과학적 데이터 시각화 팁: 복잡한 것을 단순하게 만들기

게시 됨: 2023-10-02

너무나 강력한 이미지에 부딪혔을 때 그 느낌을 아시나요? 이것이 바로 시각화의 마법입니다. 특히 과학적 데이터 시각화에 관해 이야기할 때는 더욱 그렇습니다.

잠깐만요. 톱니바퀴가 돌아가는 소리가 들립니다. 왜 관심을 가져야 합니까?

우리는 데이터 시대에 살고 있습니다. 어디에나. 매 초.
하지만 현실적으로 생각해보자. 숫자만? 스누즈 페스티벌 .
비주얼? 이제 파티가 열리는 곳이 바로 그곳입니다. 우리는 그것들을 기억하고, 얻고, 느낍니다 .

이 글이 끝나면 웹을 검색하는 모든 과학자, 학생 또는 임의의 Joe(예, 당신!)가 이에 대해 알아야 하는 이유를 이해하게 될 것입니다. 우리는 다음을 탐구할 것입니다:

왜? 이 빅 데이터 세계에서는 시각화가 절대적으로 필요합니다.
무엇? 입이 떡 벌어지는 몇 가지 사례를 살펴보세요.
어떻게? 이 예술(및 과학)에 생명을 불어넣는 도구와 기술입니다.

과학의 데이터 시각화 범주

카테고리별 데이터

과학에서 다양한 형태의 데이터 시각화를 살펴보겠습니다. 목록의 첫 번째는 숫자가 아닌 분류를 다루는 범주형 데이터 입니다.

막대 그래프

wpDataTables로 생성된 차트

막대 그래프를 데이터 표현의 주요 복장으로 생각하십시오. 기본적이지만 필수 불가결합니다. 이러한 수직 또는 수평 막대는 커피보다 차를 선호하는 것과 같은 범주 분포를 보여줍니다.

원형 그래프

다음으로 일반적으로 파이 차트로 알려진 원형 그래프가 있습니다. 각 카테고리를 나타내는 세그먼트로 잘라진 디저트 파이를 상상해 보세요. 절반이 사과이고 나머지 절반이 체리라면 분포가 균등하다는 것을 알 수 있습니다.

수치 데이터

계속해서 수량화할 수 있는 변수를 포함하는 수치 데이터가 있습니다. 예를 들어, 매일 몇 걸음을 걸으시나요?

꺾은선형 차트

wpDataTables로 생성된 차트

꺾은선형 차트는 숫자 값에 따라 변동하는 데이터의 롤러코스터 역할을 합니다. 일일 걸음 수를 모니터링하는 경우 선에 변화가 표시됩니다.

빈도 도표

빈도 도표 또는 히스토그램은 막대가 인접한 특수 막대 그래프로, 매일 5,000~10,000보를 걷는 사람 수와 같은 수치 범위를 표시하는 데 이상적입니다.

공간 데이터

다음으로 지리적 측면을 중심으로 공간 데이터를 탐구합니다.

지리적 지도

과학의 데이터 시각화 영역에서 지리적 지도는 고급 GPS 시스템과 같아서 여러 도시의 체육관 밀도와 같은 다양한 지역에 대한 데이터를 표시합니다.

열 지도

열 지도는 데이터에 따라 색상이 변하는 지구의 분위기 지표 역할을 합니다. 빨간색 영역은 고온 영역을 나타낼 수 있습니다.

다중 측면 데이터

마지막으로 복잡하고 다차원적인 다중 측면 데이터가 있습니다.

포인트 플롯

포인트 플롯 또는 산점도는 시각적 축제와 같습니다. 각 점은 데이터 요소를 나타내며 해당 위치는 특정 속성을 나타냅니다. 정보가 풍부하지만 부담스러울 수 있습니다.

좌표 플롯

평행 좌표라고도 알려진 좌표 플롯은 복잡한 스트링 아트와 유사합니다. 교차선을 통해 여러 데이터 포인트를 연결하므로 여러 변수를 동시에 비교하는 데 유용합니다.

과학 분야의 효과적인 데이터 시각화를 위한 원칙

단순성과 복잡성의 균형

과학에서 데이터 시각화 의 본질, 즉 단순성과 복잡성 사이의 긴장에 대해 논의해 보겠습니다.

정신적 부담 감소

복잡한 그래프에 압도당하는 느낌을 받은 적이 있나요? 그것은 인지 부하입니다. 최소화하는 것이 목표입니다. 재생 목록을 큐레이팅하는 것으로 생각하십시오. 서로 다른 장르를 함부로 섞지 않을 것입니다.

복잡성 수용

그러나 복잡성이 본질적으로 부정적인 것은 아닙니다. 그것은 요리에 양념을 하는 것과 같습니다. 대시는 향상되지만 과부하는 압도됩니다.

색상의 역할

색상은 단순히 미적인 것이 아닙니다. 과학 분야의 데이터 시각화를 위한 의사소통 도구입니다.

색상의 언어

색상은 감정을 전달합니다. 파란색은 진정 효과가 있는 반면 빨간색은 주의를 요합니다. 방의 분위기를 설정하는 것처럼 색상을 선택하세요.

컬러의 포용성

색상 인식은 개인마다 다르다는 점을 기억하십시오. 색맹 친화적인 팔레트를 사용하여 포괄적으로 디자인하세요.

텍스트 구성 요소

텍스트 요소는 과학 분야의 데이터 시각화를 지원하는 역할을 합니다.

식별자

식별자 또는 레이블은 소개 역할을 합니다. 각 축이나 요소가 무엇을 나타내는지 명확히 합니다.

주요 가이드

주요 가이드 또는 범례는 데이터의 용어집 역할을 하며 기호나 색상을 설명합니다. 그것들은 당신이 참고할 만한 자료입니다.

사용자 참여

마지막으로, 상호작용성은 사용자 경험을 향상시킵니다.

확대

과학 분야의 데이터 시각화 에서 확대/축소 기능을 사용하면 세부적인 조사가 가능해 데이터 내의 사소한 미스터리를 해결할 수 있습니다.

정보 거품

데이터 포인트 위로 마우스를 가져가면 정보 거품 또는 도구 설명이 나타나 속삭이는 비밀과 같은 추가 통찰력을 제공합니다.

과학적 데이터 시각화를 위한 도구 및 소프트웨어

주요 도구: wpDataTables

그럼 당신은 데이터에 관심이 많군요, 그렇죠? 어쩌면 당신은 과학자, 마케팅 담당자 또는 단순한 데이터 전문가일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 숫자가 있으므로 숫자를 보기 좋게 만들어야 합니다. wpDataTables 를 입력하세요. 이것은 단순한 WordPress 플러그인이 아닙니다. 이는 데이터에 대한 스위스 군용 칼과 같습니다.

Easy-Peasy 설정 : 파일을 업로드하거나, MySQL 쿼리를 붙여넣거나, 데이터를 입력하세요. 당신이 선택합니다.
전문가처럼 사용자 정의 : 테이블이 반응하기를 원하시나요? 아니면 조건부 서식을 사용하고 있을 수도 있습니다. 맞아요.
게시 및 붐 : 만족스러우면 해당 테이블을 게시물이나 페이지에 올려보세요.

왜 좋은가요?

Data on Steroids : 이것은 단지 기본 테이블만을 위한 것이 아닙니다. 우리는 재무 보고서, 과학적 데이터 시각화, 심지어 Amazon 비교 테이블에 대해서도 이야기하고 있습니다.
필터 및 검색 : 거대한 테이블이 있나요? 걱정 마. 고급 필터를 사용하면 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있습니다.
실시간 차트 : 네, 데이터가 실시간 차트가 될 수 있습니다. 얼마나 멋지나요?

애드온? 오 예. 강력한 추가 기능으로 데이터 게임을 확장하세요. 보고서 작성부터 통합 양식까지 무한합니다.

누가 사용하고 있나요? 70,000개가 넘는 기업과 개인이 있습니다. 비즈니스부터 과학까지, 이 플러그인은 팬을 보유하고 있습니다.

따라서 데이터를 "meh"에서 "WOW"로 바꾸려는 경우 wpDataTables가 적합합니다. 저를 믿으세요. 귀하의 데이터가 감사할 것입니다.

오픈 소스 도구

이제 과학적인 데이터 시각화 의 세계로 뛰어들 준비가 되었지만 "어디부터 시작해야 하지?"라고 고민하게 됩니다. 너무 걱정하지 마세요. 모든 분위기와 예산에 맞는 도구가 있습니다.

Matplotlib

Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 스위스 군용 칼과 같습니다. 오픈 소스이므로 무료이며 사용자 정의가 가능합니다. 모든 종류의 차트와 그래프를 만들 수 있습니다.

ggplot2

ggplot2는 The Grammar of Graphics에서 영감을 받아 시각적 제작을 위한 DIY 키트와 같습니다.

데이터를 테이블로 가져오고 ggplot2에 요소의 모양과 사용할 모양을 알려주면 ggplot2가 모든 핵심 사항을 처리합니다.

상업용 도구

좋아, 빅리그에 대해 이야기해보자. 돈을 좀 벌 수 있다면 과학적 데이터 시각화 의 페라리입니다.

태블로

Tableau는 데이터의 Photoshop과 같습니다. 매끄럽고 강력하며, 그냥 어지러워도 프로처럼 보이게 해줍니다.

마이크로소프트 파워 BI

Microsoft Power BI는 데이터 도구의 스위스 시계와 같습니다. 정확하고 안정적이며 이미 사용하고 있는 모든 Microsoft 제품과 통합됩니다.

기업 유형에게는 당연한 선택입니다.

과학적인 데이터 시각화를 위한 모범 사례

데이터 전처리

좋아요, 도구를 선택하셨으니 다들 들떠 계시겠지만 잠깐만 기다려 주세요. 과학적 데이터 시각화 의 심층적인 내용을 살펴보기 전에 먼저 해당 데이터를 준비해야 합니다. 닭고기를 굽기 전에 양념에 재우는 것과 같습니다. 저를 믿으세요. 그것이 모든 것을 변화시킵니다.

데이터 정리

가장 먼저 해야 할 일은 데이터 정리입니다. 당신의 이야기에 도움이 되지 않는 것들을 제거하세요.

데이터 변환

그런 다음 데이터 변환이 이루어집니다. 이것은 사탕 봉지를 맛있는 디저트로 바꾸는 것과 같습니다. 어쩌면 초콜릿을 녹이거나 젤리를 소스로 바꾸는 것일 수도 있습니다. 데이터를 더 쉽게 작업하고 훨씬 더 맛있게 만들 수 있습니다.

유용성 테스트

마지막으로 중요한 것은 그 시각적 요소를 테스트해야 한다는 것입니다. 아무도 그것을 얻지 못한다면 킬러 과학 데이터 시각화 의 요점은 무엇입니까?

피드백 루프

피드백 루프는 여기서 BFF입니다. 몇 사람에게 시각적 자료를 보여주고 그들이 어떻게 생각하는지 확인하세요. 마치 큰 공연에 앞서 드레스 리허설을 하는 것과 같습니다.

A/B 테스트

A/B 테스트를 시도해 보세요. 두 가지 다른 버전을 보여주고 어떤 버전이 적합한지 확인하세요.

과학적 데이터 시각화에 관한 FAQ

과학적 데이터 시각화란 무엇인가요?

과학적 데이터 시각화는 놀라운 숫자, 데이터 세트, 연구 결과를 모두 가져와 시각적으로 변환하는 것과 같습니다.

그래프, 차트, 심지어 3D 모델까지 이야기하고 있습니다. 복잡한 내용을 더 쉽게 이해하게 하면서 눈을 즐겁게 해주는 것이라고 생각해보세요. 가능한 가장 매력적인 방식으로 데이터를 사용하여 스토리를 전달하는 것입니다.

과학에서 왜 중요한가요?

과학은 복잡한 정보로 가득 차 있습니다. 시각화는 그것을 분해하는 데 도움이 됩니다. 인간 게놈이나 기후 패턴에 대해 이해하려고 한다고 상상해 보십시오.

테이블 읽기? 모든 사람을 위한 것은 아닙니다.

하지만 색상으로 구분된 지도나 동적 그래프를 보여주시겠습니까? 지금 당신이 말하고 있어요! 이는 무형의 것을 유형으로 만들고, 이해를 돕고, 과학자와 대중 사이의 의사소통을 크게 향상시킵니다.

이를 위해 어떤 도구가 인기가 있습니까?

아, 무리가 있구나. 일부 강력한 타자는 wpDataTables, Tableau, D3.js 및 Matplotlib와 같은 Python 라이브러리입니다.

그리고 3D 매니아를 위한 Paraview가 있습니다. 도구를 선택하시나요? 그것은 누군가에게 가장 좋아하는 아이스크림 맛을 묻는 것과 같습니다. 직업, 취향, 사용자 정의 및 상호 작용에 얼마나 깊이 빠져들고 싶은지에 따라 다릅니다.

색상은 데이터 시각화에 어떤 영향을 미치나요?

색상이 전부 입니다, 친구. 트렌드를 강조하고, 데이터 세트를 차별화하고, 분위기를 조성할 수 있습니다.

히트맵을 본 적이 있나요?

빨간색과 파란색은 단지 보여주기 위한 것이 아닙니다. 하지만 조심하세요! 잘못된 색상 선택은 오해를 불러일으키거나 혼란을 줄 수 있습니다. 그리고 항상 기억하세요. 세상에는 색맹인 사람들도 있으므로 접근성이 중요합니다.

몇 가지 모범 사례를 제안해 주실 수 있나요?

전적으로! 우선, 간단하게 유지하세요 . 시각적인 내용을 너무 많이 넣는 것은 시속 100마일로 이야기하는 것과 같습니다. 아무도 이해하지 못합니다. 명확성을 목표로 하세요.

일관성은 친구입니다. 유사한 데이터 유형에 대해 유사한 시각적 개체를 사용하십시오. 그리고 제발, 제발, 항상 데이터 소스를 인용하세요. 여기에 황금 덩어리가 있습니다. 반복하고 피드백을 얻으세요.

상호작용은 어떤 역할을 합니까?

상호 작용은 맨 위에 있는 체리와 같습니다. 단순히 데이터를 보는 대신 데이터에 참여하고 있습니다. 확대, 필터링, 탐색!

이는 데이터를 개인적이고 관련성있게 만듭니다. 더 이상 독백이 아니라 시청자와 데이터 간의 대화입니다. 실제로 수동적인 시청자가 적극적인 탐험가로 바뀌었습니다.

인포그래픽과 데이터 시각화의 차이점은 무엇인가요?

아, 고전적인 쿼리입니다! 인포그래픽은 디자인과 일부 데이터를 이용한 스토리텔링과 같습니다. 구조화되어 있고 주제별로 되어 있습니다.

이제 데이터 시각화는 순수한 데이터를 대본 없이 엿보는 것과 비슷합니다. 인포그래픽은 광범위한 그림을 그리는 반면, 데이터 시각화는 세부 사항을 심층적으로 보여줍니다. 사과와 오렌지는 둘 다 그 자체로 맛있습니다.

대규모 데이터 세트를 어떻게 처리합니까?

빅 데이터, 큰 도전이죠? 그러나 비결은 샘플링, 집계, 때로는 단순화에 있습니다.

스무디를 만드는 것으로 생각해보세요. 많은 양을 소화할 수 있는 형식으로 혼합합니다. 물론 도구가 도움이 됩니다. 최신 기술은 수많은 데이터 포인트를 처리할 수 있지만, 중요한 것은 양뿐만 아니라 데이터의 품질과 관련성이라는 점을 기억하세요.

초보자를 위한 팁이 있나요?

알았어, 신입생, 여기 특종이 있다. 목적, 즉 대답을 원하는 명확한 질문부터 시작하십시오. 기본 사항을 숙지하고 도구를 들고 놀 수도 있습니다.

수많은 온라인 리소스, 튜토리얼, 강좌가 있습니다. 하지만 가장 중요한 것은 연습하고, 연습하고, 연습하는 것입니다. 그리고 실수하는 것을 두려워하지 마세요. 그들은 최고의 선생님입니다. 뛰어들어 보세요. 데이터는 괜찮습니다!

과학적 데이터 시각화에 대한 결론

과학적 데이터 시각화가 왜 중요한가요?

우선, 우리의 두뇌는? 시각적으로 연결되었습니다.
그 미친 복소수? 꺼내면 훨씬 쉬워집니다.
그리고 현실적으로 멋진 차트는 가장 건조한 데이터도 돋보이게 만들 수 있습니다.

솔직히 말해서, 최신 연구에 대해 관심을 갖고 있거나, 자신의 연구 결과를 누군가에게 설명하려고 하거나, 칵테일 파티에서 좋은 인상을 남기려는 목적을 갖고 있든 간에 이러한 시각적 요소는 중요합니다 . 이 세상에 뛰어들면 다시는 데이터를 이전과 같은 방식으로 볼 수 없습니다.

데이터 시각화 과제에 대한 이 기사를 재미있게 읽었다면 대화형 데이터 시각화에 대한 이 기사도 확인해야 합니다.

또한 오해의 소지가 있는 데이터 시각화 예제, 데이터 시각화 도구, 데이터 시각화 색상 팔레트 예제, WordPress 데이터 시각화 및 데이터 시각화 예제와 같은 몇 가지 관련 주제에 대해서도 작성했습니다.