Forskel mellem datavisualisering og dataanalyse
Datavisualisering er intet andet end at repræsentere data i en visuel form. Denne visuelle form kan være et diagram, grafer, lister eller et kort osv. Denne repræsentation hjælper folk til at forstå størrelsen af dataene.
Dataanalyse er metoden til at undersøge datasæt (struktureret eller ustruktureret) for at få nyttig indsigt til at drage konklusioner om datasættene. Dataanalyseteknikker og teknologier er vidt brugt i mange organisationer.
Sammenligninger fra head to head mellem datavisualisering vs dataanalyse (infografik)
Nedenfor er Top 7 forskellen mellem datavisualisering og dataanalyse
Vigtige forskelle mellem datavisualisering vs dataanalyse
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem datavisualisering vs dataanalyse:
- Datavisualisering er præsentationen af data i billedlig eller grafisk format. Dataanalyse er også en proces, der gør det lettere at genkende mønstre i og udlede mening fra komplekse datasæt.
- Datavisualisering gør det muligt for beslutningstagerne at se analyser præsenteret visuelt, så de griber fat i vanskelige koncepter eller identificerer nye mønstre.
- At se på en visualisering af en attribut dybtgående vil føre til analysen af denne attribut.
- Analyseprocessen, herunder implementering og brug af big data-analyseværktøjer, kan hjælpe virksomheder med at forbedre driftseffektiviteten, skabe indtægter og få konkurrencefordele i forhold til erhvervsliv.
- Beskrivende analyser fokuserer på at beskrive noget, der allerede er sket, samt at foreslå dets grundårsager.
- Prescriptive analytics hjælper virksomheder med at forudse forretningsmuligheder og træffe beslutninger, der påvirker overskuddet inden for områder som målrettede marketingkampagner osv.
- Forudsigelig analyse hjælper med at udvinde historiske datasæt til mønstre, der indikerer fremtidige situationer og opførsel
- I visualiseringer har vi statiske og interaktive visualiseringer.
- Statiske visualiseringer fokuserer på en bestemt datalager, Bruger kan ikke gå ud over en enkelt visning for at udforske yderligere historier ud over hvad der er foran dem. Historien er specifikt fanget i et spændende layout på én side.
- Interaktive visualiseringer hjælper brugerne med at vælge specifikke datapunkter for at opbygge en visualiseret historie, de vælger.
- Dataanalytisk indsigt bringer opdagelsen til det næste niveau ved at give praktikere ikke kun mulighed for at udforske deres data, men også forstå de underliggende faktorer og virkninger ud over blot at spørge HVORFOR.
- Ved hjælp af diagrammer, grafer og designelementer kan datavisualisering hjælpe virksomheden med at forklare tendenser og statistikker meget lettere. Datavisualisering afslører også mønstre, tendenser og sammenhænge, der ellers kan blive upåagtet.
- Dataanalytikere oversætter numre til almindelig tekst (engelsk), hvad enten det er salgstall, markedsundersøgelser, logistik eller transportomkostninger.
- Computere gjorde det muligt at behandle store mængder data i lynhurtige hastigheder. I dag er datavisualisering blevet en hurtigt voksende blanding af videnskab og kunst, der helt sikkert vil ændre virksomhedslandskabet i de næste par år.
- Dataanalyse er en tendens, som mange virksomheder anvender. Før organisationer springer ind og køber dataanalyseværktøjer, skal organisationer først kende landskabet.
- Lad os tage et eksempel for at forstå Data Visualisering meget tydeligt.
Lad os for eksempel tage Thanksgiving Day som en brugssag i vores scenarie, da vi alle ved, at salget på Thanksgiving Day vil være meget højt, og indkøb vil være på sit højdepunkt.
For at hjælpe virksomhedsejeren med at forstå købshistorikken, der er respektive for varerne, vil et cirkeldiagram eller en graf hjælpe ham / hende med at forstå bedre end at se på numrene i købshistorikken. Så den virksomhedsejer kan planlægge sin forretning i henhold til tendensen. - Lad os tage et eksempel på Data Analytics for at forstå kraften i analysen.
Vi laver alle online-shopping, og vi må have set denne meddelelse i vores postkasse - “Vi savnede dig” -meddelelse fra vores foretrukne e-handelswebsted, hvis vi ikke handler et stykke tid. Scenen bag denne meddelelse inkluderer 'detaljeret undersøgelse' af vores ordrer og ordrehistorik. Analyseværktøjerne, der giver virksomheden intelligens til at tiltrække kunder til at øge indtægterne.
Datavisualisering vs dataanalytisk sammenligningstabel
| Datavisualisering | Data Analytics | |
|
Anvendes til | Målet med datavisualiseringen er at kommunikere information klart og effektivt til brugerne ved at præsentere dem visuelt. | Hver virksomhed indsamler data; dataanalyse vil hjælpe virksomheden med at tage mere informerede forretningsbeslutninger ved at analysere dataene. |
| relation | Datavisualisering hjælper med dataanalyse for at få bedre indsigt | Sammen vil datavisualisering og analyse drage konklusionerne om datasættene. I få scenarier kan det muligvis fungere som en kilde til visualisering. |
|
Værktøjer, teknikker og metoder |
Datavisualisering kan være statisk eller interaktiv. Interaktiv datavisualisering er en smule nyere, det giver folk mulighed for at bore ned i de meget detaljerede oplysninger om diagrammer og grafer ved hjælp af computere og mobile enheder, og derefter interaktivt ændre, hvilke data de ser, og hvordan de blev behandlet. Værktøjer: Plotly DataHero Tableau Dygraphs QlikView ZingCHhart osv. |
Data Analytics kan være receptpligtig analyse, forudsigelsesanalyse, diagnostisk analyse og beskrivende analyse Værktøjer: Hive, Polybase, Presto Trifecta Excel / regneark Ryd Analytics SAP Business Intelligence osv. |
| Industries | Datavisualiseringsteknologier og -teknikker er vidt brugt i finansiering, bankvirksomhed, sundhedsvæsen, detailhandel osv | Data Analytics teknologier og teknikker er vidt brugt i kommerciel, finans, sundhedsvæsen, kriminel registrering, rejsebureauer osv |
| Hvem udfører | Dataingeniører | Dataanalytikere |
|
platforme | Big databehandling, dashboards til servicestyring, analyse og design. | Big databehandling, Data mining,
Analyse og design. |
|
Fordele | Identificer områder, der har brug for opmærksomhed eller forbedring
Klarhed, hvilke faktorer, der påvirker kundernes adfærd Hjælper med at forstå, hvilke produkter der skal placeres hvor Forudsig salgsmængder | Identificer de underliggende modeller og mønstre
Virker som inputkilde til datavisualisering, Hjælper med at forbedre virksomheden ved at forudsige behovene |
Konklusion - Datavisualisering kontra dataanalyse
Når det gælder virksomhedens behov, er forskellen mellem datavisualisering og dataanalyse slående tydelig. Det er også klart, at visualiseringer, selvom de er vigtige, ikke kan være den eneste komponent i løsningen til databehandling, både datavisualisering og dataanalyse sammen vil drage gode konklusioner for virksomheden.
Valg af visualiseringsværktøjer og analyseværktøjer varierer fra organisation til organisation afhængigt af den type data, den håndterer, og hvor stor organisationen er.
Anbefalet artikel
- 5 Must Know udfordringer og løsninger med Big Data Analytics
- 8 fremragende Data Analytics-tendenser, der vil dominere i 2016
- Find ud af 10 forskellen mellem små data og store data
- Big Data Analytics vigtigt i gæstfrihedsbranchen (hurtig)