な要素、すなわち明快さと美的魅力があると信じています。 データマイニングの視覚化は、関連情報と目的のメッセージを伝えるときに効果的です。 これは、視覚化が複雑な情報を明確かつ単純化された方法で提示する必要があることを意味します。

データの視覚化では、美学も重要です。 多くの開業医は、効果的な視覚化は退屈である必要はないと考えています。 それどころか、専門家は魅力的なプレゼンテーションを作成する色、形状、およびテクスチャを使用する場合があります。

データマイニングの視覚化を実践する専門家は、特別なソフトウェアを使用します。 これらのプログラムは多くの場合、特定の業界向けに設計されています。 たとえば、エンジニアは、材料の特性に関するセットからデータを抽出できる視覚化ソフトウェアを必要とする場合があります。 エンジニアは、素材を表す3次元のイラストを作成する場合があります。

金融の専門家は、データマイニング視覚化ソフトウェアを使用して、市場行動に関するデータを整理できます。 異なる期間や市場からデータを抽出して、傾向や経済指標を示すチャートを作成する場合があります。 経営者や管理者は、この情報を使用してリスクを軽減し、投資家や株主の信頼を高めることができます。

情報技術（IT）の専門家とWeb開発者は、データマイニングの視覚化を使用します。 プログラミング言語は、多くの場合、さまざまなコマンドがどのように相互作用するかを明確に示すために、プログラマーに視覚化されます。 Webデザイナーは、複雑なハイパーリンクネットワークを示すチャートを作成します。

地理的、社会学的、および政治的コンテキストで使用される多くのマップは、データマイニングの視覚化の結果です。 雇用率や人口増加などの要因を示すマップは、多くの場合、視覚化ソフトウェアで生成されます。 政治アナリストは、これらのマップを使用して、市民の意見に影響を与えたり、重要なデータを同僚やスタッフに伝えることができます。

データマイニング視覚化システムの最適化を専門とする専門家は、視覚化のさまざまな方法を分類します。 たとえば、一部の方法は、プロセスの透明性を提供するために使用すると最も効果的です。 プロセスや研究の概要を提供できる方法を好むユーザーもいれば、詳細指向のイラストを提供する視覚化方法を好むユーザーもいます。 収束的思考と発散的思考は、専門家がデータの視覚化を通じて説明するデータセットの他の側面です。