Rozdíly mezi datovou vědou a vizualizací dat
Věda o údajích : Umění interpretace dat a získávání poznatků z dat. Je to také studie pozorování a interpretace pro lepší výsledek.
Vizualizace dat : Reprezentace dat. Vědci v oblasti dat potřebují nástroje, jak s nimi nakládat. Co z toho může přinést nejlepší hodnota? Jak to lze rozložit? Jak jeden parametr koreluje s druhým? Všechny tyto otázky jsou zodpovězeny jedním z řešení - Výukové programy pro vizualizaci dat.
Nejlepší příklad datové vědy na našem každodenním základě je doporučení Amazonu pro uživatele při nakupování. Stroj se učí o webových aktivitách uživatele a interpretuje a manipuluje s ním tím, že dává nejlepší doporučení na základě vašich zájmů a výběru nakupování. Aby toto doporučení poskytli, vědci v oblasti dat představují (vizualizují) webovou aktivitu uživatele a analyzují, aby uživateli poskytli nejlepší výběr, a právě tam se vizualizace dat dostává do obrazu.
Věda o údajích a vizualizace dat nejsou dva různé entity. Jsou spolu svázáni. Vizualizace dat je podmnožinou datové vědy. Věda o údajích není jediný proces nebo metoda ani žádný pracovní postup. Jedná se o kombinovaný efekt malých miniatur, které se zabývají daty. Ať už je to proces technik dolování dat, EDA, modelování, reprezentace.
Případ použití
Příklad : Chcete-li zobrazit každý incident / příběh v naší každodenní podobě, mohl by být zprostředkován jako projev, ale pokud je zobrazen vizuálně, bude stanovena a pochopena jeho skutečná hodnota.
Nejde jen o představení konečného výsledku, ale také o pochopení prvotních dat. Vždy je lepší reprezentovat data, abychom získali lepší přehled a jak problém vyřešit nebo získat z něj smysluplné informace, které ovlivňují systém.
Chcete-li lépe porozumět vědě o datech a vizualizaci dat,
Řekněme, že chceme předpovídat, jaký bude prodej iPhone pro rok 2018,
Jak přesně lze předpovídat prodej v budoucnu? Jaké jsou předpoklady, jak důvěra je vaše předpověď, jaká je míra chyb? Všechny tyto otázky jsou zodpovězeny a odůvodněny pomocí datové vědy.
Předpoklady pro predikci ,
1. Historická data - prodej iPhone od roku 2010 - 2017
2. Historie nákupu na úrovni místa
3. Údaje o uživateli, jako je věk atd
3. Klíčové faktory - Poslední změny v organizaci, nedávná tržní hodnota a recenze zákazníků na minulý prodej
když budou historická data dobře orat, bude se uvažovat o mnoha atributech, které připraví stroj k vytvoření predikce.
Jedním z hlavních klíčů k provádění jakékoli predikce nebo kategorizace nebo jakéhokoli druhu analýzy je vždy lepší představu o vstupních datech. Čím více datům rozumíte, tím lepší je předpověď.
Jak dobře lze získat více poznatků z historických dat? Nejlepší způsob je vizualizace.
Vizualizace dat hraje klíčovou roli ve dvou fázích
- Počáteční fáze analytiky (tj. Zveřejnění dostupných údajů a závěr, jaké atributy a parametry mají být použity k vytvoření predikčního stroje). To stimuluje vědce v poskytování různých přístupů. Tady je v našem příkladu reprezentace historických dat, který historický rok lze pro analýzu vybrat nejlépe. To se rozhoduje na základě vizualizace.
- Dva - výsledek. Výsledky predikce pro rok 2018 musí být zastoupeny tak, aby se dostaly na svět. Srovnání prodeje telefonů a google pixelů pro nadcházející roky. To povede k lepšímu rozhodování organizací.
Zpět k analýze iPhonu je třeba analyzovat historické údaje a vybrat nejlepší atributy, které mají významný vliv na míru predikce (jako je prodej na místě, sezóna, věk).
Následuje výběr nejlepšího modelu (Algoritmy jako lineární regrese, logistická regrese,
a podpora vektorového stroje - abychom zmínili několik). Trénujte model pomocí historických dat a získejte předpověď pro nadcházející rok. Toto je obraz na vysoké úrovni o procesech zapojených do vědy o datech.
Jakmile budou výsledky predikce pro nadcházející rok vyřešeny, mohou být zastoupeny a získat několik poznatků, které ovlivňují prodejní a marketingové techniky produktu.
Srovnání mezi hlavami mezi datovou vědou a vizualizací dat (infografika)
Níže je uvedeno Top 7 Srovnání mezi Data Science vs Data Visualization. 
Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a vizualizací dat
- Věda o údajích se skládá z více statistických řešení při řešení problému, zatímco vizualizace je technika, kde je vědec používá k analýze dat a k jejich reprezentaci jako koncového bodu.
- Věda o datech se týká algoritmů pro trénink stroje (automatizace - žádná lidská síla, stroj bude simulovat jako člověk, aby omezil mnoho ručních procesů. Je to o pozorování a interpretaci činnosti). Vizualizace dat se týká grafů, vykreslování, výběru nejlepšího modelu na základě reprezentace.
Srovnávací tabulka mezi datovou vědou a vizualizací dat
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište srovnání mezi Data Science vs Data Visualization
| Základ pro srovnání | Data science | Vizualizace dat |
| Pojem | Statistiky o datech. Vysvětlení údajů. Předpověď, fakta | Reprezentace dat (ať už je to zdroj nebo výsledky) |
| Případy aplikace / použití | Předpovědi příštího mistrovství světa, Automatizovaná auta | Klíčové indikátory výkonu, Metriky organizace |
| Kdo to dělá? | Vědci dat, analytici dat, matematici | Vědci dat, UI / UX |
| Nástroje | Python, Matlab, R (abychom zmínili několik) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (abychom zmínili několik). Python a R mají také knihovny pro generování grafů a grafů. |
| Proces | Sběr dat, dolování dat, munging dat, čištění dat, modelování, měření | Reprezentujte ji v jakékoli formě grafu nebo grafů |
| Jak významné | Mnoho organizací se při rozhodování spoléhá na výsledky vědecké práce s údaji. | Pomáhá vědcům údajů pochopit zdroj a jak problém vyřešit nebo poskytnout doporučení. |
| Dovednosti | Statistika, algoritmy | Analýza dat a techniky vykreslování. |
Závěr - Data Science vs Vizualizace dat
Pokud jde o vědu o údajích, existuje mnoho perspektiv. Snadným způsobem lze přistupovat k řešení problému v různých případech, jako je predikce, kategorizace, doporučení, analýza sentimentu. Stručně řečeno, všechny tyto by mohly být provedeny pomocí statistického způsobu řešení problémů. Je to kombinace (strojové učení, hluboké učení, neuronové sítě, NLP, mungling dat atd.)
Vizualizace dat přidává klíčovou složku při přístupu k řešení problémů. Je to fotografie pro váš scénář (v laikovém termínu).
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdíly mezi datovou vědou a vizualizací dat, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Naučte se 5 užitečných srovnání mezi datovou vědou a statistikami
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Úžasné srovnání
- Vizualizace dat vs Business Intelligence - která je lepší
- Nejlepší průvodce vizualizací dat pomocí Tableau