Разница между визуализацией данных и аналитикой данных
Визуализация данных: визуализация данных - это графическое представление информации и данных в графическом или графическом формате (например, диаграммы, графики и карты). Инструменты визуализации данных предоставляют доступный способ видеть и понимать тенденции, закономерности в данных и выбросы. Инструменты и технологии визуализации данных необходимы для анализа огромных объемов информации и принятия решений на основе данных. Концепция использования изображений для понимания данных использовалась веками. Общие типы визуализации данных - это диаграммы, таблицы, графики, карты, информационные панели.
Аналитика данных: аналитика данных - это процесс анализа наборов данных с целью принятия решения об имеющейся у них информации, все чаще с помощью специализированного программного обеспечения и системы. Технологии анализа данных используются в коммерческих отраслях, что позволяет организациям принимать бизнес-решения. Данные могут помочь компаниям лучше понять своих клиентов, улучшить свои рекламные кампании, персонализировать контент и улучшить свои финансовые результаты. Методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком. Аналитика данных помогает бизнесу оптимизировать свою работу.
Ниже приведена таблица различий между визуализацией данных и аналитикой данных:
| На основе | Визуализация данных | Аналитика данных | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Определение | Визуализация данных - это графическое представление информации и данных в графическом или графическом формате. | Аналитика данных - это процесс анализа наборов данных с целью принятия решения об имеющейся у них информации, все чаще с помощью специализированного программного обеспечения и системы. | |||
| Преимущества | Определите области, которые требуют внимания или улучшения Ясность, какие факторы влияют на поведение клиентов Помогает понять, какие продукты в места, где Прогнозировать объемы продаж | Определите основные модели и закономерности Действует как источник ввода для визуализации данных, Помогает улучшить бизнес за счет прогнозирования потребностей Заключение | |||
| Используется для | Цель визуализации данных - четко и эффективно передавать информацию пользователям, представляя их визуально. | Каждый бизнес собирает данные; аналитика данных поможет бизнесу принимать более обоснованные бизнес-решения путем анализа данных. | |||
| Связь | Визуализация данных помогает улучшить восприятие. | Вместе визуализация данных и аналитика сделают выводы о наборах данных. В некоторых сценариях он может выступать в качестве источника визуализации. | |||
| Отрасли промышленности | Технологии и методы визуализации данных широко используются в сфере финансов, банковского дела, здравоохранения, розничной торговли и т. Д. | Технологии и методы анализа данных широко используются в коммерческих, финансовых, здравоохранительных, юридических, туристических агентствах и т. Д. | |||
| Инструменты | Plotly, DataHero, Tableau, Dygraphs, QlikView, ZingCHhart и т. Д. | Trifecta, Excel / Spreadsheet, Hive, Polybase, Presto, Trifecta, Excel / Spreadsheet, Clear Analytics, SAP Business Intelligence и т. Д. | Платформы | Обработка больших данных, Панели управления услугами, Анализ и дизайн. | Обработка больших данных, Интеллектуальный анализ данных, Анализ и проектирование |
| Методы | Визуализация данных может быть статической или интерактивной. | Аналитика данных может быть предписывающей аналитикой или прогнозной аналитикой. | |||
| Выполняется | Инженеры по обработке данных | Аналитики данных |