Razlike između podataka o znanosti i vizualizacije podataka
Znanost podataka : Umjetnost interpretacije podataka i unošenja uvida u podatke. To je ujedno i studija opažanja i interpretacije za bolji rezultat.
Vizualizacija podataka : reprezentacija podataka. Znanstvenicima podataka potrebni su alati za obradu podataka. Što se iz toga može najbolje iznijeti? Kako se može srušiti? Kako je jedan parametar povezan s drugim? Na sva ova pitanja odgovoreno je jednim od rješenja - Vodiči za vizualizaciju podataka.
Najbolji primjer današnje znanosti o podacima je Amazonova preporuka korisniku dok kupuje. Stroj uči o korisnikovoj web aktivnosti i interpretira i manipulira na taj način dajući najbolju preporuku na temelju vaših interesa i izbora kupovine. Da bi pružili ovu preporuku, znanstvenici podataka predstavljaju (vizualiziraju) korisničku web aktivnost i analiziraju kako bi pružili najbolje izbore za korisnika i tu dolazi do slike vizualizacije podataka.
Znanost i vizualizacija podataka nisu dvije različite cjeline. Vezani su jedno za drugo. Vizualizacija podataka podskup je podataka. Znanost podataka nije pojedinačni proces ili metoda ili bilo koji tijek rada. To je kombinirani učinak malih minijatura koje se bave podacima. Bilo da se radi o tehnikama vađenja podataka, EDA, modeliranju, reprezentaciji.
Koristite slučaja
Primjer : Da bismo prikazali bilo koji incident / priču u našoj svakodnevnoj osnovi, to bi se moglo pretočiti u govor, ali kad se to vizualno predstavi, utvrdit će se i shvatiti stvarna vrijednost toga.
Također, ne radi se samo o predstavljanju konačnog ishoda, već je primjenjivo i na razumijevanje sirovih podataka. Uvijek je bolje prikazati podatke da bi stekli bolji uvid i kako riješiti problem ili iz njega dobiti značajne informacije koje utječu na sustav.
Da biste bolje razumjeli nauku o podacima i vizualizaciju podataka,
Recimo da želimo predvidjeti kakva će biti prodaja iPhonea za 2018. godinu,
Kako se točno može predvidjeti prodaja u budućnosti? Koji su preduvjeti, koliko pouzdanje predviđate, koja je stopa pogreške? Na sve njih je odgovoreno i opravdano pomoću znanosti podataka.
Preduvjeti za predviđanje ,
1. Povijesni podaci - prodaja iPhonea iz godine 2010. - 2017
2. Povijest kupovine na razini lokacije
3. Podaci o korisniku kao što su dob, itd
3. Ključni čimbenici - Nedavne promjene u organizaciji, nedavne tržišne vrijednosti i mišljenja kupaca na prošlu prodaju
kada povijesni podaci budu oranjeni, bit će mnogo atributa koji se smatraju pripremiti stroj za izradu predviđanja.
Jedan glavni ključ za bilo kakvo predviđanje ili kategorizaciju ili bilo koju vrstu analitike jest uvijek bolja slika ulaznih podataka. Što više razumijete podatke, to je bolje predviđanje.
Koliko se dobro moglo dobiti više uvida u povijesne podatke? Najbolji način je vizualizacija.
Vizualizacija podataka igra ključnu ulogu u dvije faze
- Početna faza analitike (tj. Prikazati dostupne podatke i zaključiti koje atribute i parametre treba koristiti za izgradnju prediktivnog stroja). To stimulira znanstvenika podataka u pružanju rješenja različitim pristupima. Dakle, u našem primjeru, to je povijesni prikaz podataka koja se povijesna godina može odabrati za analizu. Ovo se odlučuje na temelju vizualizacije.
- Dva - ishod. Rezultati predviđanja za 2018. godinu moraju biti predstavljeni na način da dođu do svijeta. Usporedba prodaje telefona i google piksela za naredne godine. To će dovesti do boljeg donošenja odluka za organizacije.
Povratak na iPhone analizu, povijesni podaci moraju se analizirati i odabrati najbolje atribute koji imaju značajan utjecaj na stopu predviđanja (poput prodaje na lokaciji s obzirom na dob, u sezoni, u dobi).
Nakon čega slijedi odabir najboljeg modela (Algoritmi poput linearne regresije, logističke regresije,
i vektorski stroj za potporu - da ih nekoliko napomenemo). Obučite model koristeći povijesne podatke i ostvarite predviđanja za nadolazeću godinu. Ovo je slika na visokoj razini procesa koji su uključeni u znanost o podacima.
Nakon što se utvrde rezultati predviđanja za nadolazeću godinu, može se prikazati i steći uvid koji utječe na tehnike prodaje i marketinga proizvoda.
Usporedba između Data Science vs Vizualizacija podataka (Infographics)
Ispod je top 7 usporedbe podataka Data Science vs vizualizacija podataka. 
Ključne razlike između podatkovne znanosti i vizualizacije podataka
- Znanost podataka sastoji se od više statističkih rješenja u rješavanju problema, dok je vizualizacija tehnika u kojoj ga znanstvenik podataka koristi za analizu podataka i predstavlja krajnju točku.
- Znanost podataka odnosi se na algoritme za obučavanje stroja (Automatizacija - Nema ljudske snage; stroj će simulirati kao čovjek da bi smanjio mnoge ručne procese. Radi se o promatranju i tumačenju aktivnosti). Vizualizacija podataka odnosi se na grafikone, crtanje, odabir najboljeg modela na temelju reprezentacije.
Tablica usporedbe između Data Science vs Visualization podataka
Ispod su popisi točaka, opišite usporedbu podataka Data Science s vizualizacijom podataka
| Osnove za usporedbu | Znanost podataka | Vizualizacija podataka |
| Koncept | Uvid u podatke. Objašnjenje podataka. Predviđanja, činjenice | Zastupanje podataka (bilo da se radi o rezultatima ili rezultatima) |
| Slučajevi primjene / uporabe | Sljedeće predviđanje svjetskog kupa, Automatizirani automobili | Ključni pokazatelji uspješnosti, Podaci mjerenja organizacije |
| Tko to radi? | Znanstvenici, podaci analitičari, matematičari | Znanstvenici za podatke, UI / UX |
| alat | Python, Matlab, R (da spomenemo neke) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (da spomenemo neke). Python i R imaju i biblioteke za generiranje crteža i grafova. |
| Postupak | Skupljanje podataka, vađenje podataka, obnavljanje podataka, čišćenje podataka, modeliranje, mjerenje | Predstavite ga u bilo kojem obliku ili grafikonu |
| Koliko značajno | Mnoge se organizacije za donošenje odluka oslanjaju na rezultate znanosti o podacima. | Znanstvenicima s podacima pomaže u razumijevanju izvora i načina rješavanja problema ili pružanju preporuka. |
| vještine | Statistika, algoritmi | Analiza podataka i tehnike crtanja. |
Zaključak - Znanost podataka u odnosu na vizualizaciju podataka
Postoje mnoge perspektive kada je u pitanju znanost o podacima. Na jednostavan način pristupiti tome je kako riješiti problem u raznim slučajevima, bilo da su to predviđanja, kategorizacija, preporuke, analiza osjećaja. Ukratko, sve se to moglo postići statističkim načinom rješavanja problema. To je kombinacija (strojno učenje, duboko učenje, neuronske mreže, NLP, prenošenje podataka itd.)
Vizualizacija podataka čini ključni sastojak u pristupu rješavanju problema. To je fotografija za vaš scenarij (u laičkom izrazu).
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između znanosti o podacima i vizualizacije podataka, njihovog značenja, usporedbe između glave, ključnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Naučite 5 korisnih usporedbi između podataka o podacima i statistike
- Znanost podataka vs umjetna inteligencija - 9 izvanredna usporedba
- Vizualizacija podataka vs poslovna inteligencija - koja je bolja
- Najbolji vodič za vizualizaciju podataka pomoću Tableau-a