数据科学与数据可视化

数据科学与数据可视化之间的区别

数据科学被定义为解释数据并从中获得有用信息的艺术，而数据可视化则涉及数据的表示，基本上，它们都不能被视为两个完全不同的实体，因为它们以一种方式结合在一起，数据可视化是数据科学的子集，所以它们之间发生的少数差异是基于它们的应用、工具、过程、所需技能和意义。

数据科学在我们日常工作中的最好例子是亚马逊在购物时对用户的推荐。机器正在学习用户的网络活动，并对其进行解释和操作，从而根据你的兴趣和购物选择给出最佳建议。为了提供这种建议，数据科学家表示（可视化）用户的网络活动并进行分析，以便为用户提供最佳选择，这就是数据可视化的作用。

数据科学和数据可视化不是两个不同的实体。它们是相互联系的。数据可视化是数据科学的一个子集。数据科学不是一个单一的过程或方法或任何工作流程。它是一个处理数据的小缩影的综合效果。无论是数据挖掘技术、EDA、建模、表示法的过程。

用例
例子 在我们的日常工作中，任何事件/故事都可以用演讲的方式来表达，但当它被视觉化时，它的真正价值将被建立和理解。

此外，这不仅是关于代表最终的结果，而且也适用于理解原始数据。为了获得更好的洞察力，以及如何解决问题或从中获得影响系统的有意义的信息，表示数据总是更好。

为了更好地理解数据科学和数据可视化，
假设我们想预测2018年iPhone的销量会是多少。

究竟如何才能预测未来的销售情况？前提条件是什么，你的预测的信心如何，误差率是多少？所有这些都可以用数据科学来回答和论证。

预测的先决条件:
1.历史数据--2010-2017年的iPhone销售情况
2.地点级别的购买历史
3.用户的详细信息，如年龄等
3.关键因素 - 组织的最近变化，最近的市场价值，以及客户对过去销售的评论

当历史数据得到很好的耕耘时，将有许多属性被考虑，为机器进行预测做准备。

做任何预测或分类或任何种类的分析的一个主要关键，就是要对输入数据有一个更好的了解。你对数据了解得越多，预测就越好。
如何才能从历史数据中获得更多的洞察力？最好的方法是将其可视化。

数据可视化在两个阶段发挥了关键作用

1. 分析的初始阶段（即代表现有的数据，并得出结论，为了建立一个预测机器，应该使用什么属性和参数）。这刺激了数据科学家用各种方法来提供解决方案。因此，在我们的例子中，它是历史数据的代表，哪个历史年份可以被选为最佳分析对象。这是在可视化的基础上决定的。
2. 二 - 结果。2018年的预测结果必须以一种方式来表示，以达到世界。比较手机和谷歌像素在未来几年的销量。这将导致组织更好地做出决策。

回到iPhone的分析，必须对历史数据进行分析，并挑选出对预测率产生重大影响的最佳属性（如销售地点、季节、年龄）。

然后挑选最好的模型（如线性回归、逻辑回归、
和支持向量机等算法--仅举几例）。使用历史数据训练模型，并获得对下一年的预测。这就是数据科学所涉及的流程的高层次图片。

一旦来年的预测结果确定下来，就可以表示出来，并获得一些影响产品销售和营销技术的见解。

数据科学和数据可视化之间的头对头比较（信息图表）

以下是数据科学和数据可视化之间的7大比较。

数据科学和数据可视化之间的主要区别

1. 数据科学包括解决一个问题的多种统计解决方案，而可视化是一种技术，数据科学家用它来分析数据并表示它的终点。
2. 数据科学是关于训练机器的算法（自动化--无需人力，机器将模拟人类，以减少许多人工过程。这是关于对活动的观察和解释）。 数据可视化是关于图表，绘图，根据表述选择最佳模型。

数据科学和数据可视化比较表

以下是描述数据科学和数据可视化之间比较的要点清单

总结

谈到数据科学，有很多观点。以一种简单的方式，它是如何解决各种情况下的问题，无论是预测，分类，建议，情感分析。简而言之，所有这些都可以用解决问题的统计方法来完成。它是（机器学习、深度学习、神经网络、NLP、数据挖掘等）的组合。

数据可视化在采取解决问题的方法中增加了一个关键成分。它是你的脚本的照片（用通俗的话说）。