विजुअल एनालिटिक्स
विजुअल एनालिटिक्स इंटरैक्टिव विजुअल इंटरफेस द्वारा समर्थित विश्लेषणात्मक तर्क का विज्ञान है, जो बड़े, जटिल डेटा को समझने के लिए मानव निर्णय को स्वचालित डेटा विश्लेषण के साथ जोड़ता है।
Definition
विजुअल एनालिटिक्स विश्लेषणात्मक तर्क का समर्थन करने के लिए स्वचालित विश्लेषण तकनीकों को इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन के साथ जोड़ना है, जिससे लोग मानव-इन-द-लूप प्रक्रिया के माध्यम से बड़े और जटिल डेटासेट से निष्कर्षों का पता लगा सकें, समझ सकें और निकाल सकें।
Scope
यह विषय विश्लेषण के लिए विज़ुअलाइज़ेशन को कंप्यूटेशन के साथ एकीकृत करने को शामिल करता है: विजुअल एनालिटिक्स प्रक्रिया जो स्वचालित तरीकों और इंटरैक्टिव विजुअल अन्वेषण को अंतर्विरोधी करती है, समझ बनाने और परिकल्पना उत्पन्न करने का समर्थन करती है, और बड़े, विषम और अनिश्चित डेटा को संभालती है। यह अकेले स्थिर एन्कोडिंग या इंटरैक्शन तकनीकों को कवर नहीं करता है, जिन्हें उनके अपने विषयों के तहत माना जाता है, न ही मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम स्वयं, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित हैं।
Core questions
- विजुअल एनालिटिक्स मानव तर्क को स्वचालित विश्लेषण के साथ कैसे जोड़ता है?
- समझ बनाने की प्रक्रिया क्या है और उपकरण इसका समर्थन कैसे कर सकते हैं?
- विजुअल एनालिटिक्स प्रक्रिया को एक पुनरावृत्तीय लूप के रूप में कैसे संरचित किया जाता है?
- डेटा में पैमाने, विषमता और अनिश्चितता को कैसे संभाला जाता है?
Key concepts
- विश्लेषणात्मक तर्क
- समझ बनाना
- विजुअल एनालिटिक्स प्रक्रिया
- मानव-इन-द-लूप विश्लेषण
- सूचना संचयन
- स्वचालित विश्लेषण एकीकरण
- परिकल्पना निर्माण
- विश्लेषण में अनिश्चितता
Key theories
- विजुअल एनालिटिक्स एजेंडा और प्रक्रिया
- विजुअल एनालिटिक्स को इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन को स्वचालित विश्लेषण के साथ कसकर जोड़कर अपेक्षित का पता लगाने और अप्रत्याशित की खोज के रूप में तैयार किया गया था; इसकी प्रक्रिया अंतर्दृष्टि को परिष्कृत करने के लिए मॉडल, विज़ुअलाइज़ेशन और मानव इंटरैक्शन के बीच पुनरावृति करती है।
- समझ बनाना और विश्लेषणात्मक लूप
- पिरोली और कार्ड ने विश्लेषकों की समझ बनाने को सूचना के लिए संचयन और परिकल्पनाओं के निर्माण और परीक्षण के चक्रों के रूप में प्रतिरूपित किया, उन उत्तोलन बिंदुओं की पहचान की जहां दृश्य और कम्प्यूटेशनल उपकरण सबसे अधिक मदद कर सकते हैं।
- स्वचालन के साथ लूप में मानव
- विश्लेषण को पूरी तरह से स्वचालित करने के बजाय, विजुअल एनालिटिक्स मानव को लूप में रखता है, गणना का उपयोग पैटर्न को सारांशित करने और सतह पर लाने के लिए करता है जबकि व्याख्या, संदर्भ और निर्णयों के लिए मानव निर्णय पर निर्भर करता है।
Clinical relevance
विजुअल एनालिटिक्स उपकरण खुफिया, साइबर सुरक्षा, सार्वजनिक स्वास्थ्य और व्यावसायिक खुफिया जैसे डोमेन में विश्लेषकों को ऐसे डेटा को समझने में मदद करते हैं जो केवल विज़ुअलाइज़ेशन या स्वचालन के लिए बहुत बड़ा या जटिल है, कम्प्यूटेशनल शक्ति को मानवीय अंतर्दृष्टि के साथ जोड़कर निर्णयों का समर्थन करते हैं।
History
विजुअल एनालिटिक्स का नामकरण और परिभाषा 2005 के शोध एजेंडा 'इलुमिनेटिंग द पाथ' में की गई थी, जो बड़े, विषम डेटा का विश्लेषण करने की आवश्यकता से प्रेरित थी। कीम और उनके सहयोगियों ने इसकी परिभाषा और प्रक्रिया को परिष्कृत किया, और पिरोली और कार्ड जैसे समझ बनाने वाले मॉडल ने इसे संज्ञानात्मक सिद्धांत में स्थापित किया, जिससे विजुअल एनालिटिक्स को विज़ुअलाइज़ेशन, विश्लेषण और मानव तर्क को जोड़ने वाले एक क्षेत्र के रूप में स्थापित किया गया।
Key figures
- James J. Thomas
- Kristin A. Cook
- Daniel A. Keim
- Peter Pirolli
- Stuart K. Card
Related topics
Seminal works
- thomas2005
- keim2008
- pirolli2005
Frequently asked questions
- विजुअल एनालिटिक्स सूचना विज़ुअलाइज़ेशन से कैसे भिन्न है?
- सूचना विज़ुअलाइज़ेशन मानव धारणा के लिए डेटा को दृष्टिगत रूप से प्रस्तुत करने पर केंद्रित है। विजुअल एनालिटिक्स व्यापक है, उन विज़ुअलाइज़ेशन को स्वचालित विश्लेषण विधियों, जैसे सांख्यिकी और मशीन लर्निंग, के साथ एक इंटरैक्टिव लूप में एकीकृत करता है, ताकि मानव तर्क और गणना बड़े, जटिल समस्याओं पर एक साथ काम कर सकें।
- विश्लेषण को पूरी तरह से स्वचालित करने के बजाय मानव को लूप में क्यों रखा जाए?
- स्वचालित तरीके बड़े डेटा में पैटर्न खोजने में शक्तिशाली होते हैं लेकिन उनमें संदर्भ, निर्णय और सही प्रश्न पूछने की क्षमता की कमी होती है। विजुअल एनालिटिक्स लोगों को व्याख्या और निर्णयों के नियंत्रण में रखता है जबकि पैमाने को संभालने के लिए गणना का उपयोग करता है, दोनों की शक्तियों को जोड़ता है।