Разница между визуализацией данных и анализом данных
Визуализация данных - это не что иное, как представление данных в визуальной форме. Эта визуальная форма может быть диаграммой, графиками, списками или картой и т. Д. Это представление помогает людям понять масштабы данных.
Аналитика данных - это метод изучения наборов данных (структурированных или неструктурированных), чтобы получить полезную информацию, чтобы сделать выводы о наборах данных. Методы и технологии анализа данных широко используются во многих организациях.
Сравнение лицом к лицу между визуализацией данных и аналитикой данных (инфографика)
Ниже приведено 7 главных отличий визуализации данных от аналитики данных.
Ключевые различия между визуализацией данных и аналитикой данных
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между Data Visualization и Data Analytics:
- Визуализация данных - это представление данных в графическом или графическом формате. Аналитика данных - это также процесс, который облегчает распознавание паттернов и получение значений из сложных наборов данных.
- Визуализация данных позволяет лицам, принимающим решения, видеть аналитику, представленную визуально, чтобы они могли понять сложные концепции или определить новые шаблоны.
- Подробное рассмотрение визуализации атрибута приведет к аналитике этого атрибута.
- Процесс анализа, включая развертывание и использование инструментов анализа больших данных, может помочь компаниям повысить операционную эффективность, увеличить прибыль и получить конкурентные преимущества по сравнению с конкурентами.
- Описательная аналитика фокусируется на описании чего-то, что уже произошло, а также на выявлении его первопричин.
- Предписательная аналитика помогает компаниям предвидеть возможности для бизнеса и принимать решения, которые влияют на прибыль в таких областях, как целевые маркетинговые кампании и т. Д.
- Прогнозирующая аналитика помогает анализировать наборы исторических данных для шаблонов, указывающих на будущие ситуации и поведение
- В визуализациях у нас есть статические и интерактивные визуализации.
- Статические визуализации ориентированы на конкретное хранилище данных. Пользователь не может выходить за пределы одного представления, чтобы исследовать дополнительные истории помимо того, что находится перед ними. История специально запечатлена в привлекательном макете одной страницы.
- Интерактивные визуализации помогают пользователям выбирать конкретные точки данных для построения визуализированной истории по своему выбору.
- Анализ аналитики данных выводит открытия на новый уровень, позволяя специалистам-практикам не только изучать свои данные, но и понимать основные факторы и последствия, выходящие за рамки простого вопроса ПОЧЕМУ.
- Используя диаграммы, графики и элементы дизайна, визуализация данных может помочь бизнесу намного легче объяснить тенденции и статистику. Визуализация данных также выявляет закономерности, тенденции и корреляции, которые в противном случае могут остаться незамеченными.
- Аналитики данных переводят числа в простой текст (на английском языке), будь то данные о продажах, исследования рынка, логистики или транспортные расходы.
- Компьютеры позволили обрабатывать большие объемы данных с молниеносной скоростью. Сегодня визуализация данных стала быстро развивающейся смесью науки и искусства, которая наверняка изменит корпоративный ландшафт в течение следующих нескольких лет.
- Аналитика данных - это распространенная практика, которую внедряют многие компании. Прежде чем приступить к покупке инструментов для анализа данных, организации следует сначала ознакомиться с ситуацией.
- Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, визуализация данных очень четко.
Например, давайте возьмем День благодарения в качестве сценария использования в нашем сценарии, поскольку мы все знаем, что продажи в День благодарения будут очень высокими, а покупки будут на пиках.
Чтобы помочь владельцу бизнеса понять историю покупок, относящихся к товарам, круговая диаграмма или график поможет ему лучше понять, чем смотреть цифры в истории покупок. Так что владелец бизнеса может планировать свой бизнес в соответствии с тенденцией. - Давайте рассмотрим пример аналитики данных, чтобы понять всю мощь аналитики.
Мы все совершаем покупки в Интернете, и мы должны были видеть это сообщение в нашем почтовом ящике - сообщение «Мы соскучились» с нашего любимого веб-сайта электронной коммерции, если мы некоторое время не совершаем покупки. Сцена за этим сообщением включает в себя «детальное изучение» наших заказов и истории заказов. Аналитические инструменты, помогающие бизнесу привлечь клиентов для увеличения дохода.
Визуализация данных и Сравнительная таблица аналитики данных
| Визуализация данных | Аналитика данных | |
|
Используется для | Целью визуализации данных является четкое и эффективное информирование пользователей путем их визуального представления. | Каждый бизнес собирает данные; анализ данных поможет бизнесу принимать более обоснованные бизнес-решения на основе анализа данных. |
| Связь | Визуализация данных помогает, аналитика данных, чтобы лучше понять | Вместе визуализация и аналитика данных сделают выводы о наборах данных. В некоторых случаях он может служить источником для визуализации. |
|
Инструменты, методы и методы |
Визуализация данных может быть статической или интерактивной. Интерактивная визуализация данных немного новее, она позволяет людям углубляться в самые мелкие детали диаграмм и графиков с помощью компьютеров и мобильных устройств, а затем интерактивно изменять, какие данные они видят и как они обрабатывались. Инструменты: Plotly DataHero живописная картина Dygraphs QlikView ZingCHhart и др. |
Аналитикой данных могут быть предписывающая аналитика, прогнозирующая аналитика, диагностическая аналитика и описательная аналитика Инструменты: Улей, Полибаз, Престо Trifecta Excel / электронная таблица Очистить аналитику SAP Business Intelligence и др. |
| промышленности | Технологии и технологии визуализации данных широко используются в финансах, банковском деле, здравоохранении, розничной торговле и т. Д. | Технологии и методы Data Analytics широко используются в коммерции, финансах, здравоохранении, раскрытии преступлений, туристических агентствах и т. Д. |
| Кто выполняет | Инженеры данных | Аналитики данных |
|
платформы | Обработка больших данных, Сервисные панели управления, Анализ и проектирование. | Обработка больших данных, Data Mining,
Анализ и дизайн. |
|
Преимущества | Определите области, которые требуют внимания или улучшения
Ясность, какие факторы влияют на поведение клиента Помогает понять, какие продукты в местах, где Прогнозировать объемы продаж | Определите основные модели и модели
Действует как источник ввода для визуализации данных, Помогает в улучшении бизнеса, предсказывая потребности |
Вывод - Визуализация данных против Аналитики данных
Когда дело доходит до потребностей предприятия, различие между визуализацией данных и анализом данных поразительно очевидно. Также очевидно, что визуализация, хотя и важная, не может быть единственным компонентом решения для обработки данных, и визуализация данных, и аналитика данных вместе сделают хорошие выводы для бизнеса.
Выбор инструментов визуализации и аналитики варьируется от организации к организации в зависимости от типа обрабатываемых данных и размера организации.
Рекомендуемая статья
- 5 должны знать проблемы и решения аналитики больших данных
- 8 отличных трендов аналитики данных, которые будут доминировать в 2016 году
- Узнайте 10 различий между маленькими данными и большими данными
- Аналитика больших данных важна для индустрии гостеприимства (быстро)