Разлики между Data Science спрямо визуализацията на данни
Науката за данните : изкуство за интерпретация на данните и внасяне на прозрения от данните. Освен това е проучване на наблюдения и интерпретация за по-добър резултат.
Визуализация на данните : Представяне на данните. Учените за данни се нуждаят от инструменти за справяне с данните. Какво може да се извлече най-добре от това? Как може да се разгради? Как един параметър е свързан с другия? На всички тези въпроси се отговаря с едно от решенията - уроци за визуализация на данни.
Най-добрият пример за наука за данни в нашата ежедневна база е препоръката на Amazon за потребител, докато пазарува. Машината научава за уеб активността на потребителя и го интерпретира и манипулира, като дава най-добрата препоръка въз основа на вашите интереси и избор на пазаруване. За да предоставят тази препоръка, учените по данни представляват (визуализират) уеб активността на потребителя и анализират, за да осигурят най-добър избор за потребителя и това е мястото, където визуализацията на данните влиза в картината.
Науката за данни и визуализацията на данните не са две различни същества. Те са обвързани един с друг. Визуализацията на данни е подмножество от научни данни. Науката за данни не е единичен процес или метод или какъвто и да е работен процес. Това е комбиниран ефект от малки миниатюри, занимаващи се с данните. Дали това е процес на техники за извличане на данни, EDA, моделиране, представяне.
Използвайте случай
Пример : За да изобразим всеки инцидент / история в нашата ежедневна база, това може да се предаде като реч, но когато се представи визуално, реалната стойност на него ще бъде установена и разбрана.
Освен това не става въпрос само за представяне на крайния резултат, но и приложимо за разбиране на суровите данни. Винаги е по-добре да представяте данните, за да получите по-добра представа и как да разрешите проблема или да извлечете смислена информация от него, която влияе върху системата.
За да получите по-добро разбиране на науката за данни и визуализацията на данните,
Да речем, че искаме да прогнозираме какви ще са продажбите на iPhone за 2018 г.,
Как точно човек може да прогнозира продажбите в бъдеще? Какви са предпоставките, колко увереност е вашето прогнозиране, каква е степента на грешки? На всичко това се отговаря и се оправдава с помощта на науката за данни.
Предпоставки за прогнозиране ,
1. Исторически данни - продажби на iPhone за 2010 г. - 2017 г.
2. История на покупките на ниво местоположение
3. Данни на потребителя като възраст и т.н.
3. Основни фактори - Последни промени в организацията, скорошна пазарна стойност и отзиви на клиентите за миналата продажба
когато историческите данни са изорани добре, ще има много атрибути, които се считат за подготвяне на машината за извършване на прогнозата.
Един основен ключ за всяка прогноза или категоризация или какъвто и да е вид анализи, винаги е да имате по-добра картина на входните данни. Колкото повече разбирате данните, толкова по-добре е прогнозирането.
Колко добре бихте могли да получите повече прозрения от историческите данни? Най-добрият начин е да го визуализирате.
Визуализацията на данните играе ключова роля на два етапа
- Началната фаза на аналитика (т.е. Представете наличните данни и заключете какви атрибути и параметри да се използват, за да се изгради машина за прогнозиране). Това стимулира учения по данни при предоставянето на решението с различни подходи. И така, в нашия пример, историческото представяне на данни коя историческа година може да бъде избрана най-добре за анализ. Това се решава въз основа на визуализацията.
- Две - Резултат. Резултатите от прогнозите за 2018 г. трябва да бъдат представени по начин, който да достигне до света. Сравнение между продажбите на пиксели по телефона и google за следващите години. Това ще доведе до по-добро вземане на решения за организациите.
Назад към анализа на iPhone, историческите данни трябва да бъдат анализирани и да се избират най-добрите атрибути, които оказват значително влияние върху процента на прогнозиране (като продажби на място, съобразено с сезона, възраст).
Последвано от избор на най-добрия модел (Алгоритми като линейна регресия, логистична регресия,
и поддържаща векторна машина - да споменем няколко). Обучете модела, като използвате историческите данни и вземете прогнозата за предстоящата година. Това е картина на високо ниво на процесите, участващи в науката за данните.
След като резултатите от прогнозите за предстоящата година бъдат уредени, тя може да бъде представена и да получи някои поглед, които влияят на продажбите и маркетинговите техники на даден продукт.
Сравнение между главата на науката и визуализацията на данни (Инфографика)
По-долу е най-популярното 7 сравнение между Data Science спрямо визуализацията на данни. 
Ключови разлики между Data Science спрямо визуализацията на данни
- Науката за данни се състои от множество статистически решения при решаване на проблем, докато визуализацията е техника, при която ученият от данни го използва, за да анализира данните и да ги представи като крайна точка.
- Науката за данните е за алгоритмите за обучение на машината (Автоматизация - Няма човешка сила, машината ще симулира като човек, за да намали много ръчни процеси. Става въпрос за наблюдение и интерпретация на дейността). Визуализацията на данни е свързана с графики, графики, избор на най-добрия модел въз основа на представителство.
Таблица за сравнение между Data Science спрямо визуализация на данни
По-долу са списъците с точки, опишете сравнението между Data Science спрямо визуализация на данни
| Основа за сравнение | Науката за данните | Визуализация на данни |
| понятие | Данни за данните. Обяснение на данните. Прогнози, факти | Представяне на данните (било то източник или резултатите) |
| Случаи за приложение / употреба | Следваща прогноза на световната купа, Автоматизирани автомобили | Основни показатели за ефективност, Показатели на организацията |
| Кой прави това? | Учени по данни, анализатори на данни, математици | Учени за данни, UI / UX |
| Инструменти | Python, Matlab, R (да спомена няколко) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (да спомена няколко). Python и R също имат библиотеки за генериране на графики и графики. |
| процес | Събиране на данни, извличане на данни, обработка на данни, изчистване на данни, моделиране, измерване | Представете го във всяка форма на диаграма или графики |
| Колко значимо | Много организации разчитат на резултатите от науката за данни за вземане на решения. | Той помага на учените с данни да разберат източника и как да решат проблема или да предоставят препоръки. |
| умения | Статистика, алгоритми | Анализ на данни и техники за начертаване. |
Заключение - Data Science vs Визуализация на данни
Има много перспективи, що се отнася до науката за данните. По лесен начин да се подходи, е как да се реши проблем в различни случаи, било то прогнозиране, категоризация, препоръки, анализ на настроенията. С две думи всичко това би могло да се осъществи, използвайки статистическия начин за решаване на проблеми. Това е комбинация от (машинно обучение, дълбоко обучение, невронни мрежи, NLP, преобразуване на данни и т.н.)
Визуализацията на данните добавя ключова съставка в подхода към решаване на проблемите. Това е снимка за вашия сценарий (в термина на непрофесионалния).
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Data Science спрямо визуализацията на данни, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Научете 5 полезни сравнения между Data Science и статистика
- Data Science vs изкуствен интелект - 9 страхотно сравнение
- Визуализация на данни срещу Business Intelligence - кой е по-добър
- Най-доброто ръководство за визуализация на данни с Tableau