Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise erinevused
Andmeteadus : andmete tõlgendamise ja neist andmete mõistmise kunst. See on ka vaatluste ja tõlgendamise uuring parema tulemuse saamiseks.
Andmete visualiseerimine : andmete esitamine. Andmeteadlased vajavad andmetega töötlemiseks tööriistu. Mida saab sellest kõige paremini välja tuua? Kuidas saab seda lagundada? Kuidas on üks parameeter korrelatsioonis teisega? Kõigile neile küsimustele vastatakse ühe lahendusega - andmevisualiseerimise õpetustega.
Parim näide andmeteadusest meie igapäevases plaanis on Amazoni soovitus kasutajale sisseoste tehes. Masin õpib tundma kasutaja veebitegevusi ning tõlgendab ja manipuleerib sellega, pakkudes parimat soovitust, mis põhineb teie huvidel ja ostuvalikul. Selle soovituse esitamiseks esindavad (teadustavad) teadlased kasutaja veebitegevust (visualiseerivad seda) ja analüüsivad, et pakkuda kasutajale parimaid valikuid. See on koht, kus andmete visualiseerimine tuleb pildile.
Andmeteadus ja andmete visualiseerimine ei ole kaks erinevat üksust. Nad on üksteisega seotud. Andmete visualiseerimine on andmeteaduste alamhulk. Andmeteadus pole üksik protsess või meetod ega mis tahes töövoog. See on väikeste andmetega tegelevate miniatuuride koosmõju. Olgu selleks andmete kaevandamise tehnikad, EDA, modelleerimine, esindamine.
Kasutusjuhtum
Näide : iga juhtumi / loo kujutamiseks igapäevaselt võiks seda edastada kõnena, kuid kui see on visuaalselt esindatud, selgub ja mõistetakse selle tegelikku väärtust.
Samuti ei tähenda see mitte ainult lõpptulemuse esitamist, vaid ka töötlemata andmete mõistmist. Parema ülevaate saamiseks sellest, kuidas probleemi lahendada või süsteemist mõjutavat tähenduslikku teavet saada, on alati parem andmeid esindada.
Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise paremaks mõistmiseks
Oletame, et tahame ennustada, milline saab olema iPhone'i müük 2018. aastal,
Kuidas täpselt saab tulevikus müüki ennustada? Millised on eeltingimused, kui kindel on teie ennustus, milline on veamäär? Kõigile neile vastatakse ja õigustatakse andmeteaduse abil.
Ennustamise eeldused ,
1. Ajaloolised andmed - iPhone'i müük aastatel 2010 - 2017
2. Asukohataseme ostmise ajalugu
3. Kasutaja üksikasjad nagu vanus jne
3. Peamised tegurid - hiljutised muudatused organisatsioonis, hiljutine turuväärtus ja klientide hinnangud varasema müügi kohta
kui ajaloolisi andmeid on hästi küntud, võetakse masina ettevalmistamiseks ennustamiseks arvesse palju atribuute.
Üks peamisi ennustamis-, kategoriseerimis- või mis tahes analüüsi tegemise võtmeid on alati parem sisendandmete pilt. Mida rohkem andmeid mõistate, seda parem on ennustus.
Kui hästi võiks ajaloolistest andmetest rohkem saada? Parim viis on seda visualiseerida.
Andmete visualiseerimisel on võtmeroll kahes etapis
- Analüütika algfaas (st kirjeldage saadaolevaid andmeid ja tehke järeldus, milliseid atribuute ja parameetreid kasutatakse ennustamismasina ehitamiseks). See stimuleerib andmeteadlast pakkuma lahendusele erinevaid lähenemisviise. Nii et meie näites on ajalooliste andmete esitus, milline ajalooline aasta saab analüüsimiseks kõige parem välja valida. See otsustatakse visualiseerimise põhjal.
- Kaks - tulemus. 2018. aasta prognoositulemused peavad olema esindatud viisil, mis jõuaks kogu maailmas. Eelmiste aastate telefoni- ja google-pikslite müügi võrdlus. See viib organisatsioonide paremate otsuste tegemiseni.
Tagasi iPhone'i analüüsi juurde tuleb analüüsida ajaloolisi andmeid ja valida parimad atribuudid, mis mõjutavad prognoosimäära olulist mõju (nt müük asukohas tark, aastaaja järgi tark, vanus).
Järgneb parima mudeli valimine (algoritmid nagu lineaarne regressioon, logistiline regressioon,
ja tugivektorimasin - vähestest mainimata). Treenige mudelit ajalooliste andmete abil ja saate eelseisva aasta prognoosi. See on kõrgetasemeline pilt andmeteadusega seotud protsessidest.
Kui eelseisva aasta ennustustulemused on kindlaks tehtud, saab seda esindada ja saada mõningaid teadmisi, mis mõjutavad toote müügi- ja turundusvõtteid.
Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise võrdlus (infograafika)
Allpool on esitatud seitsme peamise andmeteaduse ja andmete visualiseerimise võrdlus. 
Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise peamised erinevused
- Andmeteadus koosneb mitmest statistilisest lahendusest probleemi lahendamisel, samas kui visualiseerimine on tehnika, kus andmeteadlased kasutavad seda andmete analüüsimiseks ja tulemusnäitaja esitamiseks.
- Andmeteadus seisneb masina koolitamiseks mõeldud algoritmides (automatiseerimine - pole inimjõudu, masin simuleerib inimesena paljude käsitsiprotsesside kärpimiseks. See hõlmab tegevuse jälgimist ja tõlgendamist). Andmete visualiseerimine hõlmab graafikuid, joonistamist, esinduse põhjal parima mudeli valimist.
Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise võrdlustabel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage andmeteaduse ja andmete visualiseerimise võrdlust
| Võrdluse alus | Andmeteadus | Andmete visualiseerimine |
| Kontseptsioon | Andmed andmete kohta. Andmete selgitus. Ennustamine, faktid | Andmete esitamine (olgu see siis allikas või tulemused) |
| Kasutus- / kasutusjuhtumid | Järgmine maailmameistrivõistluste ennustus, automatiseeritud autod | Peamised tulemusnäitajad, Organisatsiooni mõõdikud |
| Kes seda teeb? | Andmeteadlased, andmeanalüütikud, matemaatikud | Andmeteadlased, UI / UX |
| Tööriistad | Python, Matlab, R (kui mainida väheseid) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (vähestest mainimata). Ka Pythonil ja R-l on graafikud ja graafikute genereerimiseks raamatukogud. |
| Protsess | Andmete kogumine, andmete kaevandamine, andmete koondamine, andmete puhastamine, modelleerimine, mõõtmine | Esitage seda mis tahes diagrammi või graafiku kujul |
| Kui märkimisväärne | Paljud organisatsioonid tuginevad otsuste tegemisel infoteaduse tulemustele. | See aitab andmeteadlastel mõista allikat ja probleemi lahendada või soovitusi anda. |
| Oskused | Statistika, algoritmid | Andmete analüüs ja joonistamise tehnikad. |
Järeldus - andmeteadus vs andmete visualiseerimine
Andmeteaduse osas on palju väljavaateid. Lihtsal viisil lähenemisel on see, kuidas erinevatel juhtudel probleemi lahendada, olgu selleks ennustus, kategoriseerimine, soovitused, tundeanalüüs. Lühidalt - kõiki neid saaks saavutada statistiliselt probleemide lahendamise teel. See on kombinatsioon (masinõpe, sügav õppimine, närvivõrgud, NLP, andmete segamine jne)
Andmete visualiseerimine on probleemide lahendamisel lähenemise võtmeks. See on teie skripti foto (võhiklik termin).
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend andmeteaduse ja andmete visualiseerimise erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Õppige 5 kasulikku võrdlust andmeteaduse ja statistika vahel
- Andmeteadus vs tehisintellekt - 9 vinge võrdlus
- Andmete visualiseerimine vs äriteave - kumb on parem
- Parim juhend andmete visualiseerimiseks Tableau abil