科學資料視覺化技巧：化複雜為簡單

已發表: 2023-10-02

你知道當你被一個如此強大的圖像擊中時的感覺嗎？ 這就是視覺化的魔力，尤其是當我們談論科學數據視覺化時。

耽誤。 我聽到齒輪轉動的聲音。 為什麼要關心？

  1. 我們生活在數據時代。 到處。 每一秒。
  2. 但讓我們面對現實吧——僅靠數字嗎？ 打瞌睡盛宴。
  3. 視覺效果？ 現在這就是聚會的地方。 我們記住它們、理解它們、感受它們。

讀完本文後，您將明白為什麼每個科學家、學生或瀏覽網路的隨機喬（是的，就是您！）都應該了解這一點。 我們將探討：

  • 為什麼？ 大數據世界絕對需要視覺化。
  • 什麼？ 深入研究一些令人瞠目結舌的例子。
  • 如何？ 將這門藝術（和科學）帶入生活的工具和技術。

科學數據視覺化的類別

按類別劃分的數據

讓我們探索科學中資料視覺化的各種形式。 列表中的第一個是分類數據，它處理非數字分類。

長條圖

使用 wpDataTables 建立的圖表

將長條圖視為數據表示的主要服裝——基本但不可或缺。 這些垂直或水平條說明了類別的分佈，例如對茶的偏好超過對咖啡的偏好。

圓形圖

接下來，我們有圓形圖，通常稱為圓餅圖。 想像一下將甜點派切成幾段，每段代表一個類別。 如果一半是蘋果，另一半是櫻桃，你就知道你的分佈是均勻的。

數值數據

接下來，我們有數值數據，其中涉及可量化的變數。 例如，您每天走多少步？

折線圖

使用 wpDataTables 建立的圖表

折線圖就像是數據的雲霄飛車，根據數值波動。 如果您正在監控每日步數，該線將指示變更。

頻率圖

頻率圖或直方圖是專門的長條圖，長條圖相鄰，非常適合顯示數字範圍，例如每天走 5,000-10,000 步的人數。

空間數據

接下來，我們深入研究空間數據，並專注於地理方面。

地理地圖

在科學數據視覺化領域，地理地圖就像先進的 GPS 系統，顯示不同地區的數據，例如不同城市的健身房密度。

熱圖

使用 wpDataTables 建立的表

熱力圖充當地球的情緒指示器，顏色根據數據變化。 紅色區域可能表示高溫區域。

多方面數據

最後，我們有多方面的數據，它是複雜的、多維的。

點圖

點圖或散點圖就像一場視覺饗宴。 每個點代表一個資料元素，它的位置揭示了特定的屬性。 它的資訊豐富，但可能令人不知所措。

座標圖

座標圖，也稱為平行座標，類似於複雜的弦樂藝術。 它們透過相交線連接多個數據點，對於同時比較多個變數非常有用。

科學中有效數據視覺化的原則

平衡簡單性和複雜性

讓我們討論科學資料視覺化的本質：簡單性與複雜性之間的張力。

減少精神壓力

您是否曾經對複雜的圖表感到不知所措？ 這就是認知負荷。 目的是盡量減少它。 將其視為策劃一個播放清單； 你不會隨意混合不同的流派。

擁抱複雜性

然而，複雜性本質上並不是負面的。 這就像是給菜調味一樣； 破折號會增強，但過載會壓倒一切。

顏色的作用

顏色不僅具有美學意義，而且具有美感。 它是科學數據視覺化的溝通工具。

色彩的語言

顏色傳達情感。 藍色可以舒緩情緒，而紅色則需要關注。 選擇顏色，就像您正在設置房間的氛圍一樣。

色彩的包容性

請記住，顏色感知因人而異。 使用色盲友善的調色板進行設計以實現包容性。

文字組件

文本元素是科學數據視覺化的支持者。

身份識別

標識符或標籤充當介紹。 它們闡明了每個軸或元素代表什麼。

主要指南

關鍵指南或圖例充當資料的術語表，解釋符號或顏色。 它們是您的首選參考。

用戶參與度

最後，互動性增強了使用者體驗。

放大

在科學數據視覺化中，縮放功能允許進行詳細檢查，解決數據中的小謎團。

資訊泡沫

將滑鼠懸停在資料點上時會出現資訊氣泡或工具提示，提供額外的見解，例如悄悄話的秘密。

科學數據視覺化工具和軟體

特色工具：wpDataTables

那麼，您對數據很感興趣，是嗎？ 也許您是科學家、行銷人員，或只是資料極客。 不管怎樣，你已經有了數字，你需要讓它們看起來不錯。 輸入wpDataTables 。 這不僅僅是另一個 WordPress 外掛；它是一個 WordPress 外掛。 它就像您數據的瑞士軍刀。

  • 輕鬆設定：上傳檔案、貼上 MySQL 查詢或僅輸入資料。 你選。
  • 像專業人士一樣客製化：想要您的表格具有響應能力嗎？ 或者也許您喜歡條件格式。 你說對了。
  • 發布並繁榮：一旦您滿意，就將該表格放入帖子或頁面中。

為什麼它很棒

  1. 關於類固醇的數據：這不僅適用於基本表格。 我們談論的是財務報告、科學數據視覺化，甚至是亞馬遜比較表。
  2. 過濾器和搜尋：有一個巨大的表？ 不用擔心。 進階過濾器可協助您快速找到所需內容。
  3. 即時圖表：是的，您的數據可以成為即時圖表。 多麼酷啊？

附加元件？ 哦耶。 使用強大的附加元件擴展您的數據遊戲。 從報表建置到​​表單集成，一切皆有可能。

誰在使用它？ 超過70,000家企業和個人。 從商業到科學，這個外掛都有粉絲。

因此，如果您希望將資料從“meh”轉變為“WOW”，wpDataTables 就是您的首選。 相信我，您的數據會感謝您。

開源工具

因此，您已準備好進入科學數據可視化的世界，但您會想，“我從哪裡開始？” 別擔心； 每種氛圍和預算都有適合的工具。

Matplotlib

Matplotlib 就像是資料視覺化的瑞士軍刀。 它是開源的，這意味著它是免費且可自訂的。 您可以製作各種圖表和圖表。

ggplot2

ggplot2 就像是用來製作視覺效果的 DIY 工具包，靈感來自於圖形語法。

您將資料帶到表格中，告訴 ggplot2 元素應該是什麼樣子以及使用什麼形狀，它會為您處理所有的細節。

商業工具

好吧，我們來談談大聯盟。 如果您有一些錢可以花，這些都是科學數據視覺化領域的法拉利。

畫面

Tableau 就像是資料領域的 Photoshop。 它時尚、功能強大，即使您只是在閒逛，它也會讓您看起來像個專業人士。

微軟Power BI

Microsoft Power BI 就像是資料工具中的瑞士手錶。 它精確、可靠，並且與您可能已經在使用的所有 Microsoft 產品整合。

對於企業類型來說，這是一個顯而易見的選擇。

科學數據可視化的最佳實踐

資料預處理

好吧，你已經選擇了你的工具，你已經興奮不已，但是等等 - 在你深入科學數據可視化之前，你必須準備好數據。 這就像在烤之前先醃製雞肉一樣； 相信我，這會讓一切變得不同。

資料清理

首先，資料清理。 去掉那些對你的故事沒有幫助的東西。

資料轉換

然後是數據轉換。 這就像把那袋糖果變成了美味的甜點。 也許您正在融化巧克力或將軟糖變成醬汁。 您正在使數據更易於使用並且變得更加美味。

可用性測試

最後但同樣重要的是，你必須測試視覺效果。 因為如果沒有人了解的話，殺手級的科學數據視覺化還有什麼意義呢？

回饋迴路

回饋循環是你最好的朋友。 將您的視覺效果展示給一些人，看看他們的想法。 這就像是一場大型演出前的彩排。

A/B 測試

嘗試一些 A/B 測試。 展示兩個不同的版本，看看哪一個符合要求。

科學數據視覺化常見問題解答

什麼是科學數據視覺化？

科學數據視覺化就像將所有這些令人難以置信的數字、數據集和研究結果轉化為視覺效果。

我說的是圖形、圖表，甚至 3D 模型。 可以將其視為對您眼睛的一種享受，同時使複雜的內容更容易理解。 這是關於以最引人入勝的方式用數據講述一個故事。

為什麼它在科學上很重要？

科學充滿了複雜的資訊。 可視化有助於分解它。 想像一下，您正試著了解人類基因組或氣候模式。

讀表？ 並不適合所有人。

但是給我看一張顏色編碼的地圖或動態圖表嗎？ 現在你說！ 它使無形的東西變得有形，有助於理解，並極大地促進了科學家之間和公眾之間的溝通。

哪些工具在這方面很受歡迎？

哦，夥計，有一堆。 一些重量級人物包括 wpDataTables、Tableau、D3.js 和 Matplotlib 等 Python 函式庫。

還有專為 3D 愛好者打造的Paraview 。 選擇工具？ 這就像問某人最喜歡的冰淇淋口味一樣。 取決於工作、您的品味以及您想要深入定制和互動性的程度。

顏色如何影響資料視覺化？

顏色就是一切，我的朋友。 它們可以突出趨勢、區分數據集並營造氣氛。

看過熱圖嗎？

那些紅色和藍色不僅僅是為了展示。 不過要小心！ 糟糕的顏色選擇可能會產生誤導或混淆。 永遠記住：那裡有色盲的人，所以可訪問性是關鍵。

您能建議一些最佳實踐嗎？

絕對地！ 首先，保持簡單。 超載的視覺效果就像以 100 英里每小時的速度說話——沒有人能理解。 力求清晰。

一致性是你的夥伴，對相似的資料類型使用相似的視覺效果。 並且請務必引用您的資料來源。 這是一個金塊：迭代並獲取回饋。

互動性發揮什麼作用？

互動性就像是上面的櫻桃。 您不只是查看數據，而是參與其中。 放大、過濾、探索！

它使數據變得個人化、相關。 它不再是獨白，而是觀看者和數據之間的對話。 確實，它把被動的觀眾變成了主動的探索者。

資訊圖表和資料視覺化有什麼區別？

啊，一個經典的查詢！ 資訊圖表就像用設計和一些數據來講故事。 它們是結構化的、主題性的。

現在，數據視覺化更像是對純數據的原始、無腳本的一瞥。 資訊圖表描繪了一幅廣闊的圖景，而數據視覺化則深入細節。 蘋果和橙子，但它們本身都很美味。

您如何處理大型資料集？

大數據，大挑戰，對嗎？ 但是，訣竅在於採樣、聚合，有時還在於簡化。

把它想像成製作冰沙——你將很多東西混合成易於消化的形式。 當然，工具有幫助。 現代數據可以處理大量數據點，但請記住：重要的不僅是數量，還有數據的品質和相關性。

對初學者有什麼建議嗎？

好吧，菜鳥，這是獨家新聞。 從一個目的開始，一個你想要回答的明確問題。 熟悉基礎知識，也許拿起一個工具並嘗試一下。

這裡有海量的線上資源、教學課程和課程。 但最重要的是，練習、練習、再練習。 嘿，不要害怕犯錯——他們是最好的老師。 潛入，數據很好！

科學數據可視化的結論

為什麼科學數據視覺化很重要？

  • 首先，我們的大腦？ 有線視覺效果。
  • 那些瘋狂的複數？ 當它們被拉出來時會變得更容易。
  • 讓我們面對現實吧，一張時髦的圖表甚至可以讓最枯燥的數據變得流行起來。

老實說，無論您是在研究最新的研究，試圖向某人解釋您的發現，還是只是想在雞尾酒會上給人留下深刻印象，這些視覺效果都很重要。 深入這個世界，您將永遠不會再以同樣的方式查看數據。

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