Consejos para la visualización de datos científicos: simplificar lo complejo
Publicado: 2023-10-02¿Conoces esa sensación cuando te golpea una imagen tan poderosa que simplemente se queda? Esa es la magia de la visualización, especialmente cuando hablamos de visualización de datos científicos .
Sostener. Puedo oír los engranajes girando. ¿Por qué debería importarte ?
- Vivimos en la era de los datos . En todos lados. Cada segundo.
- Pero seamos realistas: ¿solo números? Fiesta de la siesta .
- ¿Imágenes? Ahí es donde está la fiesta. Los recordamos, los captamos, los sentimos .
Al final de este artículo, comprenderá por qué todo científico, estudiante o cualquiera que navegue por la web (¡sí, usted!) debería saber esto. Exploraremos:
- ¿Por qué? La absoluta necesidad de visualización en este mundo de big data.
- ¿Qué? Sumérgete en algunos ejemplos asombrosos.
- ¿Cómo? Las herramientas y técnicas que dan vida a este arte (y ciencia).
Categorías de visualización de datos en ciencia
Datos por categoría
Exploremos las diversas formas de visualización de datos en la ciencia . El primero en la lista son los datos categóricos , que se ocupan de clasificaciones no numéricas.
Gráficos de barras
Gráfico creado con wpDataTables
Considere los gráficos de barras como el elemento básico de la representación de datos: básico pero indispensable. Estas barras verticales u horizontales ilustran la distribución de categorías, como la preferencia por el té sobre el café.
Gráficos circulares
A continuación, tenemos gráficos circulares, comúnmente conocidos como gráficos circulares. Imagine un pastel de postre cortado en segmentos, cada uno de los cuales representa una categoría. Si la mitad es manzana y la otra cereza, sabrás que tienes una distribución uniforme.
Datos numéricos
Continuando, tenemos datos numéricos , que involucran variables cuantificables. Por ejemplo, ¿cuántos pasos das diariamente?
Gráficos de líneas
Gráfico creado con wpDataTables
Los gráficos de líneas actúan como una montaña rusa de datos y fluctúan según valores numéricos. Si estás monitoreando tu recuento diario de pasos, la línea indicará las variaciones.
Gráficos de frecuencia
Los gráficos de frecuencia, o histogramas, son gráficos de barras especializados donde las barras son adyacentes, ideales para mostrar rangos numéricos, como el número de personas que dan entre 5.000 y 10.000 pasos diarios.
Datos espaciales
A continuación, profundizamos en los datos espaciales , centrándonos en los aspectos geográficos.
Mapas Geográficos
En el ámbito de la visualización de datos en la ciencia , los mapas geográficos son como sistemas GPS avanzados, que muestran datos de varias regiones, como la densidad de gimnasios en diferentes ciudades.
Mapas Térmicos
Los mapas térmicos actúan como indicadores del estado de ánimo de la Tierra, y los colores cambian según los datos. Una zona roja podría significar un área de alta temperatura.
Datos multiaspectos
Por último, tenemos datos multiaspectos , que son complejos y multidimensionales.
Gráficos de puntos
Los diagramas de puntos, o diagramas de dispersión, son como una fiesta visual. Cada punto significa un elemento de datos y su posición revela atributos específicos. Es rico en información pero puede resultar abrumador.
Parcelas de coordenadas
Los gráficos de coordenadas, también conocidos como coordenadas paralelas, se asemejan a un intrincado arte de cuerdas. Conectan múltiples puntos de datos a través de líneas que se cruzan, lo que es útil para comparar múltiples variables simultáneamente.
Principios para una visualización de datos eficaz en la ciencia
Equilibrando la simplicidad y la complejidad
Analicemos la esencia de la visualización de datos en la ciencia : la tensión entre simplicidad y complejidad .
Reducir la tensión mental
¿Alguna vez te has sentido abrumado por un gráfico complejo? Esa es la carga cognitiva. El objetivo es minimizarlo. Piense en ello como seleccionar una lista de reproducción; no mezclarías géneros dispares al azar.
Abrazar la complejidad
Sin embargo, la complejidad no es inherentemente negativa. Es como condimentar un plato; un guión mejora, pero una sobrecarga abruma.
El papel del color
El color no es meramente estético; Es una herramienta comunicativa en la visualización de datos en la ciencia .
El lenguaje de los colores
Los colores transmiten emociones. El azul puede calmar, mientras que el rojo exige atención. Elija colores como si estuviera creando el ambiente de una habitación.
Inclusividad en color
Recuerde, la percepción del color varía entre las personas. Diseñe con paletas aptas para daltónicos para ser inclusivo.
Componentes textuales
Los elementos textuales son los actores de apoyo en la visualización de datos en la ciencia .
Identificadores
Los identificadores o etiquetas sirven como presentaciones. Aclaran qué representa cada eje o elemento.
Guías clave
Las guías clave, o leyendas, actúan como glosario de datos y explican símbolos o colores. Son tu referencia de referencia.
Compromiso del usuario
Finalmente, la interactividad mejora la experiencia del usuario.
Aumento
En la visualización de datos en ciencia , las funciones de zoom permiten un examen detallado y resuelven misterios menores dentro de los datos.
Burbujas de información
Al pasar el cursor sobre los puntos de datos, aparecen burbujas de información, o información sobre herramientas, que ofrecen información adicional, como secretos susurrados.
Herramientas y software para visualización de datos científicos
Herramienta destacada: wpDataTables
Entonces te gustan los datos, ¿eh? Tal vez seas un científico, un especialista en marketing o simplemente un experto en datos. De cualquier manera, tienes números y necesitas que se vean bien. Ingrese wpDataTables . Este no es sólo otro complemento de WordPress; es como la navaja suiza para sus datos.
- Configuración sencilla : cargue su archivo, pegue una consulta MySQL o simplemente escriba los datos. Tu eliges.
- Personaliza como un profesional : ¿Quieres que tu mesa responda? O tal vez te guste el formato condicional. Lo entendiste.
- Publicar y auge : una vez que estés satisfecho, coloca esa tabla en una publicación o página.
Por qué es genial
- Datos sobre esteroides : esto no es solo para tablas básicas. Estamos hablando de informes financieros, visualización de datos científicos e incluso tablas comparativas de Amazon.
- Filtros y búsquedas : ¿Tienes una mesa enorme? No hay problema. Los filtros avanzados te ayudan a encontrar lo que necesitas rápidamente.
- Gráficos en tiempo real : Sí, sus datos pueden convertirse en un gráfico en vivo. ¿Cuan genial es eso?
¿Complementos? Oh sí. Amplíe su juego de datos con potentes complementos. Desde la creación de informes hasta la integración de formularios, el cielo es el límite.
¿Quién lo está usando? Más de 70.000 empresas y particulares. Desde los negocios hasta la ciencia, este complemento tiene seguidores.
Entonces, si está buscando convertir sus datos de "meh" a "WOW", wpDataTables es su opción. Créeme, tus datos te lo agradecerán.
Herramientas de código abierto
Entonces, estás listo para sumergirte en el mundo de la visualización de datos científicos , pero te preguntas: "¿Por dónde empiezo?". No te preocupes; Hay herramientas para cada estilo y presupuesto.
Matplotlib
Matplotlib es como la navaja suiza para imágenes de datos. Es de código abierto, lo que significa que es gratuito y personalizable. Puedes hacer todo tipo de cuadros y gráficos.
ggplot2
ggplot2 es como un kit de bricolaje para crear imágenes, inspirado en The Grammar of Graphics.
Usted trae los datos a la tabla, le dice a ggplot2 cómo deberían verse los elementos y qué formas usar, y él se encarga de todo el meollo de la cuestión por usted.
Herramientas comerciales
Muy bien, hablemos de grandes ligas. Si tiene algo de dinero para gastar, estos son los Ferraris de la visualización de datos científicos .
Cuadro
Tableau es como Photoshop para los datos. Es elegante, potente y te hace parecer un profesional incluso si solo estás jugando.
Microsoft PowerBI
Microsoft Power BI es como el reloj suizo de las herramientas de datos. Es preciso, confiable y se integra con todo el material de Microsoft que probablemente ya esté usando.
Es la opción obvia para los tipos corporativos.
Mejores prácticas para la visualización de datos científicos
Preprocesamiento de datos
Muy bien, ya escogiste tu herramienta, estás entusiasmado, pero espera: antes de sumergirte en lo más profundo de la visualización de datos científicos , debes preparar esos datos. Es como marinar pollo antes de asarlo; Créame, hace toda la diferencia.
Limpieza de datos
Lo primero es lo primero, limpieza de datos. Deshazte de las cosas que no ayudan a tu historia.
Transformación de datos
Luego viene la transformación de datos. Esto es como convertir esa bolsa de dulces en un postre gourmet. Tal vez estés derritiendo el chocolate o convirtiendo las gomitas en una salsa. Estás haciendo que sea más fácil trabajar con los datos y mucho más deliciosos.
Pruebas de usabilidad
Por último, pero no menos importante, debes probar esa imagen. Porque, ¿de qué sirve una visualización espectacular de datos científicos si nadie la entiende?
Circuitos de retroalimentacion
Los bucles de retroalimentación son tu mejor amigo aquí. Muestre su imagen a algunas personas y vea lo que piensan. Es como un ensayo general antes del gran espectáculo.
Pruebas A/B
Pruebe algunas pruebas A/B. Muestre dos versiones diferentes y vea cuál da en el blanco.
Preguntas frecuentes sobre visualización de datos científicos
¿Qué es la visualización de datos científicos?
La visualización de datos científicos es como tomar todos esos números, conjuntos de datos y hallazgos de investigaciones alucinantes y convertirlos en imágenes.
Me refiero a gráficos, tablas e incluso modelos 3D. Piense en ello como un regalo para sus ojos y al mismo tiempo hace que las cosas complejas sean más fáciles de entender. Se trata de contar una historia con datos de la manera más atractiva posible.
¿Por qué es importante en la ciencia?
La ciencia está repleta de información complicada. La visualización ayuda a descomponerlo. Imagínese que está tratando de entender el genoma humano o los patrones climáticos.
¿Mesas de lectura? No para todos.
¿Pero mostrarme un mapa codificado por colores o un gráfico dinámico? ¡Ahora estas hablando! Hace tangible lo intangible, ayuda a la comprensión y mejora seriamente la comunicación entre los científicos y el público.
¿Qué herramientas son populares para esto?
Oh hombre, hay un montón. Algunos pesos pesados son las bibliotecas wpDataTables, Tableau, D3.js y Python como Matplotlib.
Luego está Paraview para los entusiastas del 3D. ¿Elegir una herramienta? Es como preguntarle a alguien cuál es su sabor de helado favorito. Depende del trabajo, tus gustos y qué tan profundo quieras profundizar en la personalización y la interactividad.
¿Cómo impactan los colores en la visualización de datos?
Los colores lo son todo , amigo. Pueden resaltar tendencias, diferenciar conjuntos de datos y crear el ambiente.
¿Alguna vez has visto un mapa de calor?
Esos rojos y azules no son sólo para lucirse. ¡Pero ten cuidado! Una mala elección de colores puede inducir a error o confundir. Y recuerde siempre: hay personas daltónicas, por lo que la accesibilidad es clave.
¿Puede sugerir algunas mejores prácticas?
¡Absolutamente! En primer lugar, mantenlo simple . Sobrecargar imágenes es como hablar a 100 mph: nadie lo entiende. Apunte a la claridad.
La coherencia es tu amiga, utiliza imágenes similares para tipos de datos similares. Y por favor, por favor, cite siempre sus fuentes de datos. Y aquí hay una pepita de oro: iterar y obtener comentarios.
¿Qué papel juega la interactividad?
La interactividad es como la guinda del pastel. En lugar de limitarse a mirar los datos, interactúa con ellos. ¡Acerca, filtra, explora!
Hace que los datos sean personales y relevantes. Ya no es un monólogo, sino un diálogo entre el espectador y los datos. En verdad, ha convertido a los espectadores pasivos en exploradores activos.
¿Cuál es la diferencia entre infografía y visualización de datos?
¡Ah, una consulta clásica! Las infografías son como contar historias con diseño y algunos datos. Son estructurados, temáticos.
Ahora, las visualizaciones de datos se parecen más a vislumbres sin guión y sin guión de datos puros. Si bien las infografías muestran un panorama amplio, las visualizaciones de datos profundizan en detalles específicos. Manzanas y naranjas, pero ambas deliciosas por derecho propio.
¿Cómo maneja grandes conjuntos de datos?
Big data, grandes desafíos, ¿verdad? Pero el truco está en el muestreo, la agregación y, a veces, la simplificación.
Piensa en ello como si estuvieras haciendo un batido: mezclas mucho en un formato digerible. Las herramientas ayudan, por supuesto. Los modernos pueden manejar toneladas de datos, pero recuerde: no es sólo la cantidad, sino la calidad y relevancia de los datos lo que cuenta.
¿Algún consejo para principiantes?
Muy bien, novato, aquí está la primicia. Comience con un propósito, una pregunta clara que desee responder. Familiarícese con los conceptos básicos, tal vez elija una herramienta y pruebe.
Hay un mar de recursos, tutoriales y cursos en línea. Pero lo más importante es practicar, practicar y practicar. Y oye, no tengas miedo de cometer errores: son los mejores profesores. ¡Sumérgete, los datos están bien!
Conclusión sobre la visualización de datos científicos
¿Por qué la visualización de datos científicos es tan importante?
- En primer lugar, ¿nuestro cerebro? Cableado para imágenes.
- ¿Esos locos números complejos? Se vuelven mucho más fáciles cuando se extienden.
- Y seamos realistas, un gráfico elegante puede hacer resaltar incluso los datos más aburridos.
Honestamente, ya sea que estés interesado en las últimas investigaciones, tratando de explicar tus hallazgos a alguien o simplemente tratando de impresionar en un cóctel, estas imágenes son importantes . Sumérgete en este mundo y nunca volverás a ver los datos de la misma manera.
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