Forskelle mellem Data Science vs Data Visualization
Datavidenskab : En kunst til at fortolke dataene og bringe indsigt fra dataene. Det er også en undersøgelse af observationer og fortolkning for et bedre resultat.
Datavisualisering : Repræsentation af dataene. Dataforskere har brug for værktøjer til at håndtere dataene. Hvad kan den bedste værdi bringes ud af det? Hvordan kan det opdeles? Hvordan er en parameter korreleret med en anden? Alle disse spørgsmål besvares med en af løsningen - tutorials til datavisualisering.
Det bedste eksempel på datavidenskab på vores daglige basis er Amazons anbefaling til en bruger, mens de handler. Maskinen lærer om en brugers webaktivitet og fortolker og manipulerer den således ved at give den bedste anbefaling baseret på dine interesser og valg af shopping. For at give denne anbefaling repræsenterer (visualiserer) dataforskerne brugerens webaktivitet og analyserer for at give de bedste valg for brugeren, og det er her datavisualisering kommer ind i billedet.
Datavidenskab og datavisualisering er ikke to forskellige enheder. De er bundet til hinanden. Datavisualisering er en undergruppe af datavidenskab. Datavidenskab er ikke en enkelt proces eller en metode eller en arbejdsgang. Det er en kombineret effekt af små miniatyrer, der beskæftiger sig med dataene. Det være sig en proces med dataminingsteknikker, EDA, modellering, repræsentation.
Brug-tilfælde
Eksempel : For at skildre enhver hændelse / historie i vores daglige basis kunne den formidles som en tale, men når den er visuelt repræsenteret, vil den reelle værdi af den blive fastlagt og forstået.
Det handler heller ikke kun om at repræsentere det endelige resultat, men også relevant til forståelse af rådataene. Det er altid bedre at repræsentere dataene for at få bedre indsigt, og hvordan man løser problemet eller få en meningsfuld information ud af dem, der påvirker systemet.
For at få en bedre forståelse af datavidenskab og datavisualisering,
Lad os sige, at vi vil forudsige, hvad der vil være iPhone-salg for året 2018,
Hvordan præcist kan man forudsige salget i fremtiden? Hvad er forudsætningerne, hvordan tillid er din forudsigelse, hvad er fejlprocenten? Alle disse besvares og begrundes ved hjælp af datavidenskab.
Forudsætninger for en forudsigelse ,
1. Historiske data - iPhone-salg fra året 2010 - 2017
2. Købshistorik for placeringsniveau
3. Brugeroplysninger som alder osv
3. Nøglefaktorer - Nylige ændringer i organisation, nylige markedsværdi og kundevurderinger af det tidligere salg
når de historiske data er pløjet godt, vil der være mange attributter, der overvejes at forberede maskinen til at forudsige.
En vigtig nøgle til at udføre enhver forudsigelse eller kategorisering eller enhver form for analyse, det er altid at have et bedre billede af inputdataene. Jo mere du forstår dataene, desto bedre er forudsigelsen.
Hvor godt kunne man få mere indsigt fra de historiske data? Den bedste måde er at visualisere det.
Datavisualisering spiller en nøglerolle i to faser
- Den indledende fase af analysen (dvs. repræsenterer de tilgængelige data og konkluderer, hvilke attributter og parametre der skal bruges til at opbygge en forudsigelsesmaskine). Dette stimulerer dataforskeren til at give løsningen forskellige tilgange. Så her i vores eksempel er det historisk datarepresentation, hvilket historisk år der kan vælges bedst til analyse. Dette besluttes på baggrund af visualiseringen.
- To - Resultat. Forudsigelsesresultaterne for året 2018 skal repræsenteres på en måde, som det når ud til verden. Sammenligning mellem salg af telefon- og googlepixel for de kommende år. Det vil føre til bedre beslutningstagning for organisationerne.
Tilbage til iPhone-analysen skal de historiske data analyseres og vælge de bedste attributter, der medfører betydelig indflydelse på forudsigelsesgraden (som salg på lokalitet, årstid).
Efterfulgt af opsamling af den bedste model (algoritmer som lineær regression, logistisk regression,
og supportvektormaskine - for at nævne få). Træn modellen vha. De historiske data og få forudsigelse for det kommende år. Dette er et billede på højt niveau af de processer, der er involveret i datavidenskaben.
Når forudsigelsesresultaterne for det kommende år er afgjort, kan det repræsenteres og få nogle indsigter, der har indflydelse på salg og markedsføringsteknikker for et produkt.
Sammenligning fra head to head mellem datavidenskab vs datavisualisering (infografik)
Nedenfor er Top 7-sammenligningen mellem Data Science vs Data Visualization. 
Vigtige forskelle mellem datavidenskab vs datavisualisering
- Datavidenskab består af flere statistiske løsninger til løsning af et problem, hvorimod visualisering er en teknik, hvor dataforsker bruger dem til at analysere dataene og repræsentere det endepunktet.
- Datavidenskab handler om algoritmer til at træne maskinen (Automation - Ingen menneskelig magt, maskinen vil simulere som den menneskelige for at nedbryde mange manuelle processer. Det handler om observation og fortolkning af aktiviteten). Datavisualisering handler om grafer, plotte, vælge den bedste model baseret på repræsentation.
Sammenligningstabel mellem datavidenskab vs datavisualisering
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver sammenligningen mellem Data Science vs Data Visualization
| Grundlag for sammenligning | Datavidenskab | Datavisualisering |
| Koncept | Indblik i dataene. Forklaring af dataene. Forudsigelse, fakta | Repræsentation af dataene (det være sig en kilde eller resultaterne) |
| Anvendelses- / brugssager | Næste verdensmestersprognose, automatiserede biler | Nøgleprestationsindikatorer, Organisationsmålinger |
| Hvem gør dette? | Dataforskere, dataanalytikere, matematikere | Dataforskere, UI / UX |
| Værktøj | Python, Matlab, R (for at nævne nogle få) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (for at nævne nogle få). Python og R har biblioteker samt til at generere plot og grafer. |
| Behandle | Datahøst, data mining, data munging, data cleansing, modellering, måling | Repræsentér det i enhver diagramform eller grafer |
| Hvor markant | Mange organisationer er afhængige af datavidenskabelige resultater til beslutningstagning. | Det hjælper datavidenskabsmænd med at forstå kilden og hvordan man løser problemet eller give anbefalinger. |
| Skills | Statistik, algoritmer | Dataanalyse og plotteteknikker. |
Konklusion - Data Science vs Data Visualization
Der er mange perspektiver, når det kommer til datavidenskab. På en nem måde at nærme sig er det hvordan man løser et problem i forskellige tilfælde, det være en forudsigelse, kategorisering, anbefalinger, følelsesanalyse. Kort sagt kan alle disse udføres ved hjælp af den statistiske måde at løse problemet på. Det er en kombination af (maskinlæring, dyb læring, neurale netværk, NLP, datamungling osv.)
Datavisualisering tilføjer en nøgleingrediens ved at tage fremgangsmåden til løsning af problemerne. Det er et fotografi til dit manuskript (i lægmandsperiode).
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem datavidenskab vs datavisualisering, deres betydning, sammenligning mellem hoved, hovedforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Lær 5 nyttige sammenligninger mellem Data Science vs Statistics
- Data Science vs kunstig intelligens - 9 Awesome Comparison
- Datavisualisering vs Business Intelligence - Hvilken der er bedre
- Bedste guide til datavisualisering med Tableau