تصميم نظام تحليل مرئي لتحسين عملية إظهار مجموعات البيانات و دعم اتخاذ القرار

إن استخدام الطرق التقليدية لتحليل الكميات الهائلة من مجموعات البيانات لا يساعد على اكتشاف أنماط معرفية جديدة تدعم عملية اتخاذ القرار. و بالتالي إن الغرض من هذه المقالة تصميم نظام تحليل مرئي يدعم عملية تحليل مجموعات البيانات من خلال استخدام التحليل الآلي الذي يتضمن العديد من التقنيات مثل (clustering) التجميع, و التنصنيف (classification), وَ قاعدة (association Rule) الإرتباط, و تقنيات الإظهار المتمثلة بعملية استكشاف البيانات المرئية، و من ثم المقارنة مع تقنيات الإظهار الأخرى لمجموعات البيانات و تقييم نظام الإظهار المقترح.

The use of traditional methods to analyze massive amounts of data sets is not conducive to the discovery of new knowledge patterns supports the decision-making process So the purpose of this article is designed visual analysis system that supports analysis of data sets through the use of automated analysis, which includes many of the techniques such as assembly process (clustering) and Altnsnev (classification) and the correlation base (association Rule) And the process of visual data exploration techniques Manifesting, and then the comparison with other data sets manifestation techniques and evaluation of the proposed Manifesting system.