Verschil tussen datavisualisatie en data-analyse
Datavisualisatie is niets anders dan het weergeven van gegevens in een visuele vorm. Deze visuele vorm kan een grafiek, grafieken, lijsten of een kaart enz. Zijn. Deze weergave helpt mensen om de omvang van de gegevens te begrijpen.
Data-analyse is de methode om datasets (gestructureerd of ongestructureerd) te onderzoeken om bruikbare inzichten te krijgen om conclusies over de datasets te trekken. Technieken en technologieën voor data-analyse worden veel gebruikt in veel organisaties.
Head to Head-vergelijkingen tussen datavisualisatie versus data-analyse (infographics)
Hieronder staat het top 7-verschil tussen datavisualisatie versus data-analyse
Belangrijkste verschillen tussen gegevensvisualisatie versus gegevensanalyses
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen datavisualisatie versus data-analyse:
- Datavisualisatie is de presentatie van gegevens in een grafische of grafische indeling. Gegevensanalyse is ook een proces dat het gemakkelijker maakt om patronen in complexe gegevenssets te herkennen en betekenis te ontlenen.
- Datavisualisatie stelt beslissers in staat om analyses visueel gepresenteerd te zien, zodat ze moeilijke concepten begrijpen of nieuwe patronen identificeren.
- Een diepgaande visualisatie van een kenmerk zal leiden tot de analyse van dat kenmerk.
- Het analyseproces, inclusief de inzet en het gebruik van big data-analysetools, kan bedrijven helpen de operationele efficiëntie te verbeteren, inkomsten te genereren en concurrentievoordelen te behalen ten opzichte van zakelijke rivalen.
- Beschrijvende analyse richt zich op het beschrijven van iets dat al is gebeurd, en op het suggereren van de onderliggende oorzaken.
- Voorgeschreven analyses helpen bedrijven te anticiperen op zakelijke kansen en beslissingen te nemen die de winst beïnvloeden op gebieden zoals gerichte marketingcampagnes enz.
- Voorspellende analyses helpen historische datasets te verzamelen voor patronen die indicatief zijn voor toekomstige situaties en gedragingen
- In visualisaties hebben we statische en interactieve visualisaties.
- Statische visualisaties richten zich op een specifieke gegevensopslag, gebruikers kunnen niet verder gaan dan een enkele weergave om aanvullende verhalen te verkennen buiten wat hen te wachten staat. Het verhaal is specifiek vastgelegd in een boeiende lay-out van één pagina.
- Interactieve visualisaties helpen gebruikers om specifieke datapunten te selecteren om een gevisualiseerd verhaal van hun keuze te bouwen.
- Data-analytisch inzicht brengt ontdekking naar het volgende niveau door beoefenaars in staat te stellen niet alleen hun gegevens te verkennen, maar ook de onderliggende factoren en effecten te begrijpen, meer dan alleen WAAROM vragen.
- Met behulp van grafieken, grafieken en ontwerpelementen kan datavisualisatie bedrijven helpen trends en statistieken veel gemakkelijker uit te leggen. Gegevensvisualisatie legt ook patronen, trends en correlaties bloot die anders onopgemerkt kunnen blijven.
- Gegevensanalisten vertalen getallen in platte tekst (Engels), of het nu gaat om verkoopcijfers, marktonderzoek, logistiek of transportkosten.
- Computers maakten het mogelijk om grote hoeveelheden gegevens razendsnel te verwerken. Tegenwoordig is datavisualisatie een snel evoluerende mix van wetenschap en kunst geworden die het bedrijfslandschap de komende jaren zeker zal veranderen.
- Gegevensanalyse is een trend die veel bedrijven gebruiken. Alvorens in te springen en data-analysehulpmiddelen te kopen, moeten organisaties eerst het landschap leren kennen.
- Laten we een voorbeeld nemen om datavisualisatie heel duidelijk te begrijpen.
Laten we bijvoorbeeld Thanksgiving Day als een use case nemen in ons scenario, omdat we allemaal weten dat de verkoop op Thanksgiving-dag erg hoog zal zijn en de inkoop op zijn hoogtepunt zal zijn.
Om de bedrijfseigenaar te helpen de aankoopgeschiedenis van de artikelen te begrijpen, helpt een cirkeldiagram of een grafiek hem / haar beter te begrijpen dan te kijken naar de cijfers in de aankoopgeschiedenis. Zodat bedrijfseigenaar zijn bedrijf volgens de trend kan plannen. - Laten we een voorbeeld nemen van de data-analyse om de kracht van analyse te begrijpen.
We doen allemaal online winkelen en we moeten dit bericht in onze mailbox hebben gezien - het bericht 'We hebben je gemist' van onze favoriete e-commerce-website als we een tijdje niet winkelen. De scène achter dit bericht bevat 'gedetailleerd onderzoek' van onze bestellingen en bestelgeschiedenis. De analysetools die het bedrijf intelligentie bieden om klanten aan te trekken om de omzet te verhogen.
Datavisualisatie versus data-analyse Vergelijkingstabel
| Data visualisatie | Gegevensanalyse | |
|
Gebruikt voor | Het doel van de datavisualisatie is om informatie duidelijk en efficiënt aan gebruikers te communiceren door ze visueel te presenteren. | Elk bedrijf verzamelt gegevens; data-analyse zal het bedrijf helpen beter geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen door de gegevens te analyseren. |
| Relatie | Datavisualisatie helpt, data-analyse om betere inzichten te krijgen | Samen zullen datavisualisatie en -analyse conclusies trekken over de datasets. In enkele scenario's kan het fungeren als een bron voor visualisatie. |
|
Tools, technieken en methoden |
Datavisualisatie kan statisch of interactief zijn. Interactieve datavisualisatie is een beetje nieuwer, het laat mensen inzoomen op de zeer kleine details van de grafieken en grafieken met behulp van de computers en mobiele apparaten, en vervolgens interactief wijzigen welke gegevens ze zien en hoe deze werden verwerkt. Gereedschap: Plotly DataHero Tableau Dygraphs QlikView ZingCHhart, etc. |
Data Analytics kan Prescriptive Analytics, Predictive Analytics, Diagnostic Analytics en Descriptive Analytics zijn Gereedschap: Bijenkorf, Polybase, Presto Trifecta Excel spreadsheet Duidelijke analyse SAP Business Intelligence, etc. |
| Industries | Datavisualisatietechnologieën en -technieken worden veel gebruikt in de financiële wereld, het bankwezen, de gezondheidszorg, de detailhandel, enz | Data Analytics-technologieën en -technieken worden op grote schaal gebruikt in de commerciële, financiële, gezondheidszorg, misdaaddetectie, reisbureaus, enz |
| Wie speelt er | Data Engineers | Gegevensanalisten |
|
platforms | Big data processing, Service management dashboards, Analysis en design. | Big data processing, Data mining,
Analyse en ontwerp. |
|
Voordelen | Identificeer gebieden die aandacht of verbetering behoeven
Duidelijkheid welke factoren klantgedrag beïnvloeden Helpt begrijpen welke producten waar plaatsen Voorspel verkoopvolumes | Identificeer de onderliggende modellen en patronen
Fungeert als een invoerbron voor de datavisualisatie, Helpt het bedrijf te verbeteren door de behoeften te voorspellen |
Conclusie - Datavisualisatie versus data-analyse
Als het gaat om bedrijfsbehoeften, is het verschil tussen datavisualisatie en data-analyse opvallend duidelijk. Het is ook duidelijk dat visualisaties, hoewel belangrijk, niet het enige onderdeel van de oplossing voor gegevensverwerking kunnen zijn, zowel datavisualisatie als data-analyse samen zullen goede conclusies trekken voor het bedrijf.
De keuze van de visualisatiehulpmiddelen en analysehulpmiddelen varieert van organisatie tot organisatie, afhankelijk van het type gegevens dat ermee wordt verwerkt en hoe groot de organisatie is.
Aanbevolen artikel
- 5 Must Know uitdagingen en oplossingen van Big Data Analytics
- 8 uitstekende Data Analytics-trends die zullen domineren in 2016
- Ontdek het 10 verschil tussen kleine gegevens versus grote gegevens
- Big data-analyse belangrijk in horeca (snel)