데이터 마이닝 시각화 란 무엇입니까?

data 마이닝은 많은 양의 정보에서 중요한 데이터를 추출하는 행위입니다.대부분의 경우 데이터 마이닝의 목적은 기존 데이터의 주제에 관한 새로운 정보를 발견하는 것입니다.이 과정은 종종 전문가가 데이터 세트를 페어링하고 새로운 관점에서 정보를 인식해야합니다.데이터 마이닝 시각화를 연습하는 전문가는 그래프, 차트 및 기타 시각 형식을 사용하여 데이터 마이닝 프로세스를 통해 추출한 정보를 전달합니다.많은 전문가들은 데이터 마이닝 시각화 프로젝트의 성공에 영향을 줄 수있는 두 가지 중요한 요소, 즉 명확성과 미적 매력이 있다고 생각합니다.데이터 마이닝 시각화는 관련 정보와 원하는 메시지를 전달할 때 효과적입니다.이는 시각화가 복잡한 정보를 명확하고 단순화 된 방식으로 제시해야 함을 의미합니다.많은 실무자들은 효과적인 시각화가 지루할 필요는 없다고 생각합니다.반대로, 전문가들은 매력적인 프레젠테이션을 만드는 색상, 모양 및 질감을 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝 시각화를 연습하는 전문가는 특수 소프트웨어를 사용합니다.이 프로그램은 종종 특정 산업을 위해 설계되었습니다.예를 들어, 엔지니어는 자재 속성에 관한 세트에서 데이터를 추출 할 수있는 시각화 소프트웨어가 필요할 수 있습니다.그런 다음 엔지니어는 자료를 대표하는 3 차원 삽화를 만들 수 있습니다.다른 시대와 시장에서 데이터를 추출하여 동향과 경제 지표를 보여주는 차트를 만들 수 있습니다.경영진과 관리자는이 정보를 사용하여 위험을 줄이고 투자자 및 주주에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.프로그래밍 언어는 종종 프로그래머에게 다양한 명령이 상호 작용하는 방식에 대한 명확한 그림을 제공하도록 시각화됩니다.웹 디자이너는 복잡한 하이퍼 링크 네트워크를 설명하는 차트를 만듭니다.고용률 또는 인구 증가와 같은 요인을 보여주는 맵은 종종 시각화 소프트웨어에서 생성됩니다.정치 분석가들은 이러한지도를 사용하여 시민의 의견에 영향을 미치거나 중요한 데이터를 동료 및 직원에게 전달할 수 있습니다.

데이터 마이닝 시각화 시스템 최적화를 전문으로하는 전문가는 다양한 시각화 방법을 분류합니다.예를 들어, 일부 방법은 프로세스 투명성을 제공하는 데 사용될 때 가장 효과적입니다.일부 사용자는 프로세스 또는 연구에 대한 개요를 제공 할 수있는 방법을 선호 할 수있는 반면, 다른 사용자는 세부적인 삽화를 제공하는 시각화 방법을 선호 할 수 있습니다.수렴 사고와 다양한 사고는 전문가가 데이터 시각화를 통해 설명하는 데이터 세트의 다른 측면입니다.