Rozdiely medzi údajovou vedou a vizualizáciou údajov
Veda o údajoch : Umenie interpretácie údajov a nahliadnutia do údajov. Je to tiež štúdia pozorovaní a interpretácie pre lepší výsledok.
Vizualizácia údajov : Reprezentácia údajov. Vedci údajov potrebujú nástroje na spracovanie údajov. Čo z toho môže priniesť najlepšia hodnota? Ako sa dá rozdeliť? Ako jeden parameter koreluje s druhým? Všetky tieto otázky sú zodpovedané jedným z riešení - Výukové programy pre vizualizáciu dát.
Najlepším príkladom dátovej vedy na našom každodennom základe je odporúčanie Amazonu pre používateľa pri nakupovaní. Stroj sa učí o webových aktivitách používateľa a interpretuje ho a manipuluje s ním tým, že dáva najlepšie odporúčanie založené na vašich záujmoch a výbere nakupovania. Aby poskytli toto odporúčanie, vedci údajov reprezentujú (vizualizujú) webovú aktivitu používateľa a analyzujú ho, aby poskytovali najlepšie možnosti pre používateľa, a to je miesto, kde vizualizácia údajov prichádza do obrazu.
Veda a vizualizácia údajov nie sú dva rôzne subjekty. Sú navzájom viazaní. Vizualizácia údajov je podmnožinou dátovej vedy. Veda o údajoch nie je jediný proces alebo metóda ani žiadny pracovný postup. Je to kombinovaný efekt malých miniatúr, ktoré sa zaoberajú údajmi. Či už ide o postup získavania údajov, EDA, modelovanie, zastúpenie.
Use-case
Príklad : Na vykreslenie každého incidentu / príbehu v našej každodennej podobe by sa to dalo vyjadriť ako reč, ale ak je zobrazená vizuálne, bude zistená a pochopená jeho skutočná hodnota.
Nejde len o predstavenie konečného výsledku, ale tiež o pochopenie prvotných údajov. Vždy je lepšie reprezentovať údaje, aby sme získali lepší prehľad a ako vyriešiť problém alebo získať z neho zmysluplné informácie, ktoré ovplyvňujú systém.
Ak chcete lepšie porozumieť vede o vede a vizualizácii údajov,
Povedzme, že chceme predpovedať, aký bude predaj telefónu iPhone v roku 2018,
Ako presne je možné predpovedať predaj v budúcnosti? Aké sú predpoklady, ako dôvera je vaša predpoveď, aká je miera chybovosti? Všetky tieto otázky sú zodpovedané a odôvodnené pomocou vedeckých údajov.
Predpoklady pre predpoveď ,
1. Historické údaje - predaj iPhone od roku 2010 - 2017
2. História nákupu na úrovni polohy
3. Údaje o používateľovi, ako je vek atď
3. Kľúčové faktory - Posledné zmeny v organizácii, nedávna trhová hodnota a zákaznícke hodnotenia minulého predaja
ak sú historické údaje dobre orané, bude sa uvažovať o mnohých atribútoch, ktoré pripravia stroj na predpovedanie.
Jedným z hlavných kľúčov k akejkoľvek predikcii alebo kategorizácii alebo akémukoľvek druhu analýzy, je vždy mať lepší obraz o vstupných údajoch. Čím viac údajov pochopíte, tým lepšia je predpoveď.
Ako dobre by sa dalo získať viac poznatkov z historických údajov? Najlepším spôsobom je vizualizácia.
Vizualizácia údajov hrá kľúčovú úlohu v dvoch fázach
- Počiatočná fáza analýzy (tj predstavuje dostupné údaje a dospeje k záveru, aké atribúty a parametre sa majú použiť na zostavenie prediktívneho stroja). Toto stimuluje vedca údajov pri poskytovaní riešenia rôznymi prístupmi. Tu je v našom príklade reprezentácia historických údajov, ktorý historický rok môže byť pre analýzu najlepší. Toto sa rozhoduje na základe vizualizácie.
- Dva výsledky. Výsledky predpovede na rok 2018 musia byť zastúpené takým spôsobom, aby sa dostali na svet. Porovnanie predaja telefónov a google pixlov v nasledujúcich rokoch. To povedie k lepšiemu rozhodovaniu organizácií.
Vráťte sa k analýze iPhone a je potrebné analyzovať historické údaje a vybrať najlepšie atribúty, ktoré majú výrazný vplyv na mieru predpovedí (napríklad predaj na základe polohy, sezóna, vek).
Nasleduje výber najlepšieho modelu (algoritmy ako lineárna regresia, logická regresia,
a podpora vektorového stroja - aby som spomenul niekoľko). Trénujte model pomocou historických údajov a získajte predpoveď na budúci rok. Toto je obraz na vysokej úrovni o procesoch zapojených do vedy o údajoch.
Keď sa výsledky predpovede na nadchádzajúci rok urovnajú, môžu byť zastúpené a získať nejaké informácie, ktoré ovplyvňujú predajné a marketingové techniky produktu.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi vedou údajov a vizualizáciou údajov (infografika)
Nižšie je zoznam najlepších 7 porovnaní medzi Data Science a Vizualizáciou dát. 
Kľúčové rozdiely medzi údajovou vedou a vizualizáciou údajov
- Veda o údajoch pozostáva z viacerých štatistických riešení pri riešení problému, zatiaľ čo vizualizácia je technika, pri ktorej ich vedec údajov používa na analýzu údajov a na ich predstavenie koncového bodu.
- Veda o údajoch sa týka algoritmov na trénovanie stroja (automatizácia - žiadna ľudská sila, stroj bude simulovať ako človek, aby obmedzil veľa manuálnych procesov. Je to o pozorovaní a interpretácii činnosti). Vizualizácia dát je o grafoch, grafe, výbere najlepšieho modelu na základe reprezentácie.
Porovnávacia tabuľka medzi Data Science a Vizualizáciou dát
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte porovnanie medzi Data Science a Vizualizáciou dát
| Základ pre porovnanie | Veda o údajoch | Vizualizácia dát |
| pojem | Štatistiky o údajoch. Vysvetlenie údajov. Predpoveď, fakty | Reprezentácia údajov (či už ide o zdroj alebo výsledky) |
| Prípady aplikácie / použitia | Predpoveď svetového pohára, Automatizované autá | Kľúčové ukazovatele výkonnosti, Metriky organizácie |
| Kto to robí? | Vedci údajov, analytici údajov, matematici | Vedci údajov, UI / UX |
| náradie | Python, Matlab, R (aby som spomenul pár) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js. Python a R majú tiež knižnice na generovanie grafov a grafov. |
| proces | Zber údajov, dolovanie údajov, mungovanie údajov, čistenie dát, modelovanie, meranie | Reprezentujte ju v akejkoľvek forme grafu alebo grafov |
| Aké dôležité | Mnoho organizácií sa pri rozhodovaní spolieha na výsledky vedeckých údajov. | Vedcom údajov pomáha pochopiť zdroj a spôsob riešenia problému alebo poskytnúť odporúčania. |
| zručností | Štatistika, algoritmy | Analýza údajov a techniky vykresľovania. |
Záver - Data Science vs Vizualizácia dát
Pokiaľ ide o vedu o údajoch, existuje veľa perspektív. Jednoduchým prístupom je to, ako vyriešiť problém v rôznych prípadoch, keď ide o predikciu, kategorizáciu, odporúčania, analýzu sentimentu. Stručne povedané, všetky tieto kroky sa dajú dosiahnuť pomocou štatistického spôsobu riešenia problémov. Je to kombinácia (strojové učenie, hlboké vzdelávanie, neurónové siete, NLP, mungling dát atď.)
Vizualizácia údajov predstavuje kľúčovú zložku pri prístupe k riešeniu problémov. Je to fotografia pre váš scenár (vo funkcii laika).
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca rozdielmi medzi vedou o vede a vizualizáciou údajov, ich významom, porovnaním medzi dvoma hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Naučte sa 5 užitočných porovnaní medzi údajmi a štatistikami
- Data Science vs Artificial Intelligence - 9 Úžasné porovnanie
- Vizualizácia dát vs Business Intelligence - ktorá je lepšia
- Najlepší sprievodca vizualizáciou údajov pomocou Tableau