Differenze tra Data Science e Data Visualization
Data science : un'arte di interpretazione dei dati e di approfondimento dei dati. È anche uno studio di osservazioni e interpretazioni per un risultato migliore.
Visualizzazione dei dati : rappresentazione dei dati. I data scientist hanno bisogno di strumenti per gestire i dati. Cosa può esserne tratto il miglior valore? Come può essere scomposto? In che modo un parametro è correlato ad un altro? A tutte queste domande viene data risposta con una delle soluzioni: esercitazioni sulla visualizzazione dei dati.
Il miglior esempio di scienza dei dati su base giornaliera è la raccomandazione di Amazon per un utente durante lo shopping. La macchina sta imparando l'attività web di un utente, la interpreta e la manipola dando la migliore raccomandazione in base ai tuoi interessi e alla tua scelta di acquisto. Per fornire questa raccomandazione, i data scientist rappresentano (visualizzano) l'attività web dell'utente e analizzano per fornire le migliori scelte all'utente ed è qui che viene visualizzata la visualizzazione dei dati.
La scienza e la visualizzazione dei dati non sono due entità diverse. Sono legati l'uno all'altro. La visualizzazione dei dati è un sottoinsieme della scienza dei dati. La scienza dei dati non è un singolo processo, un metodo o un flusso di lavoro. È un effetto combinato di piccole miniature che si occupano dei dati. Sia un processo di tecniche di data mining, EDA, modellazione, rappresentazione.
Caso d'uso
Esempio : per rappresentare qualsiasi incidente / storia nella nostra base quotidiana, potrebbe essere trasmesso come un discorso, ma quando viene rappresentato visivamente, il valore reale di esso verrà stabilito e compreso.
Inoltre, non si tratta solo di rappresentare il risultato finale, ma anche di comprendere i dati grezzi. È sempre meglio rappresentare i dati al fine di ottenere informazioni migliori e come risolvere il problema o ricavarne informazioni significative che influenzano il sistema.
Per comprendere meglio la scienza e la visualizzazione dei dati,
Diciamo che vogliamo prevedere quali saranno le vendite di iPhone per l'anno 2018,
Come si possono prevedere esattamente le vendite in futuro? Quali sono i prerequisiti, quanto è affidabile la tua previsione, qual è il tasso di errore? A tutti questi viene data risposta e giustificata utilizzando la scienza dei dati.
Prerequisiti per una previsione ,
1. Dati storici - Vendite di iPhone dell'anno 2010-2017
2. Cronologia degli acquisti a livello di località
3. Dettagli dell'utente come età, ecc
3. Fattori chiave: recenti cambiamenti nell'organizzazione, valore di mercato recente e recensioni dei clienti sulla vendita passata
quando i dati storici vengono analizzati bene, ci saranno molti attributi considerati per preparare la macchina a fare la previsione.
Una delle principali chiavi per fare qualsiasi previsione o categorizzazione o qualsiasi tipo di analisi, è sempre avere un quadro migliore dei dati di input. Più capisci i dati, migliore è la previsione.
Quanto bene si potrebbero ottenere più approfondimenti dai dati storici? Il modo migliore è visualizzarlo.
La visualizzazione dei dati svolge un ruolo chiave in due fasi
- La fase iniziale di analisi (ovvero, rappresentare i dati disponibili e concludere quali attributi e parametri utilizzare per costruire una macchina predittiva). Ciò stimola lo scienziato dei dati a fornire alla soluzione vari approcci. Quindi, nel nostro esempio, è la rappresentazione dei dati storici quale anno storico può essere scelto meglio per l'analisi. Questo viene deciso in base alla visualizzazione.
- Due: risultati. I risultati della previsione per l'anno 2018 devono essere rappresentati in modo tale da raggiungere il mondo. Confronto tra vendite di telefoni e pixel di Google per i prossimi anni. Porterà a un migliore processo decisionale per le organizzazioni.
Tornando all'analisi dell'iPhone, i dati storici devono essere analizzati e selezionare i migliori attributi che causano un impatto significativo sul tasso di previsione (come le vendite in base alla posizione, alla stagione, all'età).
Seguito dalla raccolta del modello migliore (algoritmi come regressione lineare, regressione logistica,
e supporto macchina vettoriale - per citarne alcuni). Allena il modello utilizzando i dati storici e ottieni la previsione per il prossimo anno. Questa è una foto di alto livello dei processi coinvolti nella scienza dei dati.
Una volta risolti i risultati della previsione per il prossimo anno, possono essere rappresentati e ottenere alcune informazioni che influenzano le tecniche di vendita e marketing di un prodotto.
Confronto testa a testa tra scienza dei dati e visualizzazione dei dati (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i primi 7 tra Data Science e Data Visualization. 
Differenze chiave tra Data Science e Data Visualization
- La scienza dei dati comprende molteplici soluzioni statistiche nella risoluzione di un problema, mentre la visualizzazione è una tecnica in cui lo scienziato dei dati lo utilizza per analizzare i dati e rappresentarli come endpoint.
- La scienza dei dati riguarda gli algoritmi per addestrare la macchina (Automazione - Nessun potere umano, la macchina simulerà come umana al fine di abbattere molti processi manuali. Riguarda l'osservazione e l'interpretazione dell'attività). La visualizzazione dei dati riguarda grafici, grafici, scelta del modello migliore in base alla rappresentazione.
Tabella comparativa tra Data Science e Data Visualization
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivi il confronto tra Data Science vs Data Visualization
| Base per il confronto | Scienza dei dati | Visualizzazione dati |
| Concetto | Approfondimenti sui dati. Spiegazione dei dati. Pronostico, fatti | Rappresentazione dei dati (che si tratti di una fonte o dei risultati) |
| Casi di applicazione / utilizzo | Prossima previsione della Coppa del mondo, Automobili automatizzate | Indicatore chiave di prestazione, Metriche dell'organizzazione |
| Chi fa questo? | Data scientist, analisti di dati, matematici | Data scientist, UI / UX |
| Utensili | Python, Matlab, R (per citarne alcuni) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (per citarne alcuni). Python e R hanno anche librerie per generare diagrammi e grafici. |
| Processi | Raccolta dei dati, data mining, munging dei dati, pulizia dei dati, modellazione, misurazione | Rappresentalo in qualsiasi forma di grafico o grafici |
| Quanto è significativo | Molte organizzazioni si affidano ai risultati della scienza dei dati per il processo decisionale. | Aiuta i data scientist a comprendere la fonte e come risolvere il problema o fornire raccomandazioni. |
| Competenze | Statistiche, algoritmi | Analisi dei dati e tecniche di disegno. |
Conclusione - Data Science vs Data Visualization
Ci sono molte prospettive quando si tratta di scienza dei dati. In un modo semplice per avvicinarsi, è come risolvere un problema in vari casi trattandosi di una previsione, categorizzazione, raccomandazioni, analisi del sentiment. In breve, tutto ciò potrebbe essere realizzato utilizzando il modo statistico di risoluzione dei problemi. È una combinazione di (machine learning, deep learning, reti neurali, PNL, socializzazione dei dati ecc.)
La visualizzazione dei dati aggiunge un ingrediente chiave nell'approccio alla risoluzione dei problemi. È una fotografia per la tua sceneggiatura (in parole povere).
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