Різниця між візуалізацією даних та аналітикою даних
Візуалізація даних - це не що інше, як представлення даних у візуальній формі. Ця візуальна форма може бути діаграмою, графіками, списками або картою тощо. Це подання допомагає людям зрозуміти масштабність даних.
Аналітика даних - це метод вивчення наборів даних (структурованих або неструктурованих) з метою отримання корисної інформації для отримання висновків щодо наборів даних. Методи та технології аналізу даних широко застосовуються у багатьох організаціях.
Порівняння між візуалізацією даних та аналітикою даних (Інфографіка)
Нижче наведено топ-7 відмінностей між візуалізацією даних та аналітикою даних
Основні відмінності між візуалізацією даних та аналітикою даних
Нижче наведено списки точок, опишіть ключові відмінності між Візуалізацією даних та Аналітикою даних:
- Візуалізація даних - це представлення даних у зображувальному чи графічному форматі. Аналітика даних - це також процес, який полегшує розпізнавання шаблонів і отримання значень із складних наборів даних.
- Візуалізація даних дозволяє особам, які приймають рішення, бачити аналітику, представлену візуально, тому вони розуміють складні поняття або визначають нові зразки.
- Поглиблене перегляд візуалізації атрибута призведе до аналітики цього атрибута.
- Процес аналітики, включаючи розгортання та використання великих інструментів аналізу даних, може допомогти компаніям підвищити операційну ефективність, принести прибуток та отримати конкурентні переваги перед конкурентами бізнесу.
- Описова аналітика зосереджується на описі того, що вже відбулося, а також на висуванні його першопричин.
- Аналіз аналітики допомагає компаніям передбачати бізнес-можливості та приймати рішення, що впливають на прибуток у таких сферах, як цільові маркетингові кампанії тощо.
- Прогностична аналітика допомагає видобувати історичні набори даних для моделей, що свідчать про майбутні ситуації та поведінку
- У візуалізаціях ми маємо статичні та інтерактивні візуалізації.
- Статичні візуалізації зосереджуються на певному сховищі даних. Користувач не може вийти за межі одного погляду, щоб вивчити додаткові історії за межами того, що перед ними. Історія спеціально відображена у захоплюючому макеті однієї сторінки.
- Інтерактивні візуалізації допомагають користувачам вибирати конкретні точки даних для побудови візуалізованої історії їх вибору.
- Аналітичний аналіз даних піднімає відкриття на наступний рівень, дозволяючи практикам не лише досліджувати свої дані, але розуміти основні фактори та наслідки, крім того, щоб просто запитати ЧОМУ.
- Використовуючи діаграми, графіки та елементи дизайну, візуалізація даних може допомогти бізнесу пояснити тенденції та статистику набагато легше. Візуалізація даних також викриває закономірності, тенденції та кореляції, які в іншому випадку можуть залишатися непоміченими.
- Аналітики даних переводять номери в звичайний текст (англійською мовою), будь то його продажі, дослідження ринку, логістика або транспортні витрати.
- Комп’ютери дали можливість обробляти велику кількість даних на блискавичних швидкостях. Сьогодні візуалізація даних стала стрімко розвивається поєднанням науки та мистецтва, що, безумовно, змінить корпоративний ландшафт протягом наступних кількох років.
- Аналітика даних - це тенденція, яку застосовують багато компаній. Перед тим, як зайти і придбати інструменти для аналізу даних, організації повинні спочатку ознайомитися з ландшафтом.
- Візьмемо приклад, щоб зрозуміти, Візуалізація даних дуже чітко.
Наприклад, давайте візьмемо День подяки як випадок використання в нашому сценарії, оскільки ми всі знаємо, що продажі в день подяки будуть дуже високими, а закупівля буде на своїх піках.
Щоб власник бізнесу зрозумів історію покупок відповідно до позицій, кругова діаграма або графік допоможуть йому / її зрозуміти краще, ніж дивитися на цифри в історії покупок. Щоб власник бізнесу міг планувати свій бізнес відповідно до тенденції. - Візьмемо приклад Data Analytics, щоб зрозуміти силу аналітики.
Всі ми робимо он-лайн покупки, і, мабуть, бачили це повідомлення в нашій поштовій скриньці - повідомлення "Ми пропустили тебе" з нашого улюбленого веб-сайту електронної комерції, якщо ми не робимо покупки деякий час. Сцена за цим повідомленням включає "детальний огляд" наших замовлень та історії замовлень. Аналітичні інструменти, що дають інтелект бізнесу для залучення клієнтів для збільшення доходу.
Візуалізація даних та Аналіз даних Таблиця порівняння
| Візуалізація даних | Аналітика даних | |
|
Використовуваний для | Мета візуалізації даних - чітко та ефективно передавати інформацію користувачам, представляючи їх візуально. | Кожен бізнес збирає дані; Аналіз даних допоможе бізнесу прийняти більш обґрунтовані бізнес-рішення шляхом аналізу даних. |
| Відношення | Візуалізація даних допомагає аналітиці даних для кращого розуміння | Разом візуалізація даних та аналітика дозволять зробити висновки щодо наборів даних. У кількох сценаріях це може бути джерелом візуалізації. |
|
Інструменти, методи та методи |
Візуалізація даних може бути статичною або інтерактивною. Інтерактивна візуалізація даних дещо новіша, вона дозволяє людям детально ознайомитися з діаграмами та графіками за допомогою комп'ютерів та мобільних пристроїв, а потім інтерактивно змінювати, які дані вони бачать та як вони обробляються. Інструменти: Сюжетно DataHero Tableau Диграфи QlikView ZingCHhart тощо. |
Аналітика даних може бути прогностичною аналітикою, прогнозною аналітикою, діагностичною аналітикою та описовою аналітикою Інструменти: Вулик, Полібаз, Престо Трифекта Excel / Електронна таблиця Очистити Analytics SAP Business Intelligence тощо. |
| Галузі | Технології та методи візуалізації даних широко застосовуються у фінансах, банківській справі, охороні здоров'я, торгівлі тощо | Технології та методи аналізу даних широко використовуються в комерції, фінансах, охороні здоров'я, розкритті злочинів, туристичних агентствах тощо |
| Хто виконує | Інженери даних | Аналітики даних |
|
Платформи | Велика обробка даних, інформаційні панелі управління сервісом, аналіз та дизайн. | Велика обробка даних, обробка даних,
Аналіз та проектування. |
|
Переваги | Визначте сфери, які потребують уваги чи вдосконалення
Чіткість, які фактори впливають на поведінку клієнта Допомагає зрозуміти, які продукти розміщувати куди Прогнозуйте обсяги продажу | Визначте основні моделі та зразки
Діє як джерело входу для візуалізації даних, Допомагає вдосконалити бізнес, передбачивши потреби |
Висновок - Візуалізація даних та аналітика даних
Що стосується потреб підприємства, то різниця між візуалізацією даних та аналітикою даних надзвичайно очевидна. Також зрозуміло, що, хоча важлива, візуалізація не може бути єдиним компонентом рішення для обробки даних, і візуалізація даних, і аналітика даних разом дозволять зробити хороші висновки для бізнесу.
Вибір засобів візуалізації та інструментів аналітики залежить від організації до організації, залежно від типу даних, якими вона обробляє, та наскільки великою є організація.
Рекомендована стаття
- 5 Повинен знати проблеми та рішення аналітики великих даних
- 8 чудових тенденцій аналізу даних, які домінуватимуть у 2016 році
- Дізнайтеся 10 різниць між великими даними невеликих даних
- Аналіз великих даних важливий у галузі індустрії гостинності (швидко)