Tipps zur Visualisierung wissenschaftlicher Daten: Komplexes einfach machen

Veröffentlicht: 2023-10-02

Kennen Sie das Gefühl, wenn Sie von einem Bild getroffen werden, das so kraftvoll ist, dass es einfach hängen bleibt? Das ist die Magie der Visualisierung, insbesondere wenn es um die Visualisierung wissenschaftlicher Daten geht.

Halten. Ich kann hören, wie sich die Zahnräder drehen. Warum sollte es dich interessieren?

Wir leben im Zeitalter der Daten . Überall. Jede Sekunde.
Aber seien wir ehrlich – allein Zahlen? Schlummerfest .
Visuals? Das ist der Punkt, an dem die Party beginnt. Wir erinnern uns an sie, begreifen sie, fühlen sie.

Am Ende dieses Artikels werden Sie verstehen, warum jeder Wissenschaftler, jeder Student oder jeder zufällige Joe, der im Internet surft (ja, Sie!) davon wissen sollte. Wir werden Folgendes erkunden:

Warum? Der absolute Bedarf an Visualisierung in dieser Big-Data-Welt.
Was? Tauchen Sie ein in einige atemberaubende Beispiele.
Wie? Die Werkzeuge und Techniken, die diese Kunst (und Wissenschaft) zum Leben erwecken.

Kategorien der Datenvisualisierung in der Wissenschaft

Daten nach Kategorie

Lassen Sie uns die verschiedenen Formen der Datenvisualisierung in der Wissenschaft untersuchen. An erster Stelle stehen kategoriale Daten , die sich mit nicht-numerischen Klassifizierungen befassen.

Balkendiagramme

Mit wpDataTables erstelltes Diagramm

Betrachten Sie Balkendiagramme als Grundausstattung der Datendarstellung – grundlegend und doch unverzichtbar. Diese vertikalen oder horizontalen Balken veranschaulichen die Verteilung der Kategorien, beispielsweise die Bevorzugung von Tee gegenüber Kaffee.

Kreisdiagramme

Als nächstes haben wir kreisförmige Diagramme, allgemein bekannt als Kreisdiagramme. Stellen Sie sich einen Dessertkuchen vor, der in Segmente geschnitten ist, von denen jedes eine Kategorie darstellt. Wenn eine Hälfte aus Apfel und die andere aus Kirsche besteht, wissen Sie, dass Sie eine gleichmäßige Verteilung haben.

Numerische Daten

Weiter geht es mit numerischen Daten , die quantifizierbare Variablen beinhalten. Wie viele Schritte machen Sie beispielsweise täglich?

Liniendiagramme

Mit wpDataTables erstelltes Diagramm

Liniendiagramme dienen als Achterbahnfahrt der Daten, die auf der Grundlage numerischer Werte schwanken. Wenn Sie Ihre tägliche Schrittzahl überwachen, zeigt die Linie die Abweichungen an.

Häufigkeitsdiagramme

Häufigkeitsdiagramme oder Histogramme sind spezielle Balkendiagramme, bei denen Balken nebeneinander liegen. Sie eignen sich ideal zur Darstellung numerischer Bereiche, beispielsweise der Anzahl der Personen, die täglich 5.000 bis 10.000 Schritte zurücklegen.

Geodaten

Als nächstes befassen wir uns mit räumlichen Daten und konzentrieren uns dabei auf geografische Aspekte.

Geografische Karten

Im Bereich der Datenvisualisierung in der Wissenschaft ähneln geografische Karten fortschrittlichen GPS-Systemen und zeigen Daten für verschiedene Regionen an, beispielsweise die Dichte von Fitnessstudios in verschiedenen Städten.

Wärmekarten

Wärmekarten fungieren als Stimmungsindikatoren der Erde, wobei sich die Farben je nach Daten ändern. Eine rote Zone könnte ein Hochtemperaturgebiet bedeuten.

Multi-Aspekt-Daten

Schließlich haben wir Multiaspektdaten , die komplex und mehrdimensional sind.

Punktdiagramme

Punktdiagramme oder Streudiagramme sind wie ein visuelles Fest. Jeder Punkt stellt ein Datenelement dar und seine Position verrät bestimmte Attribute. Es ist reich an Informationen, kann aber überwältigend sein.

Koordinatendiagramme

Koordinatendiagramme, auch Parallelkoordinaten genannt, ähneln einer komplizierten String-Kunst. Sie verbinden mehrere Datenpunkte durch sich kreuzende Linien und sind nützlich für den gleichzeitigen Vergleich mehrerer Variablen.

Prinzipien für eine effektive Datenvisualisierung in der Wissenschaft

Einfachheit und Komplexität in Einklang bringen

Lassen Sie uns das Wesentliche der Datenvisualisierung in der Wissenschaft diskutieren: die Spannung zwischen Einfachheit und Komplexität .

Reduzierung der psychischen Belastung

Haben Sie sich jemals von einem komplexen Diagramm überwältigt gefühlt? Das ist kognitive Belastung. Ziel ist es, diese zu minimieren. Stellen Sie sich das wie das Kuratieren einer Playlist vor; Sie würden unterschiedliche Genres nicht willkürlich vermischen.

Komplexität annehmen

Allerdings ist Komplexität nicht grundsätzlich negativ. Es ist, als würde man ein Gericht würzen; ein Strich verstärkt, aber eine Überladung überwältigt.

Die Rolle der Farbe

Farbe ist nicht nur ästhetisch; Es ist ein kommunikatives Werkzeug zur Datenvisualisierung in der Wissenschaft .

Die Sprache der Farben

Farben vermitteln Emotionen. Blau kann beruhigen, während Rot Aufmerksamkeit fordert. Wählen Sie Farben so, als würden Sie die Atmosphäre eines Raumes bestimmen.

Inklusivität in Farbe

Denken Sie daran, dass die Farbwahrnehmung von Mensch zu Mensch unterschiedlich ist. Entwerfen Sie mit farbenblinden Farbpaletten, um alle einzubeziehen.

Textkomponenten

Textelemente sind die unterstützenden Akteure bei der Datenvisualisierung in der Wissenschaft .

Identifikatoren

Identifikatoren oder Labels dienen als Einleitung. Sie verdeutlichen, was jede Achse oder jedes Element darstellt.

Wichtige Leitfäden

Wichtige Leitfäden oder Legenden dienen als Glossar der Daten und erläutern Symbole oder Farben. Sie sind Ihre Referenz.

Benutzerinteraktion

Schließlich verbessert Interaktivität das Benutzererlebnis.

Vergrößerung

Bei der Datenvisualisierung in der Wissenschaft ermöglichen Zoomfunktionen eine detaillierte Untersuchung und lösen kleinere Rätsel innerhalb der Daten.

Informationsblasen

Wenn Sie mit der Maus über Datenpunkte fahren, erscheinen Informationsblasen oder Tooltips, die zusätzliche Einblicke wie geflüsterte Geheimnisse bieten.

Tools und Software zur wissenschaftlichen Datenvisualisierung

Empfohlenes Tool: wpDataTables

Du stehst also auf Daten, oder? Vielleicht sind Sie Wissenschaftler, Vermarkter oder einfach nur ein Datenfreak. So oder so, Sie haben Zahlen und müssen dafür sorgen, dass sie gut aussehen. Geben Sie wpDataTables ein. Dies ist nicht nur ein weiteres WordPress-Plugin; Es ist wie das Schweizer Taschenmesser für Ihre Daten.

Einfache Einrichtung : Laden Sie Ihre Datei hoch, fügen Sie eine MySQL-Abfrage ein oder geben Sie einfach die Daten ein. Du wählst.
Passen Sie wie ein Profi an : Möchten Sie, dass Ihr Tisch reagiert? Oder vielleicht interessieren Sie sich für bedingte Formatierung. Du hast es.
Veröffentlichen und boomen : Sobald Sie zufrieden sind, fügen Sie diese Tabelle in einen Beitrag oder eine Seite ein.

Warum es großartig ist

Daten zu Steroiden : Dies gilt nicht nur für einfache Tabellen. Wir sprechen von Finanzberichten, wissenschaftlicher Datenvisualisierung und sogar Amazon-Vergleichstabellen.
Filter und Suchen : Sie haben einen riesigen Tisch? Keine Sorge. Erweiterte Filter helfen Ihnen, schnell zu finden, was Sie brauchen.
Echtzeitdiagramme : Ja, Ihre Daten können in ein Live-Diagramm umgewandelt werden. Wie cool ist das?

Add-Ons? Oh ja. Erweitern Sie Ihr Datenspiel mit leistungsstarken Add-ons. Von der Berichtserstellung bis hin zur Formularintegration sind keine Grenzen gesetzt.

Wer nutzt es? Über 70.000 Unternehmen und Privatpersonen. Von der Wirtschaft bis zur Wissenschaft hat dieses Plugin Fans.

Wenn Sie also Ihre Daten von „meh“ in „WOW“ verwandeln möchten, ist wpDataTables Ihre Anlaufstelle. Vertrauen Sie mir, Ihre Daten werden es Ihnen danken.

Open-Source-Tools

Sie sind also bereit, in die Welt der wissenschaftlichen Datenvisualisierung einzutauchen, aber Sie fragen sich: „Wo soll ich überhaupt anfangen?“ Machen Sie sich keine Sorgen; Es gibt Tools für jeden Geschmack und jedes Budget.

Matplotlib

Matplotlib ist wie das Schweizer Taschenmesser für Datenvisualisierungen. Es ist Open Source, das heißt, es ist kostenlos und anpassbar. Sie können alle Arten von Diagrammen und Grafiken erstellen.

ggplot2

ggplot2 ist wie ein DIY-Kit zum Erstellen von Visuals, inspiriert von The Grammar of Graphics.

Sie bringen die Daten in die Tabelle, teilen ggplot2 mit, wie Elemente aussehen sollen und welche Formen verwendet werden sollen, und ggplot2 kümmert sich um alle Details.

Kommerzielle Werkzeuge

Okay, lasst uns über große Ligen reden. Wenn Sie etwas Geld übrig haben, sind dies die Ferraris der wissenschaftlichen Datenvisualisierung .

Tableau

Tableau ist wie Photoshop für Daten. Es ist elegant, leistungsstark und lässt Sie wie ein Profi aussehen, auch wenn Sie nur herumalbern.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ist so etwas wie die Schweizer Uhr unter den Datentools. Es ist präzise, zuverlässig und lässt sich in alle Microsoft-Komponenten integrieren, die Sie wahrscheinlich bereits verwenden.

Für Unternehmenstypen ist es eine selbstverständliche Wahl.

Best Practices für die Visualisierung wissenschaftlicher Daten

Datenvorverarbeitung

Okay, Sie haben sich also für Ihr Tool entschieden und sind ganz aufgeregt, aber warten Sie – bevor Sie in die Tiefen der wissenschaftlichen Datenvisualisierung eintauchen, müssen Sie die Daten vorbereiten. Es ist, als würde man Hühnchen marinieren, bevor man es grillt; Vertrauen Sie mir, es macht den Unterschied.

Datenreinigung

Das Wichtigste zuerst: Datenbereinigung. Befreien Sie sich von den Dingen, die Ihrer Geschichte nicht weiterhelfen.

Datentransformation

Dann kommt die Datentransformation. Das ist, als würde man aus dieser Tüte Süßigkeiten ein Gourmet-Dessert machen. Vielleicht schmelzen Sie die Schokolade oder verwandeln die Gummibärchen in eine Soße. Sie machen die Arbeit mit den Daten einfacher und viel köstlicher.

Usability-Tests

Zu guter Letzt müssen Sie dieses Bild testen. Denn welchen Sinn hat eine umwerfende wissenschaftliche Datenvisualisierung, wenn sie niemand versteht?

Rückkopplungsschleifen

Feedbackschleifen sind hier Ihre beste Freundin. Zeigen Sie Ihr Bild einigen Leuten und sehen Sie, was sie denken. Es ist wie eine Generalprobe vor der großen Show.

A/B-Tests

Versuchen Sie es mit A/B-Tests. Zeigen Sie zwei verschiedene Versionen und sehen Sie, welche ins Schwarze trifft.

FAQ zur wissenschaftlichen Datenvisualisierung

Was ist wissenschaftliche Datenvisualisierung?

Bei der wissenschaftlichen Datenvisualisierung geht es darum, all diese verblüffenden Zahlen, Datensätze und Forschungsergebnisse in visuelle Darstellungen umzuwandeln.

Ich spreche von Grafiken, Diagrammen und sogar 3D-Modellen. Betrachten Sie es als eine Wohltat für Ihre Augen und machen Sie gleichzeitig komplexe Dinge leichter verständlich. Es geht darum, eine Geschichte mit Daten auf möglichst ansprechende Weise zu erzählen.

Warum ist es in der Wissenschaft wichtig?

Die Wissenschaft ist voll von komplizierten Informationen. Visualisierung hilft, es aufzuschlüsseln. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, das menschliche Genom oder die Klimamuster zu verstehen.

Tabellen lesen? Nicht für jeden.

Aber zeigen Sie mir eine farbcodierte Karte oder ein dynamisches Diagramm? Jetzt redest du! Es macht das Immaterielle greifbar, fördert das Verständnis und fördert die Kommunikation zwischen Wissenschaftlern und der Öffentlichkeit erheblich.

Welche Tools sind dafür beliebt?

Oh Mann, da sind eine ganze Menge. Einige Schwergewichte sind wpDataTables, Tableau, D3.js und Python-Bibliotheken wie Matplotlib.

Dann gibt es Paraview für die 3D-Enthusiasten da draußen. Ein Werkzeug auswählen? Das ist, als würde man jemanden nach seiner Lieblingseissorte fragen. Hängt von der Aufgabe, Ihrem Geschmack und davon ab, wie tief Sie in die Bereiche Individualisierung und Interaktivität eintauchen möchten.

Wie wirken sich Farben auf die Datenvisualisierung aus?

Farben sind alles , mein Freund. Sie können Trends hervorheben, Datensätze differenzieren und Stimmung machen.

Schon mal eine Heatmap gesehen?

Diese Rot- und Blautöne dienen nicht nur der Show. Aber sei vorsichtig! Eine schlechte Farbauswahl kann irreführend oder verwirrend sein. Und denken Sie immer daran: Es gibt farbenblinde Menschen, daher ist Barrierefreiheit der Schlüssel.

Können Sie einige Best Practices vorschlagen?

Absolut! Halten Sie es zunächst einmal einfach . Das Überladen mit Bildern ist, als würde man mit 100 Meilen pro Stunde reden – niemand versteht es. Streben Sie nach Klarheit.

Konsistenz ist Ihr Kumpel, verwenden Sie ähnliche visuelle Elemente für ähnliche Datentypen. Und bitte, oh bitte, geben Sie immer Ihre Datenquellen an. Und hier ist das Goldstück: Iterieren Sie und holen Sie Feedback ein.

Welche Rolle spielt Interaktivität?

Interaktivität ist wie das Sahnehäubchen. Anstatt nur auf Daten zu schauen, beschäftigen Sie sich mit ihnen. Vergrößern, filtern, erkunden!

Es macht Daten persönlich und relevant. Es ist kein Monolog mehr, sondern ein Dialog zwischen dem Betrachter und den Daten. Tatsächlich hat es aus passiven Zuschauern aktive Entdecker gemacht.

Was ist der Unterschied zwischen Infografik und Datenvisualisierung?

Ah, eine klassische Frage! Infografiken sind wie Geschichtenerzählen mit Design und einigen Daten. Sie sind strukturiert und thematisch.

Heutzutage ähneln Datenvisualisierungen eher rohen, nicht geschriebenen Einblicken in reine Daten. Während Infografiken ein umfassendes Bild zeichnen, gehen Datenvisualisierungen tief in die Einzelheiten ein. Äpfel und Orangen, aber beide für sich genommen köstlich.

Wie gehen Sie mit großen Datenmengen um?

Big Data, große Herausforderungen, oder? Der Trick liegt jedoch in der Stichprobenziehung, Aggregation und manchmal auch in der Vereinfachung.

Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einen Smoothie zubereiten – Sie mixen viel in ein bekömmliches Format. Werkzeuge helfen natürlich. Die modernen Systeme können Tonnen von Datenpunkten verarbeiten, aber denken Sie daran: Es kommt nicht nur auf die Quantität, sondern auch auf die Qualität und Relevanz der Daten an.

Irgendwelche Tipps für Anfänger?

Okay, Neuling, hier ist der Überblick. Beginnen Sie mit einem Ziel, einer klaren Frage, auf die Sie eine Antwort wünschen. Machen Sie sich mit den Grundlagen vertraut, schnappen Sie sich vielleicht ein Werkzeug und experimentieren Sie damit herum.

Es gibt eine Vielzahl von Online-Ressourcen, Tutorials und Kursen. Aber am wichtigsten ist: üben, üben, üben. Und hey, haben Sie keine Angst davor, Fehler zu machen – sie sind die besten Lehrer. Tauchen Sie ein, die Daten sind in Ordnung!

Fazit zur wissenschaftlichen Datenvisualisierung

Warum ist die Visualisierung wissenschaftlicher Daten überhaupt eine große Sache?

Zunächst einmal unser Gehirn? Für die visuelle Darstellung verkabelt.
Diese verrückten komplexen Zahlen? Sie werden viel einfacher, wenn sie herausgezogen werden.
Und seien wir ehrlich: Ein schickes Diagramm kann selbst die trockensten Daten zum Platzen bringen.

Ehrlich gesagt, egal, ob Sie sich über die neuesten Forschungsergebnisse informieren, jemandem Ihre Erkenntnisse erklären möchten oder einfach nur auf einer Cocktailparty beeindrucken möchten, diese visuellen Elemente sind wichtig . Tauchen Sie ein in diese Welt und Sie werden Daten nie wieder auf die gleiche Weise sehen.

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