Sfaturi pentru vizualizarea datelor științifice: simplificarea complexului

Publicat: 2023-10-02

Știi acel sentiment când ești lovit de o imagine atât de puternică încât pur și simplu ține? Aceasta este magia vizualizării, mai ales când vorbim de vizualizarea datelor științifice .

Rezistaţi. Aud roțile rotindu-se. De ce ar trebui să -ți pese?

Trăim în era datelor . Pretutindeni. Fiecare secunda.
Dar să fim realiști – doar numerele? Snooze fest .
Imagini vizuale? Acum acolo e petrecerea. Ne amintim de ele, le primim, le simțim .

Până la sfârșitul acestei piese, vei înțelege de ce fiecare om de știință, student sau Joe aleatoriu care navighează pe web (da, tu!) ar trebui să știe despre asta. Vom explora:

De ce? Nevoia absolută de vizualizare în această lume a datelor mari.
Ce? Scufundați-vă în câteva exemple uluitoare.
Cum? Instrumentele și tehnicile care aduc această artă (și știință) la viață.

Categorii de vizualizare a datelor în știință

Date pe categorii

Să explorăm diferitele forme de vizualizare a datelor în știință . Primul pe listă este datele categorice , care se ocupă de clasificări nenumerice.

Grafice cu bare

Diagramă creată cu wpDataTables

Considerați graficele cu bare ca ținuta de bază a reprezentării datelor - de bază, dar indispensabilă. Aceste bare verticale sau orizontale ilustrează distribuția categoriilor, cum ar fi preferința pentru ceai față de cafea.

Grafice circulare

În continuare, avem grafice circulare, cunoscute în mod obișnuit ca diagrame circulare. Imaginați-vă o plăcintă de desert tăiată în segmente, fiecare reprezentând o categorie. Dacă o jumătate este măr și cealaltă este cireș, știi că ai o distribuție uniformă.

Date numerice

Mergând mai departe, avem date numerice , care implică variabile cuantificabile. De exemplu, câți pași faci zilnic?

Diagrame cu linii

Diagramă creată cu wpDataTables

Diagramele cu linii servesc ca un roller coaster al datelor, fluctuand pe baza valorilor numerice. Dacă vă monitorizați numărul zilnic de pași, linia va indica variațiile.

Diagrame de frecvență

Diagramele de frecvență sau histogramele sunt grafice cu bare specializate în care barele sunt adiacente, ideale pentru a afișa intervale numerice, cum ar fi numărul de persoane care fac zilnic 5.000-10.000 de pași.

Informație spatiala

În continuare, ne aprofundăm în datele spațiale , concentrându-ne pe aspectele geografice.

Hărți geografice

În domeniul vizualizării datelor în știință , hărțile geografice sunt ca sistemele GPS avansate, care afișează date pentru diferite regiuni, cum ar fi densitatea sălilor de sport din diferite orașe.

Hărți termice

Hărțile termice acționează ca indicatori de dispoziție ai Pământului, culorile schimbându-se pe baza datelor. O zonă roșie ar putea semnifica o zonă cu temperatură ridicată.

Date cu mai multe aspecte

În cele din urmă, avem date cu mai multe aspecte , care sunt complexe și multidimensionale.

Punct Plots

Graficele de puncte, sau graficele de dispersie, sunt ca o fiesta vizuală. Fiecare punct semnifică un element de date, iar poziția sa dezvăluie atribute specifice. Este bogat în informații, dar poate fi copleșitor.

Coordonate parcele

Graficele de coordonate, cunoscute și sub numele de coordonate paralele, seamănă cu arta complicată a șirurilor. Acestea conectează mai multe puncte de date prin linii care se intersectează, utile pentru compararea mai multor variabile simultan.

Principii pentru vizualizarea eficientă a datelor în știință

Echilibrarea simplității și complexității

Să discutăm despre esența vizualizării datelor în știință : tensiunea dintre simplitate și complexitate .

Reducerea tensiunii mentale

V-ați simțit vreodată copleșit de un grafic complex? Aceasta este încărcătura cognitivă. Scopul este de a-l minimiza. Gândiți-vă la asta ca la organizarea unui playlist; nu ai amesteca genuri disparate la întâmplare.

Îmbrățișând complexitatea

Cu toate acestea, complexitatea nu este în mod inerent negativă. Este ca și cum așezam un fel de mâncare; o liniuță sporește, dar o supraîncărcare copleșește.

Rolul culorii

Culoarea nu este doar estetică; este un instrument de comunicare în vizualizarea datelor în știință .

Limbajul culorilor

Culorile transmit emoții. Albastrul poate calma, în timp ce roșul necesită atenție. Alege culorile ca și cum ai stabili atmosfera unei camere.

Inclusivitate în culoare

Amintiți-vă, percepția culorilor variază în funcție de indivizi. Design cu palete prietenoase cu daltonii pentru a fi incluziv.

Componente Textuale

Elementele textuale sunt actorii susținători în vizualizarea datelor în știință .

Identificatori

Identificatorii sau etichetele servesc drept introduceri. Ele clarifică ce reprezintă fiecare axă sau element.

Ghiduri cheie

Ghidurile cheie, sau legendele, acționează ca un glosar al datelor, explicând simbolurile sau culorile. Ele sunt referința ta de referință.

Implicarea utilizatorului

În cele din urmă, interactivitatea îmbunătățește experiența utilizatorului.

Mărire

În vizualizarea datelor în știință , funcțiile de zoom permit o examinare detaliată, rezolvând misterele minore din date.

Bule de informații

La trecerea cu mouse-ul peste punctele de date apar bule de informații sau sfaturi instrumente, oferind informații suplimentare, cum ar fi secrete șoptite.

Instrumente și software pentru vizualizarea datelor științifice

Instrument recomandat: wpDataTables

Deci, ești pasionat de date, nu? Poate că ești un om de știință, un marketer sau doar un pasionat de date. Oricum, ai numere și trebuie să le faci să arate bine. Introduceți wpDataTables . Acesta nu este doar un alt plugin WordPress; este ca un cuțit elvețian pentru datele tale.

Configurare simplă : Încărcați fișierul, lipiți o interogare MySQL sau introduceți datele. Tu alegi.
Personalizează ca un profesionist : vrei ca masa ta să fie receptivă? Sau poate că sunteți în formatarea condiționată. Ai inteles.
Publicați și explodați : după ce sunteți fericit, plasați tabelul într-o postare sau într-o pagină.

De ce este grozav

Date despre steroizi : Acest lucru nu este doar pentru tabelele de bază. Vorbim de rapoarte financiare, de vizualizare a datelor științifice și chiar de tabele de comparație Amazon.
Filtre și căutări : aveți un tabel masiv? Nu vă faceți griji. Filtrele avansate vă ajută să găsiți rapid ceea ce aveți nevoie.
Diagrame în timp real : Da, datele dvs. pot deveni o diagramă live. Cat de tare e asta?

Suplimente? Oh da. Extindeți-vă jocul de date cu suplimente puternice. De la crearea de rapoarte până la integrări de formulare, cerul este limita.

Cine îl folosește? Peste 70.000 de companii și persoane fizice. De la afaceri la știință, acest plugin are fani.

Deci, dacă doriți să vă transformați datele de la „meh” la „WOW”, wpDataTables este alegerea dvs. Crede-mă, datele tale vă vor mulțumi.

Instrumente open source

Deci, sunteți gata să vă scufundați în lumea vizualizării datelor științifice , dar vă spuneți „De unde să încep?” Nu transpira; există instrumente pentru fiecare vibrație și buget.

Matplotlib

Matplotlib este ca cuțitul elvețian al armatei pentru imaginile de date. Este open-source, ceea ce înseamnă că este gratuit și personalizabil. Puteți realiza tot felul de diagrame și grafice.

ggplot2

ggplot2 este ca un kit de bricolaj pentru realizarea imaginilor, inspirat de The Grammar of Graphics.

Aduci datele pe tabel, îi spui lui ggplot2 cu ce elemente ar trebui să arate și ce forme să folosești, iar acesta se ocupă de toate problemele pentru tine.

Instrumente comerciale

Bine, hai să vorbim despre ligi mari. Dacă aveți niște bani de aruncat, acestea sunt Ferrari-urile vizualizării datelor științifice .

Tablou

Tableau este ca Photoshop pentru date. Este elegant, este puternic și te face să arăți ca un profesionist chiar dacă doar faci de cap.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI este ca ceasul elvețian al instrumentelor de date. Este precis, este de încredere și se integrează cu toate lucrurile Microsoft pe care probabil le utilizați deja.

Este alegerea simplă pentru tipurile de corporații.

Cele mai bune practici pentru vizualizarea datelor științifice

Preprocesarea datelor

Bine, așa că v-ați ales instrumentul, sunteți cu toții încântați, dar așteptați - înainte de a vă arunca în adâncul vizualizării datelor științifice , trebuie să pregătiți datele respective. Este ca și cum ați marina pui înainte de a-l grătar; crede-mă, face toată diferența.

Curățarea datelor

În primul rând, curățarea datelor. Scăpați de lucrurile care nu vă ajută povestea.

Transformarea datelor

Apoi urmează transformarea datelor. Este ca și cum ai transforma acea pungă de bomboane într-un desert gourmet. Poate topești ciocolata sau transformi gumele într-un sos. Faceți mai ușor de lucrat cu datele și mult mai delicioase.

Testare de utilizare

Nu în ultimul rând, trebuie să testați acea imagine. Pentru că ce rost are o vizualizare ucigașă a datelor științifice dacă nimeni nu le înțelege?

Bucle de feedback

Buclele de feedback sunt BFF-ul tău aici. Arată-ți vizualul câtorva oameni și vezi ce cred ei. Este ca o repetiție generală înainte de marele spectacol.

Testare A/B

Încercați niște teste A/B. Afișați două versiuni diferite și vedeți care dintre ele atinge obiectivul.

Întrebări frecvente despre vizualizarea datelor științifice

Ce este vizualizarea datelor științifice?

Vizualizarea datelor științifice este ca și cum ați lua toate acele numere uluitoare, seturi de date și descoperiri ale cercetării și le-ați transforma în imagini.

Mă refer la grafice, diagrame și chiar modele 3D. Gândește-te la asta ca oferind ochilor tăi un răsfăț în timp ce faci lucruri complexe mai ușor de înțeles. Este vorba despre a spune o poveste cu date în cel mai captivant mod posibil.

De ce este important în știință?

Știința este plină de informații complicate. Vizualizarea ajută la descompunerea acestuia. Imaginează-ți că încerci să-ți înțelegi genomul uman sau modelele climatice.

Mesele de citit? Nu pentru toata lumea.

Dar arată-mi o hartă cu coduri de culori sau un grafic dinamic? Acum vorbesti! Face intangibilul tangibil, ajută la înțelegere și stimulează serios comunicarea între oameni de știință și public.

Ce instrumente sunt populare pentru aceasta?

Oh, omule, sunt o grămadă. Unii jucători grei sunt bibliotecile wpDataTables, Tableau, D3.js și Python precum Matplotlib.

Apoi există Paraview pentru pasionații de 3D de acolo. Alegerea unui instrument? Este ca și cum ai întreba pe cineva aroma lui preferată de înghețată. Depinde de job, de gusturile dvs. și de cât de adânc doriți să vă scufundați în personalizare și interactivitate.

Cum influențează culorile vizualizarea datelor?

Culorile sunt totul , prietene. Pot evidenția tendințele, pot diferenția seturile de date și pot crea starea de spirit.

Ai văzut vreodată o hartă termică?

Acei roșu și albastru nu sunt doar pentru spectacol. Dar, fii atent! Alegerile slabe de culoare pot induce în eroare sau pot deruta. Și amintiți-vă întotdeauna: există oameni daltonici, așa că accesibilitatea este cheia.

Puteți sugera câteva bune practici?

Absolut! În primul rând, păstrează-l simplu . Supraîncărcarea imaginilor este ca și cum ai vorbi la 100 mph - nimeni nu înțelege. Țintește-te spre claritate.

Consecvența este prietenul tău, folosește imagini similare pentru tipuri de date similare. Și vă rog, vă rog, citați întotdeauna sursele de date. Și iată o pepită de aur: repetați și obțineți feedback.

Ce rol joacă interactivitatea?

Interactivitatea este ca cireșea de deasupra. În loc să te uiți doar la date, te interacționezi cu ele. Mărește, filtrează, explorează!

Face datele personale, relevante. Nu mai este un monolog, ci un dialog între privitor și date. Într-adevăr, a transformat spectatorii pasivi în exploratori activi.

Care este diferența dintre infografic și vizualizarea datelor?

Ah, o interogare clasică! Infografica este ca o povestire cu design și unele date. Sunt structurate, tematice.

Acum, vizualizările de date sunt mai degrabă ca niște priviri brute, fără scenarii, în date pure. În timp ce infograficele prezintă o imagine amplă, vizualizările datelor se aprofundează în detalii. Mere și portocale, dar ambele delicioase în sine.

Cum gestionați seturile mari de date?

Big data, mari provocări, nu? Dar trucul este în eșantionare, agregare și, uneori, simplificare.

Gândiți-vă la asta ca la prepararea unui smoothie - amestecați mult într-un format digerabil. Instrumentele ajută, desigur. Cele moderne pot gestiona tone de puncte de date, dar rețineți: nu contează doar cantitatea, ci calitatea și relevanța datelor.

Ceva sfaturi pentru incepatori?

Bine, începător, iată prima. Începeți cu un scop, o întrebare clară la care doriți să primiți răspuns. Familiarizați-vă cu elementele de bază, poate alegeți un instrument și jucați-vă.

Există o mulțime de resurse online, tutoriale și cursuri. Dar cel mai important, exersează, exersează, exersează. Și hei, nu vă speriați să faceți greșeli – ei sunt cei mai buni profesori. Scufundați-vă, datele sunt în regulă!

Concluzie privind vizualizarea datelor științifice

De ce vizualizarea datelor științifice este chiar o mare problemă?

În primul rând, creierul nostru? Cablat pentru imagini.
Aceste numere complexe nebunești? Devin mult mai ușor atunci când sunt trase.
Și să recunoaștem, o diagramă elegantă poate face să apară chiar și cele mai uscate date.

Sincer, fie că te gândești la cele mai recente cercetări, dacă încerci să explici cuiva descoperirile tale sau doar vrei să impresionezi la un cocktail, aceste imagini contează . Scufundă-te în această lume și nu vei mai vedea niciodată datele în același mod.

Dacă v-a plăcut să citiți acest articol despre provocările de vizualizare a datelor, ar trebui să îl consultați și pe acesta despre vizualizarea interactivă a datelor.

De asemenea, am scris despre câteva subiecte conexe, cum ar fi exemple de vizualizare a datelor înșelătoare, instrumente de vizualizare a datelor, exemple de paletă de culori pentru vizualizarea datelor, vizualizarea datelor WordPress și exemple de vizualizare a datelor.