Erot datatieteen ja datan visualisoinnin välillä
Datatiede : Tietojen tulkinnan taito ja tietojen saaminen oivalluksista. Se on myös havaintojen ja tulkintojen tutkimus paremman tuloksen saavuttamiseksi.
Tietojen visualisointi : Datan esitys. Tietotieteilijät tarvitsevat työkaluja tietojen käsittelemiseen. Mitä parhainta arvoa siitä voidaan tuoda esiin? Kuinka se voidaan eritellä? Kuinka yksi parametri korreloi toisen kanssa? Kaikkiin näihin kysymyksiin vastataan yhdellä ratkaisuilla - Data Visualization -oppailla.
Paras esimerkki tietotiedestä päivittäin on Amazonin suositus käyttäjälle ostoksilla. Kone oppii käyttäjän verkkotoiminnan ja tulkitsee ja manipuloi sitä antamalla paras suositus kiinnostuksen kohteidesi ja ostoksesi valinnan perusteella. Tämän suosituksen tarjoamiseksi tietoteknikot edustavat (visualisoivat) käyttäjän verkkotoimintaa ja analysoivat tarjotakseen parhaimmat valinnat käyttäjälle. Täältä tietojen visualisointi tulee kuvaan.
Tietotiede ja datan visualisointi eivät ole kaksi eri kokonaisuutta. He ovat sidoksissa toisiinsa. Datan visualisointi on osa tietotekniikkaa. Tietotiede ei ole yksittäinen prosessi, menetelmä tai työnkulku. Se on pienten tietojen käsittelyyn tarkoitettujen miniatyyrien yhdistetty vaikutus. Olipa kyse prosessista tiedon louhintatekniikoita, EDA, mallinnus, esitys.
Käytä-tapaus
Esimerkki : Jos haluat kuvata mitä tahansa tapahtumaa / tarinaa päivittäin, se voidaan välittää puheena, mutta kun se esitetään visuaalisesti, sen todellinen arvo selvitetään ja ymmärretään.
Lisäksi kyse ei ole vain lopputuloksen esittämisestä, vaan sitä voidaan soveltaa myös raakadatan ymmärtämiseen. Aina on parempi edustaa tietoja, jotta saadaan parempia käsityksiä ja miten ratkaista ongelma tai saada siitä merkityksellinen tieto, joka vaikuttaa järjestelmään.
Saadaksesi paremman ymmärryksen datatieteestä ja datan visualisoinnista,
Oletetaan, että haluamme ennustaa, mikä on iPhonen myynti vuodelle 2018,
Kuinka tarkalleen voidaan ennustaa myyntiä tulevaisuudessa? Mitkä ovat ennakkoedellytykset, kuinka luottamus on ennusteesi, mikä on virheaste? Kaikille näille vastataan ja perustellaan tietotekniikan avulla.
Ennakkoedellytykset ennusteelle ,
1. Historialliset tiedot - iPhonen myynti vuodelta 2010 - 2017
2. Sijaintitason ostohistoria
3. Käyttäjän tiedot, kuten ikä jne
3. Keskeiset tekijät - Viimeaikaiset muutokset organisaatiossa, viimeaikainen markkina-arvo ja asiakasarviot aiemmasta myynnistä
kun historiallinen tieto on kynnetty hyvin, otetaan huomioon monia määritteitä, jotka valmistelevat konetta ennustamaan.
Yksi tärkeä avain ennusteiden, luokittelujen tai kaikenlaisten analytiikkojen tekemiseen on aina parempi kuva tulotiedoista. Mitä enemmän ymmärrät tietoja, sitä parempi ennustus on.
Kuinka hyvin voisi saada enemmän näkemyksiä historiallisista tiedoista? Paras tapa on visualisoida se.
Datan visualisointi on avainasemassa kahdessa vaiheessa
- Analysoinnin alkuvaihe (eli edustaa käytettävissä olevia tietoja ja päätä, mitä ominaisuuksia ja parametreja käytetään ennustavan koneen rakentamiseen). Tämä stimuloi tietotekijöitä tarjoamaan ratkaisulle erilaisia lähestymistapoja. Joten tässä esimerkissämme on historiallisen datan esitys siitä, mikä historiallinen vuosi voidaan valita parhaiten analysoitavaksi. Tämä päätetään visualisoinnin perusteella.
- Kaksi - tulos. Vuoden 2018 ennustetulokset on esitettävä tavalla, joka saavuttaa maailman. Vertailu puhelinmyynnin ja google-pikselimyynnin välillä tulevina vuosina. Se johtaa organisaatioiden parempaan päätöksentekoon.
Takaisin iPhone-analyysiin, historialliset tiedot on analysoitava ja poimittava parhaat ominaisuudet, jotka vaikuttavat merkittävästi ennustetasoon (kuten myynti sijainnilla viisas, vuodenaikojen mukainen, ikä).
Seuraavaksi poimitaan paras malli (algoritmit, kuten lineaarinen regressio, logistinen regressio,
ja tuki vektorikone - mainitakseni muutama). Kouluta malli historiallisten tietojen avulla ja saat ennusteen seuraavalle vuodelle. Tämä on korkeatasoinen kuva tietojenkäsittelyn prosesseista.
Kun tulevan vuoden ennustetulokset on selvitetty, se voidaan esittää ja saada joitain oivalluksia, jotka vaikuttavat tuotteen myyntiin ja markkinointitekniikoihin.
Head of Head -vertailu Data Science vs. Data Visualization (Infographics)
Alla on seitsemän parhainta vertailua Data Science vs. Data Visualisoinnin välillä. 
Tietotekniikan ja datan visualisoinnin tärkeimmät erot
- Tietotekniikka koostuu useista tilastollisista ratkaisuista ongelman ratkaisemiseksi, kun taas visualisointi on tekniikka, jossa datatutkija käyttää sitä tietojen analysointiin ja loppupisteen esittämiseen.
- Tietotekniikka liittyy algoritmeihin koneen kouluttamiseksi (Automaatio - Ei inhimillistä voimaa, kone simuloi ihmisenä monien manuaalisten prosessien leikkaamiseksi. Kyse on toiminnan havainnoista ja tulkinnasta). Tietojen visualisointi tarkoittaa kuvaajia, piirtämistä, parhaan mallin valitsemista esityksen perusteella.
Vertailutaulukko tietojen tieteen ja datan visualisoinnin välillä
Alla on pisteluettelot, kuvaile vertailua Data Science vs. Data Visualization -sovelluksen välillä
| Vertailun perusteet | Tietotiede | Tietojen visualisointi |
| Konsepti | Oikeudet tiedoista. Tietojen selitys. Ennustaminen, tosiasiat | Tietojen esitys (olipa kyse lähteestä tai tuloksista) |
| Sovellus- / käyttötapaukset | Seuraava maailmancup-ennuste, automatisoidut autot | Keskeiset suoritusindikaattorit, Organisaatiomittarit |
| Kuka tekee tämän? | Datatutkijat, data-analyytikot, matemaatikot | Datatutkijat, UI / UX |
| Työkalut | Python, Matlab, R (mainitakseni muutama) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (muutamia mainitakseni). Pythonilla ja R: llä on myös kirjastoja graafisten ja kaavioiden luomiseksi. |
| Käsitellä asiaa | Tiedonkeruu, tiedon louhinta, tiedon munging, tietojen puhdistus, mallinnus, mittaus | Esitä sitä missä tahansa kaaviomuodossa tai kaavioissa |
| Kuinka merkittävä | Monet organisaatiot luottavat tietotekniikan tuloksiin päätöksenteossa. | Se auttaa tietotekijöitä ymmärtämään lähteen ja kuinka ratkaista ongelma tai antaa suosituksia. |
| Skills | Tilastot, algoritmit | Tietoanalyysi ja piirtotekniikat. |
Johtopäätös - Data Science vs. Data Visualization
Tietotekniikkaan liittyy monia näkökulmia. Helppo tapa lähestyä sitä, kuinka ongelma voidaan ratkaista useissa tapauksissa ennusteen, luokittelun, suositusten, tuntemusanalyysin avulla. Lyhyesti sanottuna kaikki nämä voidaan suorittaa käyttämällä tilastollista ongelmanratkaisutapaa. Se on yhdistelmä (koneoppiminen, syväoppiminen, hermoverkot, NLP, datan sekoittaminen jne.)
Tietojen visualisointi lisää keskeisen osatekijän ongelmien ratkaisemisessa. Se on valokuva käsikirjoituksellesi (maallikolla).
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietojen tieteen ja tiedon visualisoinnin eroihin, niiden merkitykseen, pään vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Opi 5 hyödyllistä vertailua tietotieteen ja tilastojen välillä
- Data Science vs. Artificial Intelligence - 9 mahtavaa vertailua
- Tietojen visualisointi vs. liiketoiminnan älykkyys - kumpi on parempi
- Paras opas tietojen visualisointiin Tableau: lla