Razlike med Data Science v primerjavi z vizualizacijo podatkov
Podatkovna znanost : Umetnost razlage podatkov in pridobivanja vpogleda v podatke. To je tudi študija opazovanj in interpretacije za boljši rezultat.
Vizualizacija podatkov : reprezentacija podatkov. Znanstveniki s podatki potrebujejo orodja za obdelavo podatkov. Kaj lahko iz tega najbolje prinese? Kako ga je mogoče razčleniti? Kako je en parameter povezan z drugim? Na vsa ta vprašanja smo odgovorili z eno od rešitev - vaje za vizualizacijo podatkov.
Najboljši primer znanosti o podatkih, ki jo vsakodnevno uporabljamo, je Amazonovo priporočilo uporabniku med nakupovanjem. Naprava spozna uporabnikovo spletno dejavnost ter jo razlaga in manipulira tako, da daje najboljše priporočilo glede na vaše interese in izbiro nakupovanja. Da bi zagotovili to priporočilo, znanstveniki s podatki predstavljajo (vizualizirajo) uporabnikovo spletno aktivnost in analizirajo, da bi zagotovili najboljše izbire za uporabnika, in tu pride do slike vizualizacija podatkov.
Znanost in vizualizacija podatkov nista dve različni entiteti. Vezani so drug na drugega. Vizualizacija podatkov je podmnožica podatkov. Znanost o podatkih ni en sam postopek ali metoda ali kakršen koli potek dela. Gre za kombiniran učinek majhnih miniatur, ki se ukvarjajo s podatki. Naj bo to postopek tehnik rudarjenja podatkov, EDA, modeliranje, predstavljanje.
Primer uporabe
Primer : Če želimo vsak incident / zgodbo prikazati v svoji vsakodnevni osnovi, bi to lahko prikazali kot govor, ko pa ga vizualno predstavimo, bomo ugotovili in razumeli njegovo resnično vrednost.
Prav tako ne gre samo za predstavljanje končnega rezultata, temveč tudi za razumevanje neobdelanih podatkov. Vedno je bolje zastopati podatke, da bi dobili boljši vpogled in kako rešiti težavo ali iz nje pridobiti pomembne informacije, ki vplivajo na sistem.
Za boljše razumevanje podatkov o znanosti in vizualizacije podatkov,
Recimo, da želimo napovedati, kakšna bo prodaja iPhone za leto 2018,
Kako natančno lahko napovemo prodajo v prihodnosti? Kateri so predpogoji, kako zaupanje je vaše napovedovanje, kakšna je stopnja napak? Na vse te odgovore je mogoče in upravičeno z uporabo podatkovnih znanosti.
Predpogoji za napoved ,
1. Zgodovinski podatki - prodaja iPhone iz leta 2010 - 2017
2. Zgodovina nakupov na ravni lokacije
3. Podrobnosti o uporabniku, kot so starost itd
3. Ključni dejavniki - nedavne spremembe v organizaciji, nedavne tržne vrednosti in ocene kupcev o pretekli prodaji
ko bodo zgodovinski podatki dobro orali, bo veliko atributov, ki bodo upoštevali pripravo stroja za napoved.
Ključni dejavnik za napovedovanje ali kategorizacijo ali kakršno koli analitiko je vedno boljša slika vhodnih podatkov. Bolj kot razumete podatke, boljše je napovedovanje.
Kako dobro bi lahko dobili več vpogleda v zgodovinske podatke? Najboljši način je, da ga vizualiziramo.
Vizualizacija podatkov ima ključno vlogo v dveh fazah
- Začetna faza analitike (tj. Predstavljajte razpoložljive podatke in zaključite, katere atribute in parametre je treba uporabiti za izdelavo predvidevalnega stroja). To znanstvenika za podatke spodbuja k reševanju rešitev z različnimi pristopi. Torej v našem primeru gre za prikaz zgodovinskih podatkov, katero zgodovinsko leto je mogoče izbrati za analizo. Za to se odloči na podlagi vizualizacije.
- Dva - rezultat. Rezultate napovedi za leto 2018 je treba predstavljati tako, da dosežejo svet. Primerjava prodaje telefonov in google piklov za prihodnja leta. To bo vodilo do boljšega odločanja organizacij.
Nazaj na iPhone analizo je treba analizirati zgodovinske podatke in izbrati najboljše atribute, ki pomembno vplivajo na stopnjo napovedovanja (npr. Prodaja na lokaciji, odvisno od sezone, glede na starost).
Sledi izbira najboljšega modela (Algoritmi, kot so linearna regresija, logistična regresija,
in podporni vektorski stroj - če jih omenimo le malo). Usposobite model z uporabo zgodovinskih podatkov in pridobite napoved za prihajajoče leto. To je slika na visoki ravni procesov, vključenih v znanost o podatkih.
Ko se rezultati napovedi za prihajajoče leto poravnajo, jih je mogoče predstaviti in pridobiti nekaj vpogledov, ki vplivajo na prodajne in tržne tehnike izdelka.
Primerjava med aplikacijami Science Science in vizualizacijo podatkov (Infographics)
Spodaj je top 7 primerjava med Data Science in vizualizacijo podatkov. 
Ključne razlike med Data Science in vizualizacijo podatkov
- Podatkovna znanost obsega več statističnih rešitev pri reševanju problema, medtem ko je vizualizacija tehnika, pri kateri podatkovni znanstvenik uporablja podatke za analizo podatkov in predstavlja končno točko.
- Znanost o podatkih govori o algoritmih za usposabljanje stroja (Avtomatizacija - Brez človeške moči. Stroj bo simuliral kot človek, da bi zmanjšal veliko ročnih procesov. Gre za opazovanje in razlago dejavnosti). Vizualizacija podatkov se nanaša na grafe, risanje, izbiro najboljšega modela na podlagi reprezentacije.
Primerjalna tabela med Data Science v primerjavi z vizualizacijo podatkov
Spodaj so seznami točk, opišite primerjavo med Data Science in vizualizacijo podatkov
| Osnove za primerjavo | Podatkovna znanost | Vizualizacija podatkov |
| Koncept | Vpogled v podatke. Pojasnilo podatkov. Napoved, dejstva | Zastopanje podatkov (naj bo to vir ali rezultati) |
| Primeri uporabe / uporabe | Naslednja napoved svetovnega pokala, avtomatizirani avtomobili | Ključni kazalci uspešnosti, Meritve organizacije |
| Kdo to počne? | Podatki, podatkovni analitiki, matematiki | Podatki, UI / UX |
| Orodja | Python, Matlab, R (če jih omenim le malo) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (če jih omenimo le malo). Python in R imata tudi knjižnice za ustvarjanje grafov in grafov. |
| Proces | Pridobivanje podatkov, pridobivanje podatkov, urejanje podatkov, čiščenje podatkov, modeliranje, merjenje | Predstavljajte ga v kateri koli obliki grafikona ali grafov |
| Kako pomembno | Mnoge organizacije se pri odločanju zanašajo na rezultate znanstvenih podatkov. | Znanstvenim osebam pomaga razumeti izvor in kako rešiti težavo ali dajati priporočila. |
| Spretnosti | Statistika, algoritmi | Analiza podatkov in risanje tehnik. |
Zaključek - Data Science v primerjavi z vizualizacijo podatkov
Glede znanosti o podatkih je veliko perspektiv. Enostaven pristop je, kako rešiti težavo v različnih primerih, naj gre za napoved, kategorizacijo, priporočila, analizo občutkov. Na kratko, vse to bi bilo mogoče izvesti s pomočjo statističnega načina reševanja problemov. To je kombinacija (strojno učenje, globoko učenje, nevronske mreže, NLP, prenašanje podatkov itd.)
Vizualizacija podatkov predstavlja ključno sestavino pri pristopu k reševanju težav. To je fotografija za vaš scenarij (v laičnem izrazu).
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med podatkovnimi znanostmi in vizualizacijo podatkov, njihov pomen, primerjava med glavo, ključnimi razlikami, primerjalno tabelo in zaključkom. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Naučite se 5 uporabnih primerjav med Data Science in statistiko
- Data Science vs umetna inteligenca - 9 super primerjava
- Vizualizacija podatkov v primerjavi s poslovno inteligenco - katera je boljša
- Najboljši vodnik za vizualizacijo podatkov s Tableau