Советы по визуализации научных данных: делаем сложное простым

Опубликовано: 2023-10-02

Вам знакомо это чувство, когда вас поражает настолько мощный образ, что он просто прилипает? В этом и заключается магия визуализации, особенно когда мы говорим о визуализации научных данных .

Задерживать. Я слышу, как вращаются шестерни. Почему вас это должно волновать?

  1. Мы живем в век данных . Повсюду. Каждую секунду.
  2. Но давайте будем честными – одни лишь цифры? Праздник сна .
  3. Визуальные эффекты? Вот где вечеринка. Мы их помним, получаем, чувствуем .

К концу этой статьи вы поймете, почему каждый ученый, студент или случайный пользователь, просматривающий Интернет (да, вы!) должен знать об этом. Мы изучим:

  • Почему? Абсолютная необходимость визуализации в мире больших данных.
  • Что? Погрузитесь в несколько потрясающих примеров.
  • Как? Инструменты и методы, воплощающие это искусство (и науку) в жизнь.

Категории визуализации данных в науке

Данные по категориям

Давайте рассмотрим различные формы визуализации данных в науке . Первыми в списке идут категориальные данные , которые относятся к нечисловым классификациям.

Гистограммы

Диаграмма, созданная с помощью wpDataTables

Считайте гистограммы основным средством представления данных — базовым, но незаменимым. Эти вертикальные или горизонтальные полосы иллюстрируют распределение категорий, например, предпочтение чая кофе.

Круговые графики

Далее у нас есть круговые графики, широко известные как круговые диаграммы. Представьте себе десертный пирог, разрезанный на сегменты, каждый из которых представляет определенную категорию. Если одна половина — яблоко, а другая — вишня, значит, распределение равномерное.

Числовые данные

Двигаясь дальше, у нас есть числовые данные , которые включают в себя количественные переменные. Например, сколько шагов вы делаете ежедневно?

Линейные графики

Диаграмма, созданная с помощью wpDataTables

Линейные диаграммы служат своеобразными «американскими горками» для данных, колеблющихся в зависимости от числовых значений. Если вы отслеживаете количество шагов за день, в строке будут отображаться изменения.

Частотные графики

Частотные графики, или гистограммы, — это специализированные гистограммы, в которых столбцы расположены рядом друг с другом. Они идеально подходят для отображения числовых диапазонов, например количества людей, совершающих 5 000–10 000 шагов в день.

Пространственные данные

Далее мы углубимся в пространственные данные , уделив особое внимание географическим аспектам.

Географические карты

В области визуализации данных в науке географические карты подобны передовым системам GPS, отображающим данные для различных регионов, например, плотность спортивных залов в разных городах.

Тепловые карты

Таблица, созданная с помощью wpDataTables

Тепловые карты действуют как индикаторы настроения Земли: цвета меняются в зависимости от данных. Красная зона может обозначать область с высокой температурой.

Многоаспектные данные

Наконец, у нас есть многоаспектные данные , которые сложны и многомерны.

Точечные графики

Точечные графики, или диаграммы рассеяния, подобны визуальному празднику. Каждая точка обозначает элемент данных, а ее положение раскрывает определенные атрибуты. Это богатая информация, но может быть ошеломляющей.

Координатные графики

Координатные графики, также известные как параллельные координаты, напоминают замысловатые струнные рисунки. Они соединяют несколько точек данных через пересекающиеся линии, что полезно для одновременного сравнения нескольких переменных.

Принципы эффективной визуализации данных в науке

Баланс между простотой и сложностью

Давайте обсудим суть визуализации данных в науке : противоречие между простотой и сложностью .

Снижение умственного напряжения

Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленным из-за сложного графика? Это когнитивная нагрузка. Цель состоит в том, чтобы свести его к минимуму. Думайте об этом как о создании плейлиста; вы бы не стали беспорядочно смешивать разрозненные жанры.

Принимая сложность

Однако сложность не является по своей сути негативной. Это похоже на приправу к блюду; рывок усиливает, но перегрузка подавляет.

Роль цвета

Цвет – это не просто эстетика; это коммуникативный инструмент визуализации данных в науке .

Язык цветов

Цвета передают эмоции. Синий может успокаивать, а красный требует внимания. Выбирайте цвета так, как будто вы создаете атмосферу комнаты.

Инклюзивность в цвете

Помните, что восприятие цвета варьируется у разных людей. Создайте дизайн с использованием палитр, удобных для дальтоников, чтобы быть инклюзивным.

Текстовые компоненты

Текстовые элементы являются вспомогательными участниками визуализации данных в науке .

Идентификаторы

Идентификаторы или метки служат введением. Они поясняют, что представляет собой каждая ось или элемент.

Ключевые руководства

Ключевые указатели или легенды действуют как глоссарий данных, объясняя символы или цвета. Они — ваш ориентир.

Вовлечение пользователей

Наконец, интерактивность улучшает пользовательский опыт.

Увеличение

При визуализации данных в науке функции масштабирования позволяют проводить детальное изучение и разгадывать мелкие загадки в данных.

Информационные пузыри

Информационные пузырьки или всплывающие подсказки появляются при наведении курсора на точки данных, предлагая дополнительную информацию, например, секреты, которые передаются шепотом.

Инструменты и программное обеспечение для визуализации научных данных

Рекомендуемый инструмент: wpDataTables

Итак, ты увлекаешься данными, да? Может быть, вы ученый, маркетолог или просто специалист по данным. В любом случае, у вас есть цифры, и вам нужно, чтобы они выглядели хорошо. Введите wpDataTables . Это не просто еще один плагин WordPress; это как швейцарский армейский нож для ваших данных.

  • Простая настройка : загрузите файл, вставьте запрос MySQL или просто введите данные. Твой выбор.
  • Настраивайте как профессионал : хотите, чтобы ваша таблица быстро реагировала? Или, может быть, вы предпочитаете условное форматирование. Ты получил это.
  • Публикуйте и бум : как только вы будете довольны, вставьте эту таблицу в публикацию или на страницу.

Почему это здорово

  1. Данные о стероидах : это не только базовые таблицы. Мы говорим о финансовых отчетах, визуализации научных данных и даже сравнительных таблицах Amazon.
  2. Фильтры и поиск : У вас есть огромная таблица? Не беспокойся. Расширенные фильтры помогут вам быстро найти то, что вам нужно.
  3. Диаграммы в реальном времени . Да, ваши данные могут превратиться в живую диаграмму. Как это круто?

Дополнения? Ах, да. Расширьте свою игру с данными с помощью мощных дополнений. От построения отчетов до интеграции форм — нет предела.

Кто это использует? Более 70 000 компаний и частных лиц. От бизнеса до науки, у этого плагина есть поклонники.

Итак, если вы хотите превратить свои данные из «ага» в «ВАУ», wpDataTables — ваш выбор. Поверьте, ваши данные скажут вам спасибо.

Инструменты с открытым исходным кодом

Итак, вы готовы погрузиться в мир визуализации научных данных , но спрашиваете: «С чего мне вообще начать?» Не переживайте; есть инструменты для любого настроения и бюджета.

Матплотлиб

Matplotlib похож на швейцарский армейский нож для визуализации данных. Это открытый исходный код, что означает, что он бесплатный и настраиваемый. Вы можете создавать всевозможные диаграммы и графики.

ggplot2

ggplot2 похож на набор для создания визуальных эффектов, вдохновленный «Грамматикой графики».

Вы переносите данные в таблицу, указываете ggplot2, как должны выглядеть элементы и какие формы использовать, и он выполняет всю мельчайшую работу за вас.

Коммерческие инструменты

Хорошо, давайте поговорим о высшей лиге. Если у вас есть немного денег, которые можно потратить, это Феррари визуализации научных данных .

Таблица

Tableau похож на Photoshop для данных. Он гладкий, мощный и позволяет вам выглядеть профессионалом, даже если вы просто бездельничаете.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI похож на швейцарские часы среди инструментов обработки данных. Он точен, надежен и интегрируется со всем оборудованием Microsoft, которое вы, вероятно, уже используете.

Это простой выбор для корпоративных типов.

Лучшие практики визуализации научных данных

Предварительная обработка данных

Итак, вы выбрали свой инструмент, вы все воодушевлены, но подождите — прежде чем погрузиться в глубокие аспекты визуализации научных данных , вам нужно подготовить эти данные. Это похоже на маринование курицы перед тем, как приготовить ее на гриле; поверьте мне, это имеет значение.

Очистка данных

Прежде всего, очистка данных. Избавьтесь от всего, что не помогает вашей истории.

Преобразование данных

Затем следует преобразование данных. Это все равно, что превратить пакетик конфет в изысканный десерт. Возможно, вы растапливаете шоколад или превращаете жевательные конфеты в соус. Вы делаете данные более удобными для работы и более интересными.

Юзабилити-тестирование

И последнее, но не менее важное: вам нужно протестировать этот визуальный элемент. Потому что какой смысл в потрясающей визуализации научных данных, если никто ее не получит?

Петли обратной связи

Петли обратной связи — ваш лучший друг здесь. Покажите свое изображение нескольким людям и узнайте, что они думают. Это как генеральная репетиция перед большим шоу.

А/Б-тестирование

Попробуйте провести A/B-тестирование. Покажите две разные версии и посмотрите, какая из них попадет в цель.

Часто задаваемые вопросы по визуализации научных данных

Что такое визуализация научных данных?

Визуализация научных данных — это все равно, что взять все эти ошеломляющие цифры, наборы данных и результаты исследований и превратить их в визуальные эффекты.

Я говорю о графиках, диаграммах и даже 3D-моделях. Думайте об этом как о том, чтобы развлечь глаза и облегчить понимание сложных вещей. Речь идет о том, чтобы рассказать историю с помощью данных максимально увлекательно.

Почему это важно в науке?

Наука полна сложной информации. Визуализация помогает разобраться в этом. Представьте, что вы пытаетесь разобраться в человеческом геноме или климатических закономерностях.

Чтение таблиц? Не для всех.

Но покажите мне карту с цветовой кодировкой или динамический график? Сейчас ты разговариваешь! Оно делает нематериальное осязаемым, помогает пониманию и серьезно улучшает общение между учеными и общественностью.

Какие инструменты для этого популярны?

Ох чувак, там куча. Некоторые тяжелые игроки — это wpDataTables, Tableau, D3.js и библиотеки Python, такие как Matplotlib.

Еще есть Paraview для любителей 3D. Выбираете инструмент? Это все равно, что спросить кого-нибудь о его любимом вкусе мороженого. Зависит от работы, вашего вкуса и того, насколько глубоко вы хотите погрузиться в настройку и интерактивность.

Как цвета влияют на визуализацию данных?

Цвета решают все , друг мой. Они могут выделять тенденции, различать наборы данных и задавать настроение.

Вы когда-нибудь видели тепловую карту?

Эти красные и синие цвета созданы не только для галочки. Но будь осторожен! Неправильный выбор цвета может ввести в заблуждение или запутать. И всегда помните: есть люди с дальтонизмом, поэтому доступность является ключевым моментом.

Можете ли вы предложить некоторые лучшие практики?

Абсолютно! Во-первых, будьте проще . Перегружать визуальные эффекты — это все равно, что говорить на скорости 100 миль в час — никто этого не понимает. Стремитесь к ясности.

Последовательность — ваш друг, используйте похожие визуальные эффекты для схожих типов данных. И пожалуйста, пожалуйста, всегда ссылайтесь на свои источники данных. И вот золотой самородок: повторяйте и получайте обратную связь.

Какую роль играет интерактивность?

Интерактивность — это как вишенка на торте. Вместо того, чтобы просто просматривать данные, вы взаимодействуете с ними. Увеличьте масштаб, фильтруйте, исследуйте!

Это делает данные личными и актуальными. Это уже не монолог, а диалог между зрителем и данными. Поистине, это превратило пассивных зрителей в активных исследователей.

В чем разница между инфографикой и визуализацией данных?

О, классический запрос! Инфографика похожа на рассказывание историй с дизайном и некоторыми данными. Они структурированные, тематические.

Теперь визуализация данных больше похожа на необработанный, незапланированный взгляд на чистые данные. В то время как инфографика рисует широкую картину, визуализация данных углубляет детали. Яблоки и апельсины, но оба вкусны сами по себе.

Как вы обрабатываете большие наборы данных?

Большие данные, большие проблемы, верно? Но вся хитрость заключается в выборке, агрегировании и, иногда, упрощении.

Думайте об этом как о приготовлении смузи: вы смешиваете многое в удобоваримом формате. Инструменты, конечно, помогают. Современные модели могут обрабатывать массу данных, но помните: значение имеет не только количество, но и качество и актуальность данных.

Есть какие-нибудь советы для новичков?

Ладно, новичок, вот и суть. Начните с цели, с четкого вопроса, на который вы хотите получить ответ. Ознакомьтесь с основами, возможно, возьмите инструмент и поиграйте.

Существует море онлайн-ресурсов, учебных пособий и курсов. Но самое главное — практика, практика, практика. И эй, не бойтесь совершать ошибки – они лучшие учителя. Погружайтесь, данные в порядке!

Заключение по визуализации научных данных

Почему визуализация научных данных так важна?

  • Во-первых, наш мозг? Проводной для визуальных эффектов.
  • Эти сумасшедшие комплексные числа? Когда их вытягивают, они становятся намного легче.
  • И давайте посмотрим правде в глаза: эффектная диаграмма может сделать даже самые скудные данные яркими.

Честно говоря, независимо от того, интересуетесь ли вы последними исследованиями, пытаетесь объяснить кому-то свои выводы или просто стремитесь произвести впечатление на коктейльной вечеринке, эти визуальные эффекты имеют значение . Погрузитесь в этот мир, и вы больше никогда не увидите данные по-прежнему.

Если вам понравилось читать эту статью о проблемах визуализации данных, вам также следует прочитать статью об интерактивной визуализации данных.

Мы также писали о нескольких связанных темах, таких как примеры вводящей в заблуждение визуализации данных, инструменты визуализации данных, примеры цветовой палитры визуализации данных, визуализация данных WordPress и примеры визуализации данных.