Skillnad mellan datavisualisering och dataanalys
Datavisualisering är inget annat än att representera data i en visuell form. Denna visuella form kan vara ett diagram, grafer, listor eller en karta etc. Denna representation hjälper människor att förstå storleken på data.
Dataanalys är metoden för att undersöka datamängder (strukturerade eller ostrukturerade) för att få användbar insikt för att dra slutsatser om datasätten. Dataanalystekniker och teknik används i många organisationer.
Jämförelse mellan head-to-head mellan datavisualisering och dataanalys (Infographics)
Nedan visas topp 7 skillnaden mellan datavisualisering och dataanalys
Viktiga skillnader mellan datavisualisering och dataanalys
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan datavisualisering och dataanalys:
- Datavisualisering är presentation av data i bild eller grafiskt format. Dataanalys är också en process som gör det lättare att känna igen mönster i och härleda betydelse från komplexa datamängder.
- Datavisualisering gör det möjligt för beslutsfattare att se analyser presenteras visuellt, så de fattar svåra begrepp eller identifierar nya mönster.
- Att titta på en visualisering av ett attribut djupgående kommer att leda till analysen av attributet.
- Analysprocessen, inklusive distribution och användning av big data-analysverktyg, kan hjälpa företag att förbättra driftseffektiviteten, driva intäkter och få konkurrensfördelar jämfört med affärsrivaler.
- Beskrivande analys fokuserar på att beskriva något som redan har hänt, samt att föreslå dess orsaker.
- Prescriptive analytics hjälper företag att förutse affärsmöjligheter och fatta beslut som påverkar vinsten inom områden som riktade marknadsföringskampanjer etc.
- Prediktiv analys hjälper till att bryta historiska datamängder för mönster som indikerar framtida situationer och beteenden
- I visualiseringar har vi statiska och interaktiva visualiseringar.
- Statiska visualiseringar fokuserar på ett specifikt datalager, Användaren kan inte gå längre än en enda vy för att utforska ytterligare historier utöver vad som ligger framför dem. Berättelsen fångas specifikt i en spännande layout på en sida.
- Interaktiva visualiseringar hjälper användare att välja specifika datapunkter för att skapa en visualiserad historia som de väljer.
- Data analytisk insikt tar upptäckten till nästa nivå genom att låta utövare inte bara utforska sina data utan att förstå de underliggande faktorerna och effekterna utöver att helt enkelt fråga VARFÖR.
- Med hjälp av diagram, grafer och designelement kan datavisualisering hjälpa företag att förklara trender och statistik mycket lättare. Datavisualisering avslöjar också mönster, trender och korrelationer som annars inte kan upptäckas.
- Dataanalytiker översätter siffror till ren text (engelska), oavsett om det är försäljningssiffror, marknadsundersökningar, logistik eller transportkostnader.
- Datorer gjorde det möjligt att bearbeta stora mängder data i snabba hastigheter. Idag har datavisualisering blivit en snabbt växande blandning av vetenskap och konst som säkert kommer att förändra företagets landskap under de närmaste åren.
- Dataanalys är en trend som många företag använder. Innan man hoppar in och köper dataanalysverktyg bör organisationer först lära känna landskapet.
- Låt oss ta ett exempel för att förstå, Data Visualization mycket tydligt.
Låt oss till exempel ta Thanksgiving Day som ett användningsfall i vårt scenario, eftersom vi alla vet att försäljningen, på Thanksgiving Day, kommer att vara mycket hög och inköpen kommer att vara på sin topp.
För att hjälpa företagets ägare att förstå köpshistoriken respektive föremålen kommer ett cirkeldiagram eller ett diagram att hjälpa honom / henne att förstå bättre än att titta på siffrorna i köpshistoriken. Så att företagare kan planera sin verksamhet enligt trenden. - Låt oss ta ett exempel på Data Analytics för att förstå kraften i analysen.
Vi handlar alla online och vi måste ha sett det här meddelandet i vår brevlåda - “Vi saknade dig” -meddelandet från vår favorit e-handelswebbplats om vi inte handlar på ett tag. Scenen bakom detta meddelande innehåller "detaljerad granskning" av våra order och orderhistorik. Analysverktygen som ger företaget intelligens för att locka kunderna för att öka intäkterna.
Datavisualisering jämfört med dataanalys jämförelsetabell
| Datavisualisering | Data Analytics | |
|
Används för | Målet med datavisualiseringen är att kommunicera information tydligt och effektivt till användarna genom att presentera dem visuellt. | Varje företag samlar in data; dataanalys hjälper företaget att fatta mer informerade affärsbeslut genom att analysera uppgifterna. |
| Relation | Datavisualisering hjälper, dataanalys för att få bättre insikter | Tillsammans kommer datavisualisering och analys att dra slutsatserna om datasätten. I få scenarier kan det fungera som en källa för visualisering. |
|
Verktyg, tekniker och metoder |
Datavisualisering kan vara statisk eller interaktiv. Interaktiv datavisualisering är lite nyare, det låter folk borta ner till detaljerna i diagrammen och graferna med hjälp av datorer och mobila enheter, och sedan interaktivt ändra vilka data de ser och hur de behandlades. Verktyg: Plotly DataHero Tablå Dygraphs QlikView ZingCHhart, etc. |
Data Analytics kan vara receptbelagd analys, prediktiv analys, diagnostisk analys och beskrivande analys Verktyg: Hive, Polybase, Presto Trifecta Excel kalkylark Rensa Analytics SAP Business Intelligence, etc. |
| Industries | Datavisualiseringstekniker och -tekniker används i stor utsträckning inom finans, bank, hälsovård, detaljhandel mm | Dataanalystekniker och tekniker används ofta inom kommersiell, finans, hälsovård, brottsdetektering, resebyråer etc. |
| Vem presterar | Dataingenjörer | Dataanalytiker |
|
plattformar | Stor databehandling, Servicehanteringspaneler, analys och design. | Big databehandling, Data mining,
Analys och design. |
|
fördelar | Identifiera områden som behöver uppmärksamhet eller förbättring
Tydlighet vilka faktorer som påverkar kundens beteende Hjälper till att förstå vilka produkter som ska placeras där Förutsäga försäljningsvolymer | Identifiera de underliggande modellerna och mönstren
Fungerar som en ingångskälla för datavisualisering, Hjälper till att förbättra verksamheten genom att förutsäga behoven |
Slutsats - Datavisualisering kontra dataanalys
När det gäller företagets behov är skillnaden mellan datavisualisering och dataanalys påfallande tydlig. Det är också tydligt att visualiseringar, även om de är viktiga, inte kan vara den enda komponenten i lösningen för databehandling, både datavisualisering och dataanalys tillsammans kommer att dra goda slutsatser för verksamheten.
Att välja visualiseringsverktyg och analysverktyg varierar från organisation till organisation, beroende på vilken typ av data den hanterar och hur stor organisationen är.
Rekommenderad artikel
- 5 måste veta utmaningar och lösningar från Big Data Analytics
- 8 utmärkta Data Analytics-trender som kommer att dominera 2016
- Ta reda på de 10 skillnaderna mellan små data och Big Data
- Big Data Analytics viktigt i gästfrihetsindustrin (snabb)