データマイニングの視覚化とは何ですか？

data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、既存のデータから被験者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リングし、新しい視点から情報を知覚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、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えます。expertの多くの専門家は、データマイニングの視覚化プロジェクトの成功に影響を与える可能性のある2つの重要な要因があると考えています：明快さと審美的な魅力。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効果的です。これは、視覚化が明確で簡素化された方法で複雑な情報を提示する必要があることを意味します。多くの実践者は、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、テクスチャを使用する場合があります。これらのプログラムは、多くの場合、特定の産業向けに設計されています。たとえば、エンジニアは、材料のプロパティ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、資料を代表する3次元のイラストを作成する可能性があります。さまざまな期間や市場からデータを抽出して、傾向と経済的指標を示すチャートを作成する場合があります。幹部とマネージャーは、この情報を使用して、投資家と株主に対するリスクを軽減し、信頼を高めることができます。プログラミング言語は、プログラマーにさまざまなコマンドがどのように相互作用するかについての明確なイラストを提供するために視覚化されることがよくあります。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。雇用率や人口増加などの要因を示すマップは、視覚化ソフトウェアでしばしば生成されます。政治アナリストは、これらの地図を使用して市民の意見に影響を与えるか、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。たとえば、一部の方法は、プロセスの透明度を提供するために使用される場合に最も効果的です。一部のユーザーは、プロセスまたは調査の概要を提供できる方法を好む場合がありますが、他のユーザーはディテール指向のイラストを提供する視覚化方法を好む場合があります。収束的思考と分岐思考は、データの視覚化を通じて専門家が説明するデータセットの他の側面です。