Hva er visualisering av data mining?
Data mining er handlingen med å trekke ut viktige data fra store mengder informasjon. I de fleste tilfeller er et mål med data mining å oppdage ny informasjon angående et emne fra eksisterende data. Denne prosessen krever ofte at spesialister parer sett med data og oppfatter informasjon fra nye perspektiver. En profesjonell som praktiserer data mining -visualisering bruker grafer, diagrammer og andre visuelle formater for å formidle informasjon trukket ut gjennom en data mining -prosess.
Mange eksperter mener at det er to viktige faktorer som kan påvirke suksessen til et data mining visualiseringsprosjekt: 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 klar og forenklet måte.
Estetikk er også viktige i datavisualisering. Mange utøvere mener at effektiv visualisering ikke trenger å være kjedelig. Tvert imot, yrkeALS kan bruke farger, former og teksturer som skaper en tiltalende presentasjon.
Fagpersoner som praktiserer data mining visualisering bruker spesiell programvare. Disse programmene er ofte designet for bestemte bransjer. For eksempel kan en ingeniør kreve visualiseringsprogramvare som lar ham eller henne hente ut data fra sett angående egenskaper til materialer. En ingeniør kan da skape tredimensjonale illustrasjoner som er representativt for et materiale.
Finansielle eksperter kan bruke programvare for visualisering av data som gjør dem i stand til å organisere data om markedsatferd. 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 risikoen og øke tilliten til investorer og aksjonærer.
Informasjonsteknologi (IT) fagpersoner og nettutvikling bruker data mining visualisering. Programmeringsspråk blir ofte visualisert for å tilby programmerere klare illustrasjoner av hvordan forskjellige kommandoer samhandler. Nettdesignere lager diagrammer som illustrerer komplekse hyperkoblingsnettverk.
Mange kart brukt i geografiske, sosiologiske og politiske sammenhenger er resultater av visualisering av data mining. Kart som illustrerer faktorer som sysselsettingshastigheter eller befolkningsvekst genereres ofte på visualiseringsprogramvare. Politiske analytikere kan bruke disse kartene for å påvirke meninger fra innbyggere eller for å formidle viktige data til kolleger og ansatte.
Fagpersoner som spesialiserer seg på å optimalisere visualiseringssystemer for data mining, kategoriserer forskjellige visualiseringsmetoder. For eksempel er noen metoder mest effektive når de brukes til å gi prosessgjennomsiktighet. Noen brukere foretrekker kanskje metoder som kan gi oversikter over en prosess eller studie, mens andre kanskje foretrekker visualiseringsmetoder som gir detaljeringsorienterte illustrasjoner. Konvergent tenking anD Divergent -tenking er andre aspekter ved et datasett som fagfolk illustrerer gjennom datavisualisering.