Различия между наукой о данных и визуализацией данных
Наука о данных : искусство интерпретации данных и извлечения информации из данных. Это также исследование наблюдений и интерпретации для лучшего результата.
Визуализация данных : представление данных. Специалистам по данным нужны инструменты для работы с данными. Что может быть лучше всего извлечено из этого? Как это можно сломать? Как один параметр соотносится с другим? На все эти вопросы отвечает одно из решений - учебные пособия по визуализации данных.
Наилучшим примером науки о данных в нашей повседневной жизни является рекомендация Amazon для пользователя при совершении покупок. Устройство узнает о веб-активности пользователя и, таким образом, интерпретирует и манипулирует ею, давая наилучшие рекомендации, исходя из ваших интересов и выбора покупок. Чтобы предоставить эту рекомендацию, исследователи данных представляют (визуализируют) веб-активность пользователя и анализируют, чтобы предоставить пользователю наилучший выбор, и именно здесь визуализация данных входит в картину.
Наука о данных и визуализация данных - это не две разные сущности. Они связаны друг с другом. Визуализация данных является подмножеством науки о данных. Наука о данных - это не отдельный процесс, не метод, не любой рабочий процесс. Это комбинированный эффект небольших миниатюр, работающих с данными. Будь то процесс анализа данных, EDA, моделирование, представление.
Использование регистра
Пример : чтобы изобразить любой инцидент / историю в нашей повседневной жизни, это может быть передано как речь, но когда это представлено визуально, реальная ценность этого будет установлена и понята.
Кроме того, речь идет не только о представлении конечного результата, но и о применимости к пониманию необработанных данных. Всегда лучше представлять данные, чтобы лучше понять, как решить проблему или извлечь из нее значимую информацию, которая влияет на систему.
Чтобы лучше понять науку о данных и визуализацию данных,
Допустим, мы хотим предсказать, какими будут продажи iPhone в 2018 году,
Как именно можно прогнозировать продажи в будущем? Каковы предпосылки, насколько достоверен ваш прогноз, какова частота ошибок? Все эти ответы и обоснованы с помощью науки о данных.
Предпосылки для прогноза ,
1. Исторические данные - продажи iPhone с 2010 по 2017 год
2. История покупки на уровне местоположения
3. Данные пользователя, такие как возраст и т. Д.
3. Ключевые факторы - последние изменения в организации, недавняя рыночная стоимость и отзывы покупателей о прошедших продажах.
Когда исторические данные будут вспаханы хорошо, будет много атрибутов для подготовки машины к прогнозированию.
Один из главных ключей для любого прогноза, категоризации или любого вида аналитики - это всегда иметь лучшее представление о входных данных. Чем больше вы понимаете данные, тем лучше прогноз.
Насколько хорошо можно получить более глубокое понимание исторических данных? Лучший способ - это визуализировать.
Визуализация данных играет ключевую роль в два этапа
- Начальный этап аналитики (т. Е. Представление доступных данных и заключение, какие атрибуты и параметры следует использовать для построения прогностической машины). Это стимулирует ученого в предоставлении решения с различными подходами. Итак, здесь, в нашем примере, это историческое представление данных, какой исторический год лучше всего выбрать для анализа. Это решается на основе визуализации.
- Два - результат. Результаты прогноза на 2018 год должны быть представлены таким образом, чтобы они достигли мира. Сравнение продаж телефонов и пикселей Google в ближайшие годы. Это приведет к лучшему принятию решений для организаций.
Возвращаясь к анализу iPhone, необходимо проанализировать исторические данные и выбрать лучшие атрибуты, которые оказывают существенное влияние на скорость прогнозирования (например, продажи в зависимости от местоположения, сезона, возраста).
Затем следует выбор лучшей модели (алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия,
и опорный вектор машины - не говоря уже о нескольких). Обучите модель, используя исторические данные и получите прогноз на предстоящий год. Это высокоуровневая картина процессов, связанных с наукой о данных.
После того, как результаты прогноза на предстоящий год определены, его можно представить и получить некоторые сведения, которые влияют на методы продаж и маркетинга продукта.
Сравнение данных между наукой о данных и визуализацией данных (инфографика)
Ниже приведено сравнение 7 лучших результатов между наукой о данных и визуализацией данных. 
Ключевые различия между наукой о данных и визуализацией данных
- Наука данных состоит из множества статистических решений для решения проблемы, тогда как визуализация - это метод, при котором ученый использует их для анализа данных и представления их в качестве конечной точки.
- Наука о данных - об алгоритмах обучения машины (Автоматизация - нет человеческой силы, машина будет имитировать человека, чтобы сократить многие ручные процессы. Речь идет о наблюдении и интерпретации деятельности). Визуализация данных о графиках, построении графиков, выборе лучшей модели на основе представления.
Сравнительная таблица между наукой о данных и визуализацией данных
Ниже приведены списки точек, описывающих сравнение между Data Science и Data Visualization.
| Основа для сравнения | Наука о данных | Визуализация данных |
| концепция | Выводы о данных. Объяснение данных. Прогноз, факты | Представление данных (будь то источник или результаты) |
| Применение / варианты использования | Предсказание Кубка мира, Автомобили | Ключевые показатели эффективности, Метрики организации |
| Кто это делает? | Специалисты по данным, аналитики данных, математики | Ученые данных, UI / UX |
| инструменты | Python, Matlab, R (не говоря уже о нескольких) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (не говоря уже о нескольких). Python и R также имеют библиотеки для создания графиков и диаграмм. |
| Процесс | Сбор данных, интеллектуальный анализ данных, анализ данных, очистка данных, моделирование, измерение | Представьте это в любой форме диаграммы или графиков |
| Насколько значительный | Многие организации полагаются на результаты науки о данных для принятия решений. | Это помогает ученым в понимании источника и как решить проблему или предоставить рекомендации. |
| Навыки и умения | Статистика, алгоритмы | Анализ данных и методы построения графиков. |
Заключение - наука о данных против визуализации данных
Есть много перспектив, когда дело доходит до науки о данных. Проще говоря, это то, как решить проблему в различных случаях, будь то прогноз, категоризация, рекомендации, анализ настроений. Короче говоря, все это может быть достигнуто с использованием статистического способа решения проблем. Это комбинация (машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, НЛП, передача данных и т. Д.)
Визуализация данных добавляет ключевой компонент в подходе к решению проблем. Это фотография для вашего сценария (в терминах непрофессионала).
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между наукой о данных и визуализацией данных, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Узнайте 5 полезных сравнений между наукой о данных и статистикой
- Наука Данных против Искусственного Интеллекта - 9 Удивительных Сравнений
- Визуализация данных против бизнес-аналитики - какая из них лучше
- Лучшее руководство по визуализации данных с помощью Tableau