Différences entre la science des données et la visualisation des données
Science des données : un art d'interpréter les données et d'apporter des informations à partir des données. C'est aussi une étude des observations et de l'interprétation pour un meilleur résultat.
Visualisation des données : Représentation des données. Les scientifiques des données ont besoin d'outils pour gérer les données. Que peut-on en tirer de la meilleure valeur? Comment peut-il être décomposé? Comment un paramètre est-il corrélé à un autre? Toutes ces questions trouvent une réponse dans l'une des solutions - didacticiels de visualisation des données.
Le meilleur exemple de la science des données au quotidien est la recommandation d'Amazon pour un utilisateur lors de ses achats. La machine apprend l'activité Web d'un utilisateur et l'interprète et la manipule ainsi en donnant la meilleure recommandation en fonction de vos intérêts et de votre choix d'achat. Pour fournir cette recommandation, les scientifiques des données représentent (visualisent) l'activité Web de l'utilisateur et analysent pour fournir les meilleurs choix pour l'utilisateur et c'est là que la visualisation des données entre en jeu.
La science des données et la visualisation des données ne sont pas deux entités différentes. Ils sont liés les uns aux autres. La visualisation des données est un sous-ensemble de la science des données. La science des données n'est pas un processus, une méthode ou un flux de travail unique. C'est un effet combiné de petites miniatures traitant des données. Que ce soit un processus de techniques d'exploration de données, l'EDA, la modélisation, la représentation.
Cas d'utilisation
Exemple : Pour décrire tout incident / histoire dans notre quotidien, il pourrait être transmis comme un discours, mais lorsqu'il est représenté visuellement, sa valeur réelle sera établie et comprise.
En outre, il ne s'agit pas seulement de représenter le résultat final, mais également de comprendre les données brutes. Il est toujours préférable de représenter les données afin d'obtenir de meilleures informations et comment résoudre le problème ou en tirer des informations significatives qui influencent le système.
Pour mieux comprendre la science des données et la visualisation des données,
Disons que nous voulons prédire quelles seront les ventes d'iPhone pour l'année 2018,
Comment peut-on prévoir exactement les ventes à l'avenir? Quelles sont les conditions préalables, à quel point votre prédiction est-elle fiable, quel est le taux d'erreur? Tout cela est répondu et justifié en utilisant la science des données.
Prérequis pour une prédiction ,
1. Données historiques - Ventes d'iPhone de l'année 2010 - 2017
2. Historique des achats au niveau de l'emplacement
3. Détails de l'utilisateur comme l'âge, etc.
3. Facteurs clés - Changements récents dans l'organisation, valeur marchande récente et commentaires des clients sur la vente passée
lorsque les données historiques sont bien labourées, de nombreux attributs seront pris en compte pour préparer la machine à faire la prédiction.
Une clé majeure pour faire toute prédiction ou catégorisation ou tout type d'analyse, c'est toujours d'avoir une meilleure image des données d'entrée. Plus vous comprenez les données, meilleure est la prédiction.
Dans quelle mesure pourrait-on obtenir plus d'informations à partir des données historiques? Le meilleur moyen est de le visualiser.
La visualisation des données joue un rôle clé en deux étapes
- La phase initiale de l'analyse (c.-à-d. Représenter les données disponibles et conclure quels attributs et paramètres utiliser pour construire une machine prédictive). Cela stimule le scientifique des données à fournir la solution avec différentes approches. Donc, ici, dans notre exemple, c'est la représentation des données historiques quelle année historique peut être choisie le mieux pour l'analyse. Ceci est décidé en fonction de la visualisation.
- Deux - Résultat. Les résultats des prévisions pour l'année 2018 doivent être représentés de manière à atteindre le monde. Comparaison entre les ventes de téléphones et de pixels google pour les années à venir. Cela conduira à une meilleure prise de décision pour les organisations.
De retour à l'analyse de l'iPhone, les données historiques doivent être analysées et sélectionner les meilleurs attributs qui ont un impact significatif sur le taux de prédiction (comme les ventes sur le lieu, la saison, l'âge).
Suivi en choisissant le meilleur modèle (algorithmes comme la régression linéaire, la régression logistique,
et prendre en charge la machine vectorielle - pour n'en citer que quelques-uns). Entraînez le modèle à l'aide des données historiques et obtenez les prévisions pour l'année à venir. Il s'agit d'une image de haut niveau des processus impliqués dans la science des données.
Une fois que les résultats de prédiction pour l'année à venir sont établis, ils peuvent être représentés et obtenir des informations qui influencent les techniques de vente et de marketing d'un produit.
Comparaison directe entre la science des données et la visualisation des données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous le Top 7 de la comparaison entre la science des données et la visualisation des données. 
Différences clés entre la science des données et la visualisation des données
- La science des données comprend plusieurs solutions statistiques pour résoudre un problème, tandis que la visualisation est une technique où les scientifiques des données l'utilisent pour analyser les données et les représenter comme point final.
- La science des données concerne les algorithmes pour entraîner la machine (Automatisation - Pas de puissance humaine, la machine simulera en tant qu'humain afin de réduire de nombreux processus manuels. Il s'agit d'observer et d'interpréter l'activité). La visualisation des données concerne les graphiques, le traçage, le choix du meilleur modèle basé sur la représentation.
Tableau de comparaison entre la science des données et la visualisation des données
Voici les listes de points, décrivez la comparaison entre la science des données et la visualisation des données
| Base de comparaison | Science des données | Visualisation de données |
| Concept | Aperçu des données. Explication des données. Prédiction, faits | Représentation des données (que ce soit une source ou les résultats) |
| Cas d'application / d'utilisation | Prochaine prédiction de la coupe du monde, Voitures automatisées | Indicateurs de performance clés, Mesures d'organisation |
| Qui fait ça? | Scientifiques, analystes de données, mathématiciens | Scientifiques des données, UI / UX |
| Outils | Python, Matlab, R (pour n'en citer que quelques-uns) | Tableau, SAS, Power BI, d3 js (pour n'en citer que quelques-uns). Python et R ont également des bibliothèques pour générer des tracés et des graphiques. |
| Processus | Collecte de données, exploration de données, fusion de données, nettoyage de données, modélisation, mesure | Représentez-le dans n'importe quel formulaire ou graphique |
| Quelle importance | De nombreuses organisations s'appuient sur les résultats de la science des données pour prendre des décisions. | Il aide les scientifiques des données à comprendre la source et à résoudre le problème ou à fournir des recommandations. |
| Compétences | Statistiques, algorithmes | Analyse des données et techniques de traçage. |
Conclusion - Science des données vs visualisation des données
Il existe de nombreuses perspectives en matière de science des données. D'une manière simple à aborder, il s'agit de savoir comment résoudre un problème dans divers cas que ce soit une prédiction, une catégorisation, des recommandations, une analyse de sentiment. En résumé, tout cela pourrait être accompli en utilisant la méthode statistique de résolution de problèmes. C'est une combinaison de (apprentissage automatique, apprentissage profond, réseaux de neurones, PNL, partage de données, etc.)
La visualisation des données constitue un ingrédient clé pour adopter l'approche de résolution des problèmes. C'est une photographie pour votre script (en termes simples).
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