Відмінності між Data Science та візуалізацією даних
Наука даних : Мистецтво інтерпретації даних та отримання розуміння даних. Це також дослідження спостережень та інтерпретації для кращого результату.
Візуалізація даних : представлення даних. Вченим-даним потрібні інструменти для обробки даних. Що найкраще може отримати з цього? Як її можна розбити? Як один параметр співвідноситься з іншим? На всі ці питання відповідають одне з рішень - Підручники з візуалізації даних.
Найкращий приклад науки про сучасні дані - це рекомендація Amazon для користувача під час покупок. Машина дізнається про діяльність в Інтернеті користувача та інтерпретує та маніпулює цим, даючи найкращі рекомендації, виходячи з ваших інтересів та вибору покупок. Щоб надати цю рекомендацію, науковці представляють (візуалізують) веб-діяльність користувача та аналізують, щоб забезпечити найкращий вибір для користувача, і саме тут візуалізація даних потрапляє до картини.
Наука та візуалізація даних - це не дві сутності. Вони пов'язані один з одним. Візуалізація даних - це підмножина наукових даних. Наука даних - це не поодинокий процес, метод чи будь-який робочий процес. Це комбінований ефект невеликих мініатюр, що стосуються даних. Будь це процес методів обміну даними, EDA, моделювання, представлення.
Корпус-кейс
Приклад : Щоб зобразити будь-який інцидент / історію в нашій щоденній основі, це може передаватися як мова, але коли вона буде представлена візуально, реальна цінність її буде встановлена та зрозуміла.
Крім того, мова йде не лише про те, щоб представити кінцевий результат, але також застосовна для розуміння вихідних даних. Завжди краще представити дані, щоб отримати кращі уявлення та як вирішити проблему або отримати змістовну інформацію з неї, яка впливає на систему.
Для кращого розуміння науки про дані та візуалізації даних,
Скажімо, ми хочемо передбачити, якими будуть продажі iPhone на 2018 рік,
Як саме можна прогнозувати продажі в майбутньому? Які передумови, наскільки впевненість у вашому передбаченні, який рівень помилок? На всі ці відповіді і виправдано, використовуючи науку про дані.
Передумови прогнозу ,
1. Історичні дані - продажі iPhone за 2010 - 2017 роки
2. Історія покупок на рівні місцеположення
3. Інформація про користувача, наприклад вік тощо
3. Основні фактори - останні зміни в організації, недавня ринкова вартість та відгуки покупців про минулий продаж
коли історичні дані будуть добре перераховані, буде багато атрибутів, які вважаються підготувати машину до прогнозування.
Одним із головних факторів для будь-якого прогнозування чи категоризації або будь-якого виду аналітики, це завжди краще уявлення про вхідні дані. Чим більше ви розумієте дані, тим краще прогнозування.
Наскільки вдало можна отримати більше розумінь з історичних даних? Найкращий спосіб - візуалізувати його.
Візуалізація даних відіграє ключову роль у два етапи
- Початкова фаза аналітики (тобто, представити наявні дані та зробити висновок, які атрибути та параметри слід використовувати для побудови машини прогнозування). Це стимулює науковця даних у наданні рішення різним підходам. Отже, у нашому прикладі саме історичне представлення даних, який історичний рік можна вибрати найкращим для аналізу. Це вирішується на основі візуалізації.
- Два - результат. Результати прогнозування на 2018 рік повинні бути представлені таким чином, щоб досягти світу. Порівняння між продажами пікселів телефону та google за наступні роки. Це призведе до кращого прийняття рішень для організацій.
Повернувшись до аналізу iPhone, потрібно проаналізувати історичні дані та вибрати найкращі атрибути, які спричиняють значний вплив на показник прогнозування (наприклад, продажі за місцем розташування, залежно від сезону, віку).
Далі слід вибрати найкращу модель (такі алгоритми як лінійна регресія, логістична регресія,
і підтримуюча векторна машина - згадую лише декілька). Навчіть модель, використовуючи історичні дані та отримайте прогноз на майбутній рік. Це картина на високому рівні про процеси, що беруть участь у науці даних.
Після того, як результати прогнозування на майбутній рік будуть врегульовані, його можна представити та отримати деяку інформацію, яка впливає на техніку продажу та маркетингу товару.
Порівняння між науковими даними та візуалізацією даних (Інфографіка)
Нижче наводиться найкраще порівняння 7 між Data Science та візуалізацією даних. 
Ключові відмінності між Data Science та візуалізацією даних
- Наука даних складається з декількох статистичних рішень для вирішення проблеми, тоді як візуалізація - це техніка, коли вчений-дослідник використовує її для аналізу даних та подання її кінцевої точки.
- Наука даних стосується алгоритмів навчання машини (Автоматизація - Немає людської сили, машина буде імітувати як людину, щоб скоротити багато ручних процесів. Йдеться про спостереження та інтерпретацію діяльності). Візуалізація даних - це графіки, графіки, вибір найкращої моделі на основі представлення.
Таблиця порівняння між Data Science та візуалізацією даних
Нижче наведено списки точок, опишіть порівняння між Data Science та візуалізацією даних
| Основа для порівняння | Наука даних | Візуалізація даних |
| Концепція | Інформація про дані. Пояснення даних. Прогноз, факти | Представлення даних (будь то джерело чи результати) |
| Випадки застосування / використання | Наступний прогноз кубка світу, Автоматизовані автомобілі | Ключові показники ефективності, Показники організації |
| Хто це робить? | Вчені-дані, аналітики даних, математики | Дані вчених, UI / UX |
| Інструменти | Python, Matlab, R (про те, щоб згадати деякі) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (про те, щоб згадати декілька). У Python та R є також бібліотеки для генерування графіків та графіків. |
| Процес | Збір даних, обробка даних, обробка даних, очищення даних, моделювання, вимірювання | Представляйте його у будь-якій формі діаграми чи графіків |
| Наскільки значущим | Багато організацій для прийняття рішень покладаються на результати наукових даних. | Це допомагає науковцям даних у розумінні джерела та способів вирішення проблеми або надання рекомендацій. |
| Навички | Статистика, алгоритми | Аналіз даних та методики побудови графіків. |
Висновок - Data Science vs Візуалізація даних
Існує багато перспектив, коли мова йде про науку про дані. Простим способом підходу є те, як вирішити проблему в різних випадках, будь то прогнозування, категоризація, рекомендації, аналіз настроїв. Коротше кажучи, все це могло б бути здійснено статистичним способом вирішення проблем. Це поєднання (машинне навчання, глибоке навчання, нейронні мережі, NLP, пошук даних тощо)
Візуалізація даних є ключовим компонентом у підході до вирішення проблем. Це фотографія для вашого сценарію (терміном мирянина).
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо відмінностей між науковими даними та візуалізацією даних, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Дізнайтеся 5 корисних порівнянь між науковими даними та статистикою
- Data Science vs Штучний інтелект - 9 дивовижних порівнянь
- Візуалізація даних та Business Intelligence - що краще
- Кращий посібник з візуалізації даних за допомогою Tableau