Az adattudomány és az adatmegjelenítés közötti különbségek
Adattudomány : Az adatok értelmezésének és az adatokból való betekintés készítésének művészete. Ez egy megfigyelés és értelmezés tanulmányozása is a jobb eredmény érdekében.
Adatok megjelenítése : Az adatok ábrázolása . Az adattudósoknak eszközökre van szükségük az adatok kezeléséhez. Mit lehet a legjobban kihozni belőle? Hogyan lehet lebontani? Hogyan lehet korrelálni az egyik paraméterrel a másikkal? Mindezen kérdésekre az egyik megoldással - Data Visualization útmutatókkal - válaszolunk.
A napi adattudomány legjobb példája az Amazon ajánlata a felhasználó számára vásárlás közben. A gép megtanulja a felhasználó webes tevékenységeit, és értelmezi és manipulálja azt, azáltal, hogy az Ön érdeklődése és vásárlási lehetőségei alapján adja a legjobb ajánlást. Ennek az ajánlásnak az biztosítása érdekében az adattudósok ábrázolják (megjelenítik) a felhasználó webes tevékenységét és elemzik annak érdekében, hogy a felhasználó számára a lehető legjobb választást biztosítsák. Itt áll az adatmegjelenítés a képbe.
Az adattudomány és az adatmegjelenítés nem két különálló entitás. Össze vannak kötve egymással. Az adatok megjelenítése az adattudomány részhalmaza. Az adattudomány nem egyetlen folyamat, módszer vagy munkafolyamat. Ez az adatokkal foglalkozó kis miniatűrök együttes hatása. Legyen az adatbányászati technikák, az EDA, a modellezés, a reprezentáció folyamata.
Use-case
Példa : Ha bármilyen eseményt / történetet napi rendszerességgel ábrázolunk, azt beszédként lehet továbbítani, de amikor azt vizuálisan ábrázoljuk, meghatározzuk és megértjük annak valódi értékét.
Nemcsak a végeredmény ábrázolására, hanem a nyers adatok megértésére is alkalmazható. Mindig jobb az adatokat ábrázolni annak érdekében, hogy jobb betekintést kapjunk, hogyan lehet megoldani a problémát, vagy olyan lényeges információt szerezzünk belőle, amely befolyásolja a rendszert.
Az adattudomány és az adatok megjelenítésének jobb megértése érdekében,
Tegyük fel, hogy meg akarjuk jósolni, hogy mi lesz az iPhone eladásai 2018-ban,
Pontosan hogyan lehet előre jelezni az eladásokat a jövőben? Melyek az előfeltételek, mekkora a bizalom az előrejelzésedben, mi a hibaarány? Mindezekre megválaszolják és igazolják az adattudományt.
A jóslat előfeltételei ,
1. Történelmi adatok - Az iPhone eladásai a 2010 - 2017-es évből származnak
2. Helyszín szintű vásárlási előzmények
3. A felhasználó adatai, például életkor stb
3. Főbb tényezők - A szervezet legutóbbi változásai, a legutóbbi piaci érték és az ügyfelek áttekintése a korábbi eladásokról
Ha a történeti adatokat jól felszántják, akkor sok olyan attribútumot figyelembe vesznek, amelyek előkészítik a gépet az előrejelzés készítéséhez.
Bármely előrejelzés, kategorizálás vagy bármilyen elemzés elvégzésének egyik fő kulcsa, hogy mindig jobb képet kapjon a bemeneti adatokról. Minél jobban megérti az adatokat, annál jobb az előrejelzés.
Mennyire lehet betekintést szerezni a történeti adatokból? A legjobb módszer annak megjelenítésére.
Az adatmegjelenítés kulcsszerepet játszik két szakaszban
- Az elemzés kezdeti szakasza (azaz reprezentálja a rendelkezésre álló adatokat, és vonja le a prediktív gép felépítéséhez használandó attribútumokat és paramétereket). Ez arra ösztönzi az adattudósot, hogy a megoldást különféle megközelítésekkel biztosítsa. Tehát a példánkban a történeti adatok reprezentációja alapján választhatjuk meg a legjobban a történeti évet az elemzéshez. Ezt a megjelenítés alapján dönti el.
- Két - eredmény. A 2018. évre vonatkozó előrejelzési eredményeket úgy kell bemutatni, hogy elérjék a világot. Összehasonlítás a telefonos és a google pixelértékesítések között az elkövetkező években. Jobb döntéshozatalt eredményez a szervezetek számára.
Az iPhone elemzéséhez vissza kell vizsgálni a történeti adatokat, és ki kell választani azokat a legjobb tulajdonságokat, amelyek jelentősen befolyásolják az előrejelzési arányt (például a helyszínen történő értékesítés, ésszerű, életkor szerint).
Ezt követi a legjobb modell kiválasztása (algoritmusok, mint a lineáris regresszió, logisztikus regresszió,
és támogatja a vektorgépet - néhányat megemlítve). Képzze el a modellt a történelmi adatok felhasználásával, és szerezze be a következő évre vonatkozó előrejelzést. Ez az adattudományban zajló folyamatok magas szintű képe.
Amint a közelgő évre vonatkozó előrejelzési eredmények rendezése megtörténik, ábrázolható és betekintést nyerhet, amely befolyásolja a termék értékesítési és marketing technikáit.
Összehasonlítás az adattudomány és az adatmegjelenítés között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és az adatok megjelenítésének hét legfelső összehasonlítása található. 
Az adattudomány és az adatok megjelenítése közötti legfontosabb különbségek
- Az adattudomány több statisztikai megoldásból áll egy probléma megoldásában, míg a vizualizálás olyan technika, amelyben az adattudósok az adatok elemzésére és a végpont ábrázolására használják.
- Az adattudomány a gép kiképzésére szolgáló algoritmusokról szól (Automatizálás - Nincs emberi erő, a gép szimulálja az embert mint sok manuális folyamat lebontása. Ez a tevékenység megfigyelésére és értelmezésére vonatkozik). Az adatok megjelenítése gráfokról, ábrázolásokról, a reprezentáció alapján a legjobb modell kiválasztásáról szól.
Összehasonlító táblázat az adattudomány és az adatok megjelenítése között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, amelyek leírják az Data Science vs Data Visualization összehasonlítását
| Az összehasonlítás alapja | Adattudomány | Az adatok megjelenítése |
| Koncepció | Betekintés az adatokba. Az adatok magyarázata. Jóslás, tények | Az adatok ábrázolása (legyen az forrás vagy az eredmények) |
| Alkalmazási / felhasználási esetek | A következő világbajnokság-előrejelzés, automatizált autók | Fő teljesítménymutatók, Szervezeti mutatók |
| Ki csinálja ezt? | Adattudósok, elemzők, matematikusok | Adattudósok, UI / UX |
| Eszközök | Python, Matlab, R (néhányat megemlítve) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (néhányat megemlíteni). A Python és az R könyvtárakkal is készíthetőek grafikonok és grafikonok. |
| Folyamat | Adatgyűjtés, adatbányászat, adatgyűjtés, adattisztítás, modellezés, mérés | Képzelje el bármilyen diagram formában vagy grafikonon |
| Mennyire jelentős | Sok szervezet az adattudomány eredményeire támaszkodik a döntéshozatalban. | Segít az adattudósoknak a forrás megértésében, a probléma megoldásában vagy az ajánlások nyújtásában. |
| szakértelem | Statisztika, algoritmusok | Adatelemzés és ábrázolási technikák. |
Következtetés - Adattudomány és az adatok megjelenítése
Az adattudomány szempontjából sok szempont van. A megközelítés egyszerű módjaként különféle esetekben oldható meg egy probléma, akár előrejelzés, kategorizálás, ajánlások, érzelemzés. Dióhéjban mindez megvalósítható a problémamegoldás statisztikai módszerével. Ez a következők kombinációja (gépi tanulás, mély tanulás, neurális hálózatok, NLP, adatkezelés stb.)
Az adatok megjelenítése kulcsfontosságú tényezőt jelent a problémák megoldásának megközelítésében. Ez egy fénykép a forgatókönyv számára (laikus kifejezésben).
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál az adattudomány és az adatmegjelenítés közötti különbségek, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés között. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Tanuljon meg 5 hasznos összehasonlítást az adattudomány és a statisztika között
- Adattudomány vs. mesterséges intelligencia - 9 félelmetes összehasonlítás
- Adatmegjelenítés vs. üzleti intelligencia - melyik a jobb
- A legjobb útmutató az adatok megjelenítéséhez a Tableau segítségével