科学数据可视化技巧：化复杂为简单

已发表: 2023-10-02

你知道当你被一个如此强大的图像击中时的感觉吗？ 这就是可视化的魔力，尤其是当我们谈论科学数据可视化时。

耽误。 我能听到齿轮转动的声音。 你为什么要关心？

  1. 我们生活在数据时代。 到处。 每一秒。
  2. 但让我们面对现实——仅靠数字吗？ 打瞌睡盛宴。
  3. 视觉效果？ 现在这就是聚会的地方。 我们记住它们、理解它们、感受它们。

读完本文后，您将明白为什么每个科学家、学生或浏览网络的随机乔（是的，就是您！）都应该了解这一点。 我们将探讨：

  • 为什么？ 大数据世界绝对需要可视化。
  • 什么？ 深入研究一些令人瞠目结舌的例子。
  • 如何？ 将这门艺术（和科学）带入生活的工具和技术。

科学数据可视化的类别

按类别划分的数据

让我们探索科学中数据可视化的各种形式。 列表中的第一个是分类数据，它处理非数字分类。

条形图

使用 wpDataTables 创建的图表

将条形图视为数据表示的主要服装——基本但不可或缺。 这些垂直或水平条说明了类别的分布，例如对茶的偏好超过对咖啡的偏好。

圆形图

接下来，我们有圆形图，通常称为饼图。 想象一下将甜点馅饼切成几段，每段代表一个类别。 如果一半是苹果，另一半是樱桃，你就知道你的分布是均匀的。

数值数据

接下来，我们有数值数据，其中涉及可量化的变量。 例如，您每天走多少步？

折线图

使用 wpDataTables 创建的图表

折线图就像数据的过山车，根据数值波动。 如果您正在监控每日步数，该线将指示变化。

频率图

频率图或直方图是专门的条形图，条形图相邻，非常适合显示数字范围，例如每天走 5,000-10,000 步的人数。

空间数据

接下来，我们深入研究空间数据，重点关注地理方面。

地理地图

在科学数据可视化领域，地理地图就像先进的 GPS 系统，显示不同地区的数据，例如不同城市的健身房密度。

热图

使用 wpDataTables 创建的表

热力图充当地球的情绪指示器，颜色根据数据变化。 红色区域可能表示高温区域。

多方面数据

最后，我们有多方面的数据，它是复杂的、多维的。

点图

点图或散点图就像一场视觉盛宴。 每个点代表一个数据元素，它的位置揭示了特定的属性。 它的信息丰富，但可能令人不知所措。

坐标图

坐标图，也称为平行坐标，类似于复杂的弦乐艺术。 它们通过相交线连接多个数据点，对于同时比较多个变量非常有用。

科学中有效数据可视化的原则

平衡简单性和复杂性

让我们讨论科学数据可视化的本质：简单性与复杂性之间的张力。

减少精神压力

您是否曾经对复杂的图表感到不知所措？ 这就是认知负荷。 目的是尽量减少它。 将其视为策划一个播放列表； 你不会随意混合不同的流派。

拥抱复杂性

然而，复杂性本质上并不是负面的。 这就像给菜调味一样； 破折号会增强，但过载会压倒一切。

颜色的作用

颜色不仅具有审美意义，而且具有美感。 它是科学数据可视化的交流工具。

色彩的语言

颜色传达情感。 蓝色可以舒缓情绪，而红色则需要关注。 选择颜色，就像您正在设置房间的氛围一样。

色彩的包容性

请记住，颜色感知因人而异。 使用色盲友好的调色板进行设计以实现包容性。

文本组件

文本元素是科学数据可视化的支持者。

身份标识

标识符或标签充当介绍。 它们阐明了每个轴或元素代表什么。

主要指南

关键指南或图例充当数据的术语表，解释符号或颜色。 它们是您的首选参考。

用户参与度

最后，交互性增强了用户体验。

放大

在科学数据可视化中，缩放功能允许进行详细检查，解决数据中的小谜团。

信息泡沫

将鼠标悬停在数据点上时会出现信息气泡或工具提示，提供额外的见解，例如悄悄话的秘密。

科学数据可视化工具和软件

特色工具：wpDataTables

那么，您对数据很感兴趣，是吗？ 也许您是一名科学家、一名营销人员，或者只是一名数据极客。 不管怎样，你已经有了数字，你需要让它们看起来不错。 输入wpDataTables 。 这不仅仅是另一个 WordPress 插件；它是一个 WordPress 插件。 它就像您数据的瑞士军刀。

  • 轻松设置：上传文件、粘贴 MySQL 查询或仅输入数据。 你选。
  • 像专业人士一样定制：想要您的表格具有响应能力吗？ 或者也许您喜欢条件格式。 你说对了。
  • 发布并繁荣：一旦您满意，就将该表格放入帖子或页面中。

为什么它很棒

  1. 关于类固醇的数据：这不仅仅适用于基本表格。 我们谈论的是财务报告、科学数据可视化，甚至是亚马逊比较表。
  2. 过滤器和搜索：有一个巨大的表？ 不用担心。 高级过滤器可帮助您快速找到所需内容。
  3. 实时图表：是的，您的数据可以成为实时图表。 多么酷啊？

附加组件？ 哦耶。 使用强大的附加组件扩展您的数据游戏。 从报表构建到表单集成，一切皆有可能。

谁在使用它？ 超过70,000家企业和个人。 从商业到科学，这个插件都有粉丝。

因此，如果您希望将数据从“meh”转变为“WOW”，wpDataTables 就是您的首选。 相信我，您的数据会感谢您。

开源工具

因此，您已准备好进入科学数据可视化的世界，但您会想，“我从哪里开始？” 别担心； 每种氛围和预算都有适合的工具。

Matplotlib

Matplotlib 就像数据可视化的瑞士军刀。 它是开源的，这意味着它是免费且可定制的。 您可以制作各种图表和图表。

ggplot2

ggplot2 就像一个用于制作视觉效果的 DIY 工具包，其灵感来自于图形语法。

您将数据带到表格中，告诉 ggplot2 元素应该是什么样子以及使用什么形状，它会为您处理所有的细节。

商业工具

好吧，我们来谈谈大联盟。 如果您有一些钱可以花，这些都是科学数据可视化领域的法拉利。

画面

Tableau 就像数据领域的 Photoshop。 它时尚、功能强大，即使您只是在闲逛，它也会让您看起来像个专业人士。

微软Power BI

Microsoft Power BI 就像数据工具中的瑞士手表。 它精确、可靠，并且与您可能已经在使用的所有 Microsoft 产品集成。

对于企业类型来说，这是显而易见的选择。

科学数据可视化的最佳实践

数据预处理

好吧，你已经选择了你的工具，你已经兴奋不已，但是等等 - 在你深入科学数据可视化之前，你必须准备好数据。 这就像在烤之前先腌制鸡肉一样； 相信我，这会让一切变得不同。

数据清理

首先，数据清理。 去掉那些对你的故事没有帮助的东西。

数据转换

然后是数据转换。 这就像把那袋糖果变成了美味的甜点。 也许您正在融化巧克力或将软糖变成酱汁。 您正在使数据更易于使用并且变得更加美味。

可用性测试

最后但同样重要的是，你必须测试视觉效果。 因为如果没有人了解的话，杀手级的科学数据可视化还有什么意义呢？

反馈回路

反馈循环是你最好的朋友。 将您的视觉效果展示给一些人，看看他们的想法。 这就像一场大型演出前的彩排。

A/B 测试

尝试一些 A/B 测试。 展示两个不同的版本，看看哪一个符合要求。

科学数据可视化常见问题解答

什么是科学数据可视化？

科学数据可视化就像将所有这些令人难以置信的数字、数据集和研究结果转化为视觉效果。

我说的是图形、图表，​​甚至 3D 模型。 可以将其视为对您眼睛的一种享受，同时使复杂的内容更容易理解。 这是关于以最引人入胜的方式用数据讲述一个故事。

为什么它在科学上很重要？

科学充满了复杂的信息。 可视化有助于分解它。 想象一下，您正试图了解人类基因组或气候模式。

读表？ 并不适合所有人。

但是给我看一张颜色编码的地图或动态图表吗？ 现在你说！ 它使无形的东西变得有形，有助于理解，并极大地促进了科学家之间和公众之间的沟通。

哪些工具在这方面很受欢迎？

哦，伙计，有一堆。 一些重量级人物包括 wpDataTables、Tableau、D3.js 和 Matplotlib 等 Python 库。

还有专为 3D 爱好者打造的Paraview 。 选择工具？ 这就像问某人最喜欢的冰淇淋口味一样。 取决于工作、您的品味以及您想要深入定制和交互性的程度。

颜色如何影响数据可视化？

颜色就是一切，我的朋友。 它们可以突出趋势、区分数据集并营造氛围。

见过热图吗？

那些红色和蓝色不仅仅是为了展示。 不过要小心！ 糟糕的颜色选择可能会产生误导或混淆。 永远记住：那里有色盲的人，所以可访问性是关键。

您能建议一些最佳实践吗？

绝对地！ 首先，保持简单。 超载的视觉效果就像以 100 英里每小时的速度说话——没有人能理解。 力求清晰。

一致性是你的伙伴，对相似的数据类型使用相似的视觉效果。 并且请务必引用您的数据来源。 这是一个金块：迭代并获取反馈。

交互性发挥什么作用？

互动性就像是上面的樱桃。 您不只是查看数据，而是参与其中。 放大、过滤、探索！

它使数据变得个性化、相关。 它不再是独白，而是观看者和数据之间的对话。 确实，它把被动的观众变成了主动的探索者。

信息图表和数据可视化有什么区别？

啊，一个经典的查询！ 信息图表就像用设计和一些数据讲故事。 它们是结构化的、主题性的。

现在，数据可视化更像是对纯数据的原始、无脚本的一瞥。 信息图表描绘了一幅广阔的图景，而数据可视化则深入细节。 苹果和橙子，但它们本身都很美味。

您如何处理大型数据集？

大数据，大挑战，对吗？ 但是，诀窍在于采样、聚合，有时还在于简化。

把它想象成制作冰沙——你将很多东西混合成易于消化的形式。 当然，工具有帮助。 现代数据可以处理大量数据点，但请记住：重要的不仅仅是数量，还有数据的质量和相关性。

对初学者有什么建议吗？

好吧，菜鸟，这是独家新闻。 从一个目的开始，一个你想要回答的明确问题。 熟悉基础知识，也许拿起一个工具并尝试一下。

这里有海量的在线资源、教程和课程。 但最重要的是，练习、练习、再练习。 嘿，不要害怕犯错误——他们是最好的老师。 潜入，数据很好！

科学数据可视化的结论

为什么科学数据可视化很重要？

  • 首先，我们的大脑？ 有线视觉效果。
  • 那些疯狂的复数？ 当它们被拉出来时会变得更容易。
  • 让我们面对现实吧，一张时髦的图表甚至可以让最枯燥的数据变得流行起来。

老实说，无论您是在研究最新的研究，试图向某人解释您的发现，还是只是想在鸡尾酒会上给人留下深刻印象，这些视觉效果都很重要。 深入这个世界，您将永远不会再以同样的方式查看数据。

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