Разлике између Дата Сциенце-а и Визуализације података
Наука података : Уметност тумачења података и уношења увида у податке. То је такође студија опажања и интерпретације за бољи резултат.
Визуализација података : репрезентација података. Научницима података потребни су алати за обраду података. Шта се из тога може најбоље донети? Како се може срушити? Како је један параметар повезан са другим? На сва ова питања постоји једно од решења - Водичи за визуализацију података.
Најбољи пример науке о подацима у нашој свакодневној употреби је Амазонова препорука кориснику током куповине. Машина учи о корисничкој веб активности и интерпретира је и манипулише на тај начин дајући најбољу препоруку на основу ваших интереса и избора куповине. Да би пружили ову препоруку, подаци научници представљају (визуелизују) корисничку веб активност и анализирају како би пружили најбоље изборе за корисника и ту долази до слике визуализације података.
Наука података и визуализација података нису две различите целине. Везани су једно за друго. Визуализација података је подскуп података. Наука података није појединачни процес или метода или било какав ток рада. То је комбинирани ефект малих минијатура које се баве подацима. Било да се ради о техникама вађења података, ЕДА, моделирању, репрезентацији.
Случај за употребу
Пример : Да бисмо приказали било који инцидент / причу у нашој свакодневној основи, то би се могло пренети као говор, али када се то представи визуелно, утврдиће се и разумети његова стварна вредност.
Такође, не ради се само о представљању коначног исхода, већ је и применљиво на разумевање сирових података. Увек је боље представити податке да бисмо стекли бољи увид и како решити проблем или из њега добити значајне информације које утичу на систем.
Да бисте боље разумели науку о подацима и визуелизацију података,
Рецимо да желимо да предвидимо која ће бити продаја иПхонеа за 2018. годину,
Како тачно можемо предвидети продају у будућности? Који су предуслови, колико поуздање предвиђате, која је стопа грешака? На све њих је одговорено и оправдано коришћењем науке о подацима.
Предуслови за предвиђање ,
1. Историјски подаци - продаја иПхоне-а за 2010.-2017
2. Историја куповине на нивоу локације
3. Подаци о кориснику као што су старост, итд
3. Кључни фактори - Недавне промене у организацији, недавне тржишне вредности и прегледи купаца о прошлој продаји
када историјски подаци буду добро оборени, биће много атрибута који ће се сматрати припремити машину за предвиђање.
Један главни кључ за било какво предвиђање или категоризацију или било какву врсту аналитике јесте увек боља слика улазних података. Што више разумете податке, боље је предвиђање.
Колико је добро могло добити више увида из историјских података? Најбољи начин је да га визуализујете.
Визуализација података игра кључну улогу у двије фазе
- Иницијална фаза аналитике (тј., Представите доступне податке и закључите које атрибуте и параметре користите за изградњу предиктивне машине). Ово подстиче истраживача података у пружању рјешења различитим приступима. Дакле, у нашем примеру, то је историјски приказ података која историјска година се може одабрати за анализу. Ово се одлучује на основу визуелизације.
- Два - исход. Резултати предвиђања за 2018. годину морају бити представљени на начин да достигну свет. Поређење продаје телефона и гоогле пиксела за наредне године. То ће довести до бољег доношења одлука за организације.
Повратак на иПхоне анализу, повијесни подаци се морају анализирати и одабрати најбоље атрибуте који имају знатан утјецај на стопу предвиђања (попут продаје на локацији, у зависности од сезоне, старосној доби).
Следи одабир најбољег модела (Алгоритми попут Линеарне регресије, логистичке регресије,
и векторска машина за подршку - да их напоменемо мало). Обучите модел користећи историјске податке и остварите предвиђања за наредну годину. Ово је слика високог нивоа процеса укључених у науку о подацима.
Једном када се утврде резултати предвиђања за наредну годину, може се представити и стећи увиде који утичу на технике продаје и маркетинга производа.
Упоређивање података између Дата Сциенце-а и Визуализације података (Инфограпхицс)
Испод је топ 7 поређења између Дата Сциенце-а и визуализације података. 
Кључне разлике између Дата Сциенце-а и Визуализације података
- Наука података састоји се од више статистичких решења у решавању проблема, док је визуализација техника где га научник података користи за анализу података и представља крајњу тачку.
- Наука података говори о алгоритмима за обучавање машине (Аутоматизација - Нема људске снаге; машина ће симулирати као човека да би пресекла многе ручне процесе. Ради се о посматрању и тумачењу активности). Визуализација података односи се на графиконе, цртање, одабир најбољег модела заснованог на репрезентацији.
Табела упоређивања између Дата Сциенце вс Висуализатион података
Испод су листе тачака, опишите поређење између Дата Сциенце-а и визуализације података
| Основе за поређење | Наука података | Визуализација података |
| Концепт | Увид у податке. Објашњење података. Предвиђања, чињенице | Репрезентација података (било да се ради о извору или резултатима) |
| Случајеви примене / употребе | Следећа прогноза светског купа, Аутоматизирани аутомобили | Кључни индикатори учинка, Метрике организације |
| Ко то ради? | Подаци научници, аналитичари података, математичари | Научници података, УИ / УКС |
| Алати | Питхон, Матлаб, Р (да споменемо неке) | Таблеау, САС, Повер БИ, д3 јс (да споменемо неке). Питхон и Р такође имају библиотеке за генерисање цртежа и графова. |
| Процес | Скупљање података, вађење података, израда података, чишћење података, моделирање, мерење | Представљајте га у било којем облику графикона или графикона |
| Колико значајно | Многе организације се за доношење одлука ослањају на резултате науке о подацима. | Помаже научницима података у разумевању извора и како да реше проблем или дају препоруке. |
| Вештине | Статистика, алгоритми | Анализа података и технике цртања. |
Закључак - Дата Сциенце вс Визуализација података
Постоји много перспектива када је у питању наука о подацима. На једноставан начин да се приступи, то је како решити проблем у разним случајевима, било да су то предвиђања, категоризација, препоруке, анализа осећања. Укратко, све се то могло постићи статистичким начином решавања проблема. То је комбинација (машинско учење, дубинско учење, неуронске мреже, НЛП, преношење података итд.)
Визуализација података чини кључни састојак у приступу решавању проблема. То је фотографија за ваш сценариј (у лаичком смислу).
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између науке о подацима у односу на визуализацију података, њихово значење, упоредба између главе, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Научите 5 корисних поређења између науке података и статистике
- Наука података против вештачке интелигенције - 9 феноменалних поређења
- Визуализација података вс пословна интелигенција - која је боља
- Најбољи водич за визуелизацију података помоћу Таблеау-а