Wskazówki dotyczące wizualizacji danych naukowych: upraszczanie złożonych

Opublikowany: 2023-10-02

Znasz to uczucie, kiedy uderza cię obraz tak potężny, że po prostu zostaje? Na tym polega magia wizualizacji, zwłaszcza gdy mówimy o wizualizacji danych naukowych .

Wstrzymać. Słyszę obracające się trybiki. Dlaczego powinno Cię to obchodzić?

Żyjemy w epoce danych . Wszędzie. Każda sekunda.
Ale bądźmy realistami – same liczby? Święto drzemki .
Wizualizacje? Teraz właśnie tam odbywa się impreza. Pamiętamy je, rozumiemy je, czujemy je.

Pod koniec tego artykułu zrozumiesz, dlaczego każdy naukowiec, student lub przypadkowy Joe przeglądający Internet (tak, ty!) powinien o tym wiedzieć. Zbadamy:

Dlaczego? Absolutna potrzeba wizualizacji w świecie wielkich zbiorów danych.
Co? Zanurz się w kilku oszałamiających przykładach.
Jak? Narzędzia i techniki ożywiające tę sztukę (i naukę).

Kategorie wizualizacji danych w nauce

Dane według kategorii

Przyjrzyjmy się różnym formom wizualizacji danych w nauce . Pierwszą na liście są dane kategoryczne , które dotyczą klasyfikacji nienumerycznych.

Wykresy słupkowe

Wykres utworzony za pomocą wpDataTables

Traktuj wykresy słupkowe jako podstawowy element reprezentacji danych – podstawowy, ale niezbędny. Te pionowe lub poziome słupki ilustrują rozkład kategorii, np. preferowanie herbaty zamiast kawy.

Wykresy kołowe

Następnie mamy wykresy kołowe, powszechnie znane jako wykresy kołowe. Wyobraź sobie ciasto deserowe pokrojone na segmenty, z których każdy reprezentuje inną kategorię. Jeśli jedna połowa to jabłko, a druga wiśnia, wiesz, że masz równomierny rozkład.

Dane liczbowe

Idąc dalej, mamy dane liczbowe , które obejmują zmienne kwantyfikowalne. Na przykład, ile kroków robisz dziennie?

Wykresy liniowe

Wykres utworzony za pomocą wpDataTables

Wykresy liniowe służą jako kolejka górska danych, których wahania zależą od wartości liczbowych. Jeśli monitorujesz dzienną liczbę kroków, linia będzie wskazywała różnice.

Wykresy częstotliwości

Wykresy częstotliwości, czyli histogramy, to wyspecjalizowane wykresy słupkowe, na których słupki sąsiadują ze sobą, idealne do pokazania zakresów liczbowych, takich jak liczba osób wykonujących dziennie 5 000–10 000 kroków.

Danych przestrzennych

Następnie zagłębiamy się w dane przestrzenne , koncentrując się na aspektach geograficznych.

Mapy geograficzne

W dziedzinie wizualizacji danych w nauce mapy geograficzne są jak zaawansowane systemy GPS, wyświetlające dane dla różnych regionów, np. gęstość siłowni w różnych miastach.

Mapy termiczne

Mapy termiczne działają jak wskaźniki nastroju Ziemi, a kolory zmieniają się w zależności od danych. Czerwona strefa może oznaczać obszar o wysokiej temperaturze.

Dane wieloaspektowe

Wreszcie mamy dane wieloaspektowe , które są złożone i wielowymiarowe.

Wykresy punktowe

Wykresy punktowe lub wykresy punktowe przypominają wizualną fiestę. Każdy punkt oznacza element danych, a jego położenie ujawnia określone atrybuty. Jest bogaty w informacje, ale może być przytłaczający.

Wykresy współrzędne

Wykresy współrzędnych, zwane także współrzędnymi równoległymi, przypominają skomplikowaną grafikę sznurkową. Łączą wiele punktów danych za pomocą przecinających się linii, co jest przydatne do jednoczesnego porównywania wielu zmiennych.

Zasady efektywnej wizualizacji danych w nauce

Równoważenie prostoty i złożoności

Porozmawiajmy o istocie wizualizacji danych w nauce : napięciu pomiędzy prostotą a złożonością .

Zmniejszenie napięcia psychicznego

Czy kiedykolwiek czułeś się przytłoczony skomplikowanym wykresem? To obciążenie poznawcze. Celem jest jego zminimalizowanie. Pomyśl o tym jak o tworzeniu playlisty; nie mieszałbyś w sposób przypadkowy różnych gatunków.

Obejmując złożoność

Jednak złożoność nie jest z natury negatywna. To jak przyprawianie potrawy; kreska wzmacnia, ale przeciążenie przytłacza.

Rola koloru

Kolor to nie tylko kwestia estetyczna; jest narzędziem komunikacyjnym w wizualizacji danych w nauce .

Język kolorów

Kolory przekazują emocje. Niebieski może uspokajać, czerwony wymaga uwagi. Wybieraj kolory tak, jakbyś wyznaczał atmosferę pomieszczenia.

Integracja w kolorze

Pamiętaj, że postrzeganie kolorów jest różne u poszczególnych osób. Projektuj z paletami przyjaznymi dla osób niewidomych.

Składniki tekstowe

Elementy tekstowe są aktorami wspierającymi wizualizację danych w nauce .

Identyfikatory

Identyfikatory lub etykiety służą jako wprowadzenie. Wyjaśniają, co reprezentuje każda oś lub element.

Kluczowe przewodniki

Kluczowe przewodniki, czyli legendy, pełnią rolę słownika danych, wyjaśniając symbole i kolory. Są Twoim ulubionym punktem odniesienia.

Zaangażowanie użytkowników

Wreszcie, interaktywność poprawia doświadczenie użytkownika.

Powiększenie

W wizualizacji danych w nauce funkcje powiększania pozwalają na szczegółowe badanie i rozwiązywanie drobnych tajemnic w danych.

Bąbelki informacyjne

Po najechaniu kursorem na punkty danych pojawiają się dymki informacyjne lub podpowiedzi, oferujące dodatkowe informacje, takie jak szeptane tajemnice.

Narzędzia i oprogramowanie do wizualizacji danych naukowych

Polecane narzędzie: wpDataTables

Więc interesują Cię dane, co? Może jesteś naukowcem, marketerem lub po prostu maniakiem danych. Tak czy inaczej, masz liczby i musisz sprawić, żeby dobrze wyglądały. Wprowadź wpDataTables . To nie jest kolejna wtyczka WordPress; to jak szwajcarski scyzoryk dla Twoich danych.

Łatwa konfiguracja : prześlij plik, wklej zapytanie MySQL lub po prostu wpisz dane. Ty wybierasz.
Dostosuj jak profesjonalista : chcesz, aby Twój stół był responsywny? A może interesuje Cię formatowanie warunkowe. Masz to.
Publikuj i rozwijaj : gdy już będziesz zadowolony, wrzuć tę tabelę do postu lub strony.

Dlaczego to jest świetne

Dane dotyczące sterydów : nie dotyczy to tylko podstawowych tabel. Mówimy o raportach finansowych, wizualizacjach danych naukowych, a nawet tabelach porównawczych Amazon.
Filtry i wyszukiwania : Masz ogromny stół? Bez obaw. Zaawansowane filtry pomogą Ci szybko znaleźć to, czego potrzebujesz.
Wykresy w czasie rzeczywistym : tak, Twoje dane mogą stać się wykresem na żywo. Jakie to jest świetne?

Dodatki? O tak. Rozszerz swoją grę danych dzięki potężnym dodatkom. Od tworzenia raportów po tworzenie integracji – nie ma ograniczeń.

Kto z tego korzysta? Ponad 70 000 firm i osób prywatnych. Od biznesu po naukę – ta wtyczka ma fanów.

Jeśli więc chcesz zamienić swoje dane z „meh” w „WOW”, wpDataTables jest dla Ciebie rozwiązaniem. Zaufaj mi, Twoje dane będą Ci wdzięczne.

Narzędzia open source

Jesteś więc gotowy, aby zanurzyć się w świat wizualizacji danych naukowych , ale zastanawiasz się: „Od czego w ogóle zacząć?” Nie przejmuj się; istnieją narzędzia na każdy klimat i budżet.

Matplotlib

Matplotlib jest jak szwajcarski scyzoryk do wizualizacji danych. Jest oprogramowaniem typu open source, co oznacza, że jest bezpłatne i można je dostosowywać. Możesz tworzyć wszelkiego rodzaju wykresy i wykresy.

ggplot2

ggplot2 przypomina zestaw DIY do tworzenia wizualizacji, inspirowany Gramatyką Grafiki.

Przynosisz dane do tabeli, mówisz ggplot2, jak powinny wyglądać elementy i jakich kształtów użyć, a on zajmie się wszystkimi najdrobniejszymi szczegółami za Ciebie.

Narzędzia komercyjne

W porządku, porozmawiajmy o wielkich ligach. Jeśli masz trochę gotówki do wydania, to są Ferrari wizualizacji danych naukowych .

Żywy obraz

Tableau jest jak Photoshop dla danych. Jest elegancki, mocny i sprawia, że będziesz wyglądać jak profesjonalista, nawet jeśli tylko się pobawisz.

Microsoft PowerBI

Microsoft Power BI to szwajcarski zegarek narzędzi do obsługi danych. Jest precyzyjny, niezawodny i integruje się ze wszystkimi produktami Microsoft, których prawdopodobnie już używasz.

Jest to oczywisty wybór dla firm.

Najlepsze praktyki w zakresie wizualizacji danych naukowych

Wstępne przetwarzanie danych

W porządku, wybrałeś narzędzie i jesteś podekscytowany, ale poczekaj — zanim zagłębisz się w wizualizację danych naukowych , musisz przygotować te dane. To jak marynowanie kurczaka przed grillowaniem; zaufaj mi, to robi różnicę.

Czyszczenie danych

Po pierwsze, czyszczenie danych. Pozbądź się rzeczy, które nie pomagają Twojej historii.

Transformacja danych

Następnie następuje transformacja danych. To jakby zmienić torebkę cukierków w wyśmienity deser. Może topisz czekoladę lub zamieniasz żelki w sos. Sprawiasz, że praca z danymi staje się łatwiejsza i o wiele smaczniejsza.

Test użyteczności

Na koniec, co nie mniej ważne, musisz przetestować ten efekt wizualny. Bo jaki sens ma zabójcza wizualizacja danych naukowych, jeśli nikt jej nie rozumie?

Pętle informacji zwrotnej

Pętle zwrotne są tutaj Twoimi najlepszymi przyjaciółmi. Pokaż swoją wizualizację kilku osobom i zobacz, co myślą. To jak próba generalna przed wielkim występem.

Testy A/B

Wypróbuj testy A/B. Pokaż dwie różne wersje i zobacz, która trafi w sedno.

Często zadawane pytania dotyczące wizualizacji danych naukowych

Czym jest wizualizacja danych naukowych?

Wizualizacja danych naukowych przypomina przekształcenie tych wszystkich zadziwiających liczb, zbiorów danych i wyników badań w elementy wizualne.

Mówię o wykresach, wykresach, a nawet modelach 3D. Pomyśl o tym jak o rozkoszy dla oczu i ułatwieniu zrozumienia skomplikowanych rzeczy. Chodzi o opowiedzenie historii za pomocą danych w możliwie najbardziej angażujący sposób.

Dlaczego jest to ważne w nauce?

Nauka jest pełna skomplikowanych informacji. Wizualizacja pomaga to przełamać. Wyobraź sobie, że próbujesz zorientować się w ludzkim genomie lub wzorcach klimatycznych.

Czytanie tabel? Nie dla każdego.

Ale pokazać mi oznaczoną kolorami mapę lub dynamiczny wykres? Teraz mówisz! Sprawia, że to, co nieuchwytne, staje się namacalne, pomaga w zrozumieniu i poważnie poprawia komunikację między naukowcami i społeczeństwem.

Jakie narzędzia są do tego popularne?

Och, jest tego mnóstwo. Niektóre z największych hitów to biblioteki wpDataTables, Tableau, D3.js i Python, takie jak Matplotlib.

Jest też Paraview dla entuzjastów 3D. Wybór narzędzia? To jakby zapytać kogoś o ulubiony smak lodów. Zależy od pracy, Twojego gustu i tego, jak głęboko chcesz zagłębić się w dostosowywanie i interaktywność.

Jak kolory wpływają na wizualizację danych?

Kolory są wszystkim , przyjacielu. Potrafią podkreślać trendy, różnicować zbiory danych i tworzyć nastrój.

Widziałeś kiedyś mapę cieplną?

Te czerwienie i błękity nie są tylko na pokaz. Ale bądź ostrożny! Zły dobór kolorów może wprowadzić w błąd lub dezorientować. I zawsze pamiętaj: są ludzie, którzy nie widzą kolorów, więc dostępność jest kluczowa.

Czy możesz zasugerować kilka najlepszych praktyk?

Absolutnie! Po pierwsze, zachowaj prostotę . Przeciążanie grafiki jest jak mówienie przy prędkości 100 mil na godzinę – nikt tego nie rozumie. Dąż do przejrzystości.

Spójność jest Twoim sprzymierzeńcem, używaj podobnych wizualizacji dla podobnych typów danych. I proszę, och, proszę, zawsze podawaj źródła danych. A oto złota rada: wykonaj iterację i uzyskaj informację zwrotną.

Jaką rolę odgrywa interaktywność?

Interaktywność jest jak wisienka na szczycie. Zamiast po prostu patrzeć na dane, angażujesz się w nie. Powiększ, filtruj, odkrywaj!

Dzięki temu dane są osobiste i istotne. To już nie jest monolog, ale dialog pomiędzy widzem a danymi. Rzeczywiście zmienił pasywnych widzów w aktywnych odkrywców.

Jaka jest różnica między infografiką a wizualizacją danych?

Ach, klasyczne zapytanie! Infografiki są jak opowiadanie historii za pomocą projektu i danych. Są uporządkowane i tematyczne.

Obecnie wizualizacje danych przypominają bardziej surowe, nieskryptowane wglądy w czyste dane. Podczas gdy infografiki dają szeroki obraz, wizualizacje danych dogłębnie zagłębiają się w szczegóły. Jabłka i pomarańcze, ale oba pyszne same w sobie.

Jak sobie radzić z dużymi zbiorami danych?

Duże dane, duże wyzwania, prawda? Sztuka polega jednak na próbkowaniu, agregowaniu, a czasami na upraszczaniu.

Pomyśl o tym jak o przygotowaniu smoothie – miksujesz dużo, aby uzyskać strawną formę. Narzędzia oczywiście pomagają. Nowoczesne mogą obsłużyć mnóstwo punktów danych, ale pamiętaj: liczy się nie tylko ilość, ale także jakość i przydatność danych.

Jakieś wskazówki dla początkujących?

Dobra, nowicjuszu, oto cała informacja. Zacznij od celu – jasnego pytania, na które chcesz uzyskać odpowiedź. Zapoznaj się z podstawami, może weź narzędzie i pobaw się.

W Internecie dostępnych jest mnóstwo zasobów, samouczków i kursów. Ale co najważniejsze, ćwiczyć, ćwiczyć, ćwiczyć. I hej, nie bój się popełniać błędów – to najlepsi nauczyciele. Zanurz się, dane są w porządku!

Wnioski dotyczące wizualizacji danych naukowych

Dlaczego wizualizacja danych naukowych jest tak ważna?

Po pierwsze, nasze mózgi? Przewodowy do celów wizualnych.
Te szalone liczby zespolone? Po wyciągnięciu stają się znacznie łatwiejsze.
I nie oszukujmy się, efektowny wykres może sprawić, że nawet najbardziej suche dane staną się popularne.

Szczerze mówiąc, niezależnie od tego, czy interesujesz się najnowszymi badaniami, próbujesz wyjaśnić komuś swoje odkrycia, czy po prostu chcesz zaimponować na przyjęciu koktajlowym, te efekty wizualne mają znaczenie . Zanurz się w ten świat, a już nigdy nie będziesz widzieć danych w ten sam sposób.

Jeśli podobał Ci się artykuł o wyzwaniach związanych z wizualizacją danych, powinieneś zapoznać się także z tym o interaktywnej wizualizacji danych.

Pisaliśmy także o kilku pokrewnych tematach, takich jak wprowadzające w błąd przykłady wizualizacji danych, narzędzia do wizualizacji danych, przykłady palety kolorów wizualizacji danych, wizualizacja danych WordPress i przykłady wizualizacji danych.