Візуалізація даних проти візуалізації даних - що краще

Введення в обмін даними та візуалізація даних

Обмін даними та візуалізація даних підпадають під сферу наукових даних, яка є міждисциплінарною сферою інформатики, що має статистику, обчислювальну техніку, математику та декілька технічних процесів, включаючи різні методології.

Обмін даними є частиною Science Science, де відбуватиметься процес проходження великих наборів даних та визначення наборів даних та типів даних для вилучення різних моделей даних із існуючих наборів даних.

Візуалізація даних - це процес вилучення та візуалізації даних дуже чітким і зрозумілим способом без будь-якої форми читання чи запису шляхом відображення результатів у вигляді кругових діаграм, гістограм, статистичного подання та графічних форм.

У Data Mining існують різні процеси, пов'язані з процесом обміну даними, такі як вилучення даних, управління даними, перетворення даних, попередня обробка даних тощо.

У візуалізації даних основна мета полягає в тому, щоб передати інформацію ефективно та чітко, без будь-яких відхилень або складностей у вигляді статистичних графіків, інформаційних графіків та plots.let, детально обговоримо і обмін даними, і візуалізація даних.

Перейти до порівняння між Data Data і візуалізацією даних (Інфографіка)

Нижче наведено топ-7 порівнянь між Data Mining та Visualization Data

Основні відмінності між Data Mining та Visualization Data

Майнінг даних - це процес сортування деяких великих наборів даних та вилучення з них деяких даних та вилучення шаблонів із видобутих даних, тоді як візуалізація даних - це процес візуалізації чи відображення даних, витягнутих у вигляді різних графічних чи візуальних форматів, таких як статистичні уявлення, кругові діаграми, гістограми, графічні зображення тощо.
Процеси обміну даними включають аналіз послідовностей, класифікацію, аналіз шляхів, кластеризацію та прогнозування, тоді як у візуалізації даних містяться обробка, аналіз, передача даних тощо.
У Data Mining дані відображатимуться автоматично в процесі пошуку, який відображатиметься самим системним аналізом, тоді як Візуалізація даних дає чіткий огляд даних і людському мозку буде легко запам’ятовувати та запам'ятовувати великі шматки даних на єдиний погляд.
У Data Mining є чотири етапи - це джерела даних, збір даних або дослідження даних, моделювання даних та розгортання моделей даних, тоді як у візуалізації даних є сім етапів, які набувають процес, синтаксичний аналіз, фільтрування, майнінг, представляючи, уточнюючи та взаємодіючи.
Data Mining - це група різних заходів з вилучення різних шаблонів із великих наборів даних, в яких набори даних будуть отримані з різних джерел даних, тоді як візуалізація даних - це процес перетворення числових даних у графічні зображення, як значущі 3D-зображення, які будуть використовуватися легко аналізувати складні дані.
Застосування Data Mining включає управління взаємовідносинами з клієнтами - це програмне забезпечення, яке надає переваги для видобутку даних, тоді як програми візуалізації даних включають вимірювання сонару, супутникові фотографії, комп'ютерне моделювання та опитування тощо.
Різні методи, доступні в майнінгу даних, - це класифікація, кластер, послідовність, асоціація тощо. Візуалізація даних виникла із статистики та наук, які дають чітку візуалізацію з першого погляду, а це означає, що картинка дає 100 слів.
У Data Mining класифікація - це процес ідентифікації правила даних, належать вони до певного класу даних чи ні, і його підпроцеси включають побудову моделі даних та прогнозування класифікацій, тоді як у візуалізації даних основна програма включає географічну інформаційні системи, де важлива географічна інформація може бути представлена у вигляді візуальних зображень, які представляють складну інформацію максимально просто.
Технології передачі даних також включають нейронні мережі, статистичний аналіз, дерева рішень, генетичні алгоритми, нечітку логіку, видобуток тексту, веб-майнинг тощо, тоді як візуалізація даних має різні сфери застосування, такі як роздрібна торгівля, уряд, медицина та охорона здоров'я, транспорт, телекомунікації, страхування, ринки капіталу та управління активами.
Обмеження в Data Mining такі, що навіть це нова технологія, але вона все ще недостатньо розвинена через багато компаній, що використовують застарілі системи, а також існуючі системи не є зручними для зберігання даних Візуалізація даних має значні недоліки в її інструментах, таких як це показано різні візуальні засоби, а не пояснення, ніякі вказівки, різні користувачі з різними уявленнями, а також забезпечують низьку безпеку.
Data Mining - це аналітичний процес, який визначає різні структури з наборів даних, які можуть допомогти в боротьбі з потоком інформації, а візуалізація даних забезпечує безліч методів візуалізації, розроблених протягом останніх десятиліть, які підтримують дослідження великих наборів даних.
Перевага Data Mining полягає в тому, що взаємозв'язок буде розкрито між різними наборами даних та змінними, тоді як візуалізація даних визначається як візуальний об'єкт, представляючи дані у вигляді графіків та діаграм.

Таблиця порівняння візуалізації даних порівняно з таблицею візуалізації даних

ОСНОВА ДЛЯ ПОРІВНЯЙТЕ	Видобуток даних	Візуалізація даних
Визначення	Пошук та отримання відповідного результату з великих груп даних	Дає простий огляд складних даних
Перевага	Це різні програми та віддають перевагу веб-пошуковим системам	Краще для прогнозування даних та прогнозування
Площа	Підпадає під наукові дані	Підпадає під область науки про дані
Платформа	Працює з веб-програмними системами або програмами	Підтримує та працює краще в комплексному аналізі даних та додатках
Загальність	Нова технологія, але недостатньо розвинена	Більш корисне в реальному часі прогнозування даних
Алгоритм	Існує багато алгоритмів використання даних майнінгу	Не потрібно використовувати будь-які алгоритми
Інтеграція	Працює на будь-якій веб-платформі або з будь-якими додатками	Незалежно від апаратного чи програмного забезпечення, він надає візуальну інформацію

Висновок - Майнінг даних проти Візуалізація даних

Обмін даними - це область Science Science, де великі набори даних будуть ретельно оброблені, щоб забезпечити відповідні результати пошуку шляхом виявлення різних моделей.

Візуалізація даних - це процес відображення візуальної інформації з існуючих складних даних, щоб зробити певний висновок з першого погляду без необхідності вивчення будь-яких теоретичних результатів. Додаток включає інформацію про супутникові дані, інформацію про результати досліджень, науково вивчені дані тощо.

Застосуванням Data Data є веб-пошукові системи, роздрібна, фінансова та банківська галузі, державні організації тощо.

мають великі переваги в області застосування даних в галузі інформатики.