Diferențele dintre știința datelor și vizualizarea datelor
Știința datelor : o artă de interpretare a datelor și de aducere informații din date. Este, de asemenea, un studiu al observațiilor și interpretării pentru un rezultat mai bun.
Vizualizarea datelor : reprezentarea datelor. Cercetătorii de date au nevoie de instrumente pentru a face față datelor. Ce poate fi cea mai bună valoare din ea? Cum poate fi defalcată? Cum este corelat un parametru cu altul? La toate aceste întrebări se răspunde cu una dintre soluții - tutorialele de vizualizare a datelor.
Cel mai bun exemplu de știință a datelor în zilele noastre este recomandarea Amazon pentru un utilizator în timp ce face cumpărături. Aparatul învață despre activitatea web a unui utilizator și îl interpretează și îl manipulează, oferind astfel cea mai bună recomandare bazată pe interesele și alegerea cumpărăturilor. Pentru a furniza această recomandare, oamenii de știință de date reprezintă (vizualizează) activitatea web a utilizatorului și analizează pentru a oferi cele mai bune opțiuni pentru utilizator și de aici apare vizualizarea datelor.
Știința datelor și vizualizarea datelor nu sunt două entități diferite. Sunt legați între ei. Vizualizarea datelor este un subset al științei datelor. Știința datelor nu este un singur proces sau o metodă sau vreun flux de lucru. Este un efect combinat al micilor miniaturi care se ocupă de date. Fie un proces de tehnici de extragere a datelor, EDA, modelare, reprezentare.
Utilizare caz
Exemplu : Pentru a înfățișa orice incident / poveste din baza noastră de zi cu zi, acesta ar putea fi transmis ca un discurs, dar atunci când este reprezentat vizual, valoarea reală a acestuia va fi stabilită și înțeleasă.
De asemenea, nu este vorba doar de reprezentarea rezultatului final, dar este aplicabil și înțelegerii datelor brute. Este întotdeauna mai bine să reprezentați datele pentru a obține informații mai bune și cum să rezolvați problema sau să obțineți o informație semnificativă din ea care influențează sistemul.
Pentru a înțelege mai bine știința datelor și vizualizarea datelor,
Să spunem că vrem să prezicem care vor fi vânzările de iPhone pentru anul 2018,
Cât de exact se poate prezice vânzările în viitor? Care sunt condițiile preliminare, cât de încredere este predicția dvs., care este rata de eroare? Toate acestea răspund și se justifică folosind știința datelor.
Premise pentru o predicție ,
1. Date istorice - vânzări de iPhone din anul 2010 - 2017
2. Istoricul achizițiilor la nivel de locație
3. Detaliile utilizatorului precum vârsta, etc.
3. Factorii cheie - Modificări recente în organizare, valoarea de piață recentă și recenziile clienților la vânzarea trecută
când datele istorice sunt arate bine, vor exista multe atribute considerate pentru a pregăti mașina pentru a face predicția.
O principală cheie pentru a face orice predicție sau categorizare sau orice fel de analiză, este întotdeauna să aveți o imagine mai bună a datelor de intrare. Cu cât înțelegeți mai multe date, cu atât predicția este mai bună.
Cât de bine s-ar putea obține mai multe informații din datele istorice? Cel mai bun mod este să îl vizualizați.
Vizualizarea datelor joacă un rol cheie în două etape
- Faza inițială a analizelor (de exemplu, Reprezentați datele disponibile și concluzionați ce atribute și parametri trebuie folosiți pentru a construi o mașină predictivă). Acest lucru stimulează oamenii de știință de date în furnizarea soluției cu diverse abordări. Deci, în exemplul nostru, este reprezentarea datelor istorice care an istoric poate fi ales cel mai bine pentru analiză. Aceasta se decide pe baza vizualizării.
- Două - Rezultat. Rezultatele previziunilor pentru anul 2018 trebuie să fie reprezentate într-un mod care să ajungă în lume. Comparație între vânzările de telefoane și Google pixeli pentru următorii ani. Aceasta va conduce la o mai bună luare a deciziilor pentru organizații.
Înapoi la analiza iPhone, datele istorice trebuie analizate și selectate cele mai bune atribute care provoacă un impact semnificativ asupra ratei de predicție (cum ar fi vânzările pe locație, în funcție de sezon, vârstă).
A urmat alegerea celui mai bun model (algoritmi precum regresia liniară, regresia logistică,
și suport vector machine - pentru a menționa puține). Antrenează modelul folosind datele istorice și obține previziunea pentru anul viitor. Aceasta este o imagine la nivel înalt a proceselor implicate în știința datelor.
Odată ce rezultatele previziunilor pentru anul următor sunt stabilite, acesta poate fi reprezentat și obține câteva informații care influențează tehnicile de vânzări și marketing ale unui produs.
Comparația dintre cap și cap între știința datelor și vizualizarea datelor (infografie)
Mai jos este Top 7 Comparație între Data Science și vizualizarea datelor. 
Diferențele cheie între știința datelor și vizualizarea datelor
- Știința datelor cuprinde mai multe soluții statistice în rezolvarea unei probleme, în timp ce vizualizarea este o tehnică în care oamenii de știință de date o folosesc pentru a analiza datele și a reprezenta punctul final.
- Știința datelor se referă la algoritmi pentru a antrena mașina (Automatizare - Fără putere umană, mașina va simula ca omul pentru a reduce multe procese manuale. Este vorba despre observarea și interpretarea activității). Vizualizarea datelor se referă la grafice, grafic, alegerea celui mai bun model bazat pe reprezentare.
Tabelul de comparație între știința datelor și vizualizarea datelor
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți comparația dintre Data Science și vizualizarea datelor
| Baza de comparație | Știința datelor | Vizualizarea datelor |
| Concept | Informații despre date. Explicația datelor. Predicție, fapte | Reprezentarea datelor (fie că este o sursă sau rezultatele) |
| Cazuri de aplicare / utilizare | Următoarea predicție a cupei mondiale, mașini automate | Indicatori de performanta, Valorile organizării |
| Cine face asta? | Oameni de știință de date, analiști de date, matematicieni | Cercetătorii de date, UI / UX |
| Unelte | Python, Matlab, R (pentru a menționa puțini) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (pentru a menționa puțini). Python și R au și biblioteci pentru a genera imagini și grafice. |
| Proces | Recoltarea datelor, extragerea datelor, combinarea datelor, curățarea datelor, modelarea, măsurarea | Reprezentați-o în orice formă de diagramă sau grafice |
| Cât de semnificativ | Multe organizații se bazează pe rezultatele științei datelor pentru luarea deciziilor. | Îi ajută pe oamenii de știință de date să înțeleagă sursa și cum să rezolve problema sau oferă recomandări. |
| Aptitudini | Statistici, algoritmi | Analiza datelor și tehnici de planificare. |
Concluzie - Data Science vs Visualization Data
Există multe perspective atunci când vine vorba de știința datelor. Într-un mod ușor de abordat, este modul de rezolvare a unei probleme în diferite cazuri, fiind vorba despre o predicție, categorizare, recomandări, analiză sentimentală. Pe scurt, toate acestea ar putea fi realizate folosind modul statistic de soluționare a problemelor. Este o combinație de (învățare automată, învățare profundă, rețele neuronale, NLP, date cu probleme etc)
Vizualizarea datelor adaugă un ingredient cheie în abordarea soluționării problemelor. Este o fotografie pentru scenariul dvs. (în termenul de laic).
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre știința datelor și vizualizarea datelor, semnificația lor, comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Aflați 5 comparații utile între știința datelor și statistici
- Știința datelor vs inteligența artificială - 9 comparație minunată
- Vizualizare date vs Business Intelligence - Care este mai bun
- Cel mai bun ghid pentru vizualizarea datelor cu Tableau