تجسم سازی نقش مهمی در تجزیه و تحلیل داده ایفا می کند و با استفاده از مجموعه های پیچیده ای از ارقام عددی یا واقعی به تفسیر کلان داده ها در ساختاری سخت کمک می کند.
داده‌کاوی قابلیت‌هایی مانند ذخیره سازی داده‌ها، آماده سازی داده‌ها، تجسم، داده کاوی مبتنی بر نمودار و سایر ابزارها و تکنیک‌های مشابه را فراهم می‌کند.
سازمان‌ها عموماً به دنبال راه‌های سریع‌تر و کارآمدتری برای کار با داده‌های خود، روش‌های بیشتری برای تجسم داده‌ها و سیستم‌های محاسباتی هستند که بتوانند تصمیمات انسانی بیشتری بگیرند.
تجسم داده های امروز پویا است ، برای پخش جریانی داده ها در زمان واقعی مفید است با رنگ های مختلف مشخص می شود که روندها و الگوهای مختلف داده ها را نشان می دهد.
ما در اینجا 6 تکنیک برتر از تکنیک های داده کاوی را که دانشمندان برای استخراج الگوها به‌کار می‌برند، معرفی می‌کنیم. 12 تکنیک برتر از تکنیک های داده کاوی 1) ردیابی الگو (Pattern Tracking)
روش های داده کاوی را میتوان ابزاری مهم برای بررسی داده های مهم در دیتا های بزرگ و عظیم دانست؛ شما با استفاده از داده کاوی میتوانید الگو های جدید و مختلف را بررسی و پیدا کنید تا با ویژگی های آن ...
داده کاوی (Data Mining) فرآیندی است که با استفاده از تکنیک‌های تحلیلی و الگوریتم‌های مختلف، داده‌های بزرگ را بررسی و اطلاعات مفید و قابل استفاده را استخراج می‌کند.
در این مطلب، به معرفی تکنیک های داده کاوی و کاربردهای آنها می‌پردازیم و الگوریتم‌های پرکاربرد هر تکنیک را معرفی می‌کنیم.
اما تجسم یک تکنیک است که داده های ضعیف را به داده های مفید تبدیل می کند و به انواع روش های داده کاوی اجازه می دهد تا در کشف الگوهای پنهان استفاده شوند.
