Różnice między Data Science a wizualizacją danych
Nauka danych : sztuka interpretacji danych i uzyskiwania wglądu w dane. To także studium obserwacji i interpretacji dla lepszego rezultatu.
Wizualizacja danych : reprezentacja danych. Badacze danych potrzebują narzędzi do radzenia sobie z danymi. Jaka z tego wartość może być najlepsza? Jak można to rozbić? W jaki sposób jeden parametr jest skorelowany z innym? Na wszystkie te pytania odpowiada jedno z rozwiązań - samouczki dotyczące wizualizacji danych.
Najlepszym przykładem nauki danych na co dzień jest zalecenie Amazon dla użytkownika podczas zakupów. Maszyna uczy się na temat aktywności użytkownika w sieci, interpretuje ją i manipuluje nią, dając najlepszą rekomendację na podstawie twoich zainteresowań i wyboru zakupów. Aby przedstawić to zalecenie, naukowcy zajmujący się danymi reprezentują (wizualizują) aktywność użytkownika w sieci i analizują go, aby zapewnić użytkownikowi najlepsze wybory i właśnie tutaj pojawia się wizualizacja danych.
Analiza danych i wizualizacja danych nie są dwoma różnymi podmiotami. Są ze sobą związani. Wizualizacja danych jest podzbiorem nauki o danych. Analiza danych nie jest pojedynczym procesem, metodą ani żadnym przepływem pracy. Jest to połączony efekt małych miniatur zajmujących się danymi. Czy to proces technik eksploracji danych, EDA, modelowanie, reprezentacja.
Przypadek użycia
Przykład : Aby przedstawić jakikolwiek incydent / historię w naszej codziennej praktyce, można go przekazać jako mowę, ale kiedy zostanie on przedstawiony wizualnie, rzeczywista wartość tego wydarzenia zostanie ustalona i zrozumiana.
Nie chodzi też tylko o przedstawienie ostatecznego wyniku, ale także o zrozumienie surowych danych. Zawsze lepiej jest przedstawić dane, aby uzyskać lepszy wgląd i sposób rozwiązania problemu lub uzyskać z niego znaczące informacje, które wpływają na system.
Aby lepiej zrozumieć naukę o danych i wizualizację danych,
Powiedzmy, że chcemy przewidzieć, jaka będzie sprzedaż iPhone'a w roku 2018,
Jak dokładnie można przewidzieć sprzedaż w przyszłości? Jakie są warunki wstępne, jak pewna jest twoja prognoza, jaki jest poziom błędu? Wszystkie te odpowiedzi są uzasadnione za pomocą analizy danych.
Warunki wstępne prognozy ,
1. Dane historyczne - sprzedaż iPhone'a w latach 2010-2017
2. Historia zakupów na poziomie lokalizacji
3. Dane użytkownika, takie jak wiek itp
3. Kluczowe czynniki - ostatnie zmiany w organizacji, ostatnia wartość rynkowa oraz opinie klientów na temat wcześniejszej sprzedaży
gdy dane historyczne zostaną dobrze zaorane, będzie branych pod uwagę wiele atrybutów przygotowujących maszynę do wykonania prognozy.
Jednym z głównych kluczy do prognozowania, kategoryzacji lub wszelkiego rodzaju analiz jest zawsze lepszy obraz danych wejściowych. Im lepiej rozumiesz dane, tym lepsza prognoza.
Jak dobrze można uzyskać więcej informacji z danych historycznych? Najlepszym sposobem jest wizualizacja.
Wizualizacja danych odgrywa kluczową rolę w dwóch etapach
- Początkowa faza analizy (tj. Reprezentowanie dostępnych danych i ustalenie, jakie atrybuty i parametry należy zastosować w celu zbudowania maszyny predykcyjnej). Stymuluje to badacza danych do dostarczania rozwiązania z różnymi podejściami. Zatem w naszym przykładzie jest to reprezentacja danych historycznych, który rok historyczny można wybrać najlepiej do analizy. Decyzję podejmuje się na podstawie wizualizacji.
- Dwa - wynik. Wyniki prognoz na rok 2018 muszą być przedstawione w taki sposób, aby dotarły do świata. Porównanie sprzedaży telefonów i pikseli Google w nadchodzących latach. Doprowadzi to do lepszego podejmowania decyzji przez organizacje.
Wracając do analizy iPhone'a, należy przeanalizować dane historyczne i wybrać najlepsze atrybuty, które mają znaczący wpływ na wskaźnik predykcji (np. Sprzedaż pod względem lokalizacji, pory roku, wieku).
Następnie wybranie najlepszego modelu (algorytmy takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna,
i obsługa maszyny wektorowej - żeby wymienić tylko kilka). Trenuj model na podstawie danych historycznych i uzyskaj prognozę na nadchodzący rok. Jest to ogólny obraz procesów związanych z nauką o danych.
Po ustaleniu wyników prognozy na nadchodzący rok można je przedstawić i uzyskać spostrzeżenia, które wpływają na techniki sprzedaży i marketingu produktu.
Bezpośrednie porównanie między nauką o danych a wizualizacją danych (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie Top 7 między Data Science a wizualizacją danych. 
Kluczowe różnice między Data Science a wizualizacją danych
- Analiza danych obejmuje wiele rozwiązań statystycznych w rozwiązywaniu problemu, podczas gdy wizualizacja jest techniką, w której naukowcy wykorzystują ją do analizy danych i reprezentują je jako punkt końcowy.
- Analiza danych dotyczy algorytmów trenujących maszynę (automatyzacja - brak siły ludzkiej, maszyna będzie symulować jak człowiek w celu ograniczenia wielu procesów manualnych. Chodzi o obserwację i interpretację czynności). Wizualizacja danych dotyczy wykresów, kreślenia, wyboru najlepszego modelu na podstawie reprezentacji.
Tabela porównawcza między Data Science a wizualizacją danych
Poniżej znajdują się listy punktów, które opisują porównanie między Data Science a Data Visualization
| Podstawa do porównania | Nauka danych | Wizualizacja danych |
| Pojęcie | Wgląd w dane. Objaśnienie danych. Prognozy, fakty | Reprezentacja danych (czy to źródło, czy wyniki) |
| Przypadki zastosowania / użycia | Prognozy na najbliższe mistrzostwa świata, Samochody zautomatyzowane | Kluczowe wskaźniki efektywności, Dane organizacji |
| Kto to robi | Naukowcy, analitycy danych, matematycy | Badacze danych, UI / UX |
| Przybory | Python, Matlab, R (aby wymienić kilka) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (by wymienić tylko kilka). Python i R mają również biblioteki do generowania wykresów i wykresów. |
| Proces | Zbieranie danych, eksploracja danych, munging danych, czyszczenie danych, modelowanie, pomiary | Reprezentuj go w dowolnej formie wykresu lub wykresów |
| Jak ważne | Wiele organizacji polega na wynikach analizy danych przy podejmowaniu decyzji. | Pomaga naukowcom danych w zrozumieniu źródła i sposobie rozwiązania problemu lub przedstawieniu zaleceń. |
| Umiejętności | Statystyka, algorytmy | Analiza danych i techniki kreślenia. |
Wniosek - Analiza danych a wizualizacja danych
Istnieje wiele perspektyw na naukę danych. W prosty sposób można rozwiązać problem w różnych przypadkach, ponieważ jest to prognoza, kategoryzacja, rekomendacje, analiza nastrojów. Krótko mówiąc, wszystko to można osiągnąć za pomocą statystycznego sposobu rozwiązywania problemów. Jest to połączenie (uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, sieci neuronowe, NLP, munglowanie danych itp.)
Wizualizacja danych stanowi kluczowy element w podejściu do rozwiązywania problemów. To zdjęcie do twojego skryptu (w laika).
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między Data Science a wizualizacją danych, ich znaczeniem, bezpośrednim porównaniu, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Naucz się 5 przydatnych porównań między Data Science a statystykami
- Nauka danych a sztuczna inteligencja - 9 niesamowitych porównań
- Wizualizacja danych a analiza biznesowa - Który jest lepszy
- Najlepszy przewodnik do wizualizacji danych z Tableau