Hva er visualisering av data mining?

Data mining er handlingen for å hente ut viktige data fra store mengder informasjon. I de fleste tilfeller er et mål med data mining å oppdage ny informasjon om et emne fra eksisterende data. Denne prosessen krever ofte at spesialister parer datasett og oppfatter informasjon fra nye perspektiver. En profesjonell som praktiserer visualisering av data mining bruker grafer, diagrammer og andre visuelle formater for å formidle informasjon hentet ut gjennom en data mining-prosess.

Mange eksperter mener at det er to viktige faktorer som kan påvirke suksessen til et visualiseringsprosjekt for data mining: klarhet og estetisk appell. Visualisering av data mining er effektiv når den formidler relevant informasjon og en ønsket melding. Dette betyr at visualisering skal presentere kompleks informasjon på en tydelig og forenklet måte.

Estetikk er også viktig i datavisualisering. Mange utøvere mener at effektiv visualisering ikke trenger å være kjedelig. Tvert imot, profesjonelle kan bruke farger, former og teksturer som skaper en tiltalende presentasjon.

Fagpersoner som praktiserer visualisering av data mining bruker spesiell programvare. Disse programmene er ofte designet for spesielle bransjer. For eksempel kan en ingeniør kreve visualiseringsprogramvare som lar ham eller henne hente ut data fra sett om materialers egenskaper. En ingeniør kan da lage tredimensjonale illustrasjoner som er representative for et materiale.

Finanseksperter kan bruke data mining visualiseringsprogramvare som gjør det mulig for dem å organisere data angående markedsadferd. De kan hente ut data fra forskjellige perioder og markeder for å lage diagrammer som viser trender og økonomiske indikatorer. Ledere og ledere kan bruke denne informasjonen for å redusere risiko og øke tilliten til investorer og aksjonærer.

Informasjonsteknologi (IT) fagpersoner og nettutvikler bruker visualisering av data mining. Ofte blir visualisert programmeringsspråk for å tilby programmerere klare illustrasjoner av hvordan forskjellige kommandoer samhandler. Nettdesignere lager diagrammer som illustrerer komplekse hyperkoblingsnettverk.

Mange kart som brukes i geografiske, sosiologiske og politiske sammenhenger er resultater av data mining-visualisering. Kart som illustrerer faktorer som sysselsettingsgrad eller befolkningsvekst, genereres ofte på visualiseringsprogramvare. Politiske analytikere kan bruke disse kartene til å påvirke borgernes meninger eller for å formidle viktige data til kolleger og ansatte.

Fagpersoner som spesialiserer seg på å optimalisere visualisering av data mining, kategoriserer forskjellige metoder for visualisering. Noen metoder er for eksempel mest effektive når de brukes for å gi prosessgjennomsiktighet. Noen brukere foretrekker kanskje metoder som kan gi oversikter over en prosess eller studie, mens andre foretrekker visualiseringsmetoder som gir detaljorienterte illustrasjoner. Konvergent tenking og divergent tenking er andre aspekter av et datasett som fagfolk illustrerer gjennom datavisualisering.