विज़ुअल डेटा माइनिंग डेटा और नॉलेज विज़ुअलाइज़ेशन विधियों का उपयोग करके विशाल डेटा सेट्स से निहित और लाभकारी ज्ञान ढूंढता है। मानव दृश्य प्रणाली आंखों और मस्तिष्क द्वारा प्रबंधित होती है, जिसे एक गतिशील, बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण और तर्क इंजन के रूप में सोचा जा सकता है जिसमें एक विशाल ज्ञान आधार होता है।
विज़ुअल डेटा माइनिंग को दो विषयों जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा माइनिंग के एकीकरण के रूप में माना जा सकता है। यह कंप्यूटर ग्राफिक्स, मल्टीमीडिया सिस्टम्स, मानव कंप्यूटर इंटरैक्शन, पैटर्न पहचान, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग से भी जुड़ा हो सकता है।
सामान्य तौर पर, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा माइनिंग को निम्नलिखित तरीकों से एकीकृत किया जा सकता है:
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस में डेटा को कई स्तरों की बारीकियों या अमूर्तता पर, या विशेषताओं या आयामों के कई संयोजनों के रूप में माना जा सकता है। डेटा को कई विज़ुअल रूपों में प्रदर्शित किया जा सकता है, जिसमें बॉक्सप्लॉट्स, 3-D क्यूब्स, डेटा वितरण चार्ट, कर्व्स, सर्फेस, लिंक ग्राफ़, आदि शामिल हैं।
डेटा माइनिंग परिणाम विज़ुअलाइज़ेशन - डेटा माइनिंग परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन डेटा माइनिंग से प्राप्त परिणामों या ज्ञान की प्रस्तुति है विज़ुअल रूपों में। ऐसे रूपों में स्कैटर प्लॉट्स और बॉक्सप्लॉट्स (विवरणात्मक डेटा माइनिंग से प्राप्त), और निर्णय ट्रीज़, एसोसिएशन नियम, क्लस्टर्स, आउटलेयर्स, सामान्यीकृत नियम, आदि शामिल हो सकते हैं।
डेटा माइनिंग प्रक्रिया विज़ुअलाइज़ेशन - इस प्रकार का विज़ुअलाइज़ेशन डेटा माइनिंग की कई प्रक्रियाओं को विज़ुअल रूपों में प्रस्तुत करता है ताकि उपयोगकर्ता देख सकें कि डेटा कैसे प्राप्त किया जाता है और किस डेटाबेस या डेटा वेयरहाउस से निकाला जाता है और चयनित डेटा कैसे साफ, एकीकृत, पूर्व-संसाधित, और माइन किया जाता है। इसके अलावा, यह भी दिखा सकता है कि डेटा माइनिंग के लिए कौन सा दृष्टिकोण चुना गया है, परिणाम कहां सहेजे गए हैं, और उन्हें कैसे माना जा सकता है।
इंटरैक्टिव विज़ुअल डेटा माइनिंग - इंटरैक्टिव विज़ुअल डेटा माइनिंग में, विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स का उपयोग डेटा माइनिंग प्रक्रिया में किया जा सकता है ताकि उपयोगकर्ता बुद्धिमान डेटा माइनिंग निर्णय ले सकें। उदाहरण के लिए, विशेषताओं के एक समूह में डेटा वितरण को रंगीन क्षेत्रों (जहां पूरा स्थान एक सर्कल द्वारा परिभाषित है) का उपयोग करके दिखाया जा सकता है। यह प्रदर्शन उपयोगकर्ताओं को यह तय करने में सहायता करता है कि किस क्षेत्र को पहले वर्गीकरण के लिए चुना जाना चाहिए और इस क्षेत्र के लिए सबसे अच्छा विभाजन बिंदु कहां हो सकता है।
ऑडियो डेटा माइनिंग डेटा के पैटर्न या डेटा माइनिंग परिणामों की विशेषताओं को दर्शाने के लिए ऑडियो सिग्नल्स की आवश्यकता होती है। हालांकि विज़ुअल डेटा माइनिंग ग्राफिकल डिस्प्ले का उपयोग करके दिलचस्प पैटर्न प्रकट कर सकता है, यह उपयोगकर्ताओं को पैटर्न देखने और उनके अंदर दिलचस्प या उपन्यास विशेषताओं को पहचानने पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता होती है।
यदि पैटर्न को ध्वनि और संगीत में बदला जा सकता है, बजाय तस्वीरें देखने के, तो कोई पिच, लय, धुन, और मेलोडी सुनकर कुछ भी दिलचस्प या असामान्य पहचान सकता है। यह विज़ुअल एकाग्रता के विभिन्न बोझ को कम कर सकता है और विज़ुअल माइनिंग से अधिक आरामदायक हो सकता है। इसलिए, ऑडियो डेटा माइनिंग विज़ुअल माइनिंग का एक दिलचस्प समकक्ष है।
