Bilimsel Veri Görselleştirme İpuçları: Karmaşıklığı Basit Hale Getirme

Yayınlanan: 2023-10-02

Çok güçlü bir görüntüye çarptığınızda öylece yapışan hissi bilir misiniz? Görselleştirmenin büyüsü budur, özellikle de bilimsel veri görselleştirmesinden bahsettiğimizde.

Gecikmek. Dişlilerin döndüğünü duyabiliyorum. Neden umursamalısın ?

Veri çağında yaşıyoruz. Her yer. Her saniye.
Ama gerçek olalım; yalnızca sayılar mı? Erteleme festivali .
Görseller mi? İşte partinin olduğu yer burası. Onları hatırlıyoruz, anlıyoruz, hissediyoruz .

Bu yazının sonunda, neden internette gezinen her bilim insanının, öğrencinin veya rastgele Joe'nun (evet, siz!) bunu bilmesi gerektiğini anlayacaksınız. Şunları keşfedeceğiz:

Neden? Bu büyük veri dünyasında görselleştirmeye mutlak ihtiyaç.
Ne? Bazı dudak uçuklatan örneklere dalın.
Nasıl? Bu sanatı (ve bilimi) hayata geçiren araçlar ve teknikler.

Bilimde Veri Görselleştirme Kategorileri

Kategoriye Göre Veriler

Bilimdeki çeşitli veri görselleştirme biçimlerini inceleyelim. Listenin ilk sırasında sayısal olmayan sınıflandırmalarla ilgilenen kategorik veriler yer alıyor.

Çubuk Grafikler

wpDataTables ile oluşturulan grafik

Çubuk grafikleri, veri temsilinin temel ancak vazgeçilmez unsuru olarak düşünün. Bu dikey veya yatay çubuklar, çayın kahveye tercih edilmesi gibi kategorilerin dağılımını göstermektedir.

Dairesel Grafikler

Daha sonra, genellikle pasta grafikleri olarak bilinen dairesel grafiklere sahibiz. Her biri bir kategoriyi temsil eden parçalara bölünmüş bir tatlı pastası hayal edin. Yarısı elma, diğeri kiraz ise eşit bir dağılıma sahip olduğunuzu bilirsiniz.

Sayısal veri

Devam edersek, ölçülebilir değişkenleri içeren sayısal verilerimiz var. Mesela günde kaç adım atıyorsunuz?

Çizgi Grafikleri

wpDataTables ile oluşturulan grafik

Çizgi grafikler, sayısal değerlere göre dalgalanan verilerin hız treni görevi görür. Günlük adım sayınızı izliyorsanız çizgi varyasyonları gösterecektir.

Frekans Grafikleri

Frekans grafikleri veya histogramlar, çubukların bitişik olduğu özel çubuk grafiklerdir; günde 5.000-10.000 adım atan insan sayısı gibi sayısal aralıkları göstermek için idealdir.

Uzamsal Veri

Daha sonra, coğrafi yönlere odaklanarak mekansal verileri derinlemesine inceliyoruz.

Coğrafi Haritalar

Bilimde veri görselleştirme alanında coğrafi haritalar, gelişmiş GPS sistemleri gibidir; farklı şehirlerdeki spor salonlarının yoğunluğu gibi çeşitli bölgelere ait verileri görüntüler.

Termal Haritalar

Termal haritalar, verilere göre renklerin değişmesiyle Dünya'nın ruh hali göstergeleri olarak hareket ediyor. Kırmızı bölge yüksek sıcaklıktaki bir alanı işaret ediyor olabilir.

Çok Yönlü Veriler

Son olarak, karmaşık ve çok boyutlu olan çok yönlü verilerimiz var.

Nokta Grafikleri

Nokta grafikleri veya dağılım grafikleri görsel bir şölen gibidir. Her nokta bir veri öğesini temsil eder ve konumu belirli nitelikleri ortaya çıkarır. Bilgi açısından zengindir ancak bunaltıcı olabilir.

Grafikleri Koordinat

Paralel koordinatlar olarak da bilinen koordinat grafikleri karmaşık ip sanatına benzer. Birden fazla veri noktasını kesişen çizgiler aracılığıyla birbirine bağlarlar; bu, birden fazla değişkeni aynı anda karşılaştırmak için kullanışlıdır.

Bilimde Etkili Veri Görselleştirmenin İlkeleri

Basitlik ve Karmaşıklığın Dengelenmesi

Bilimde veri görselleştirmenin özünü tartışalım: basitlik ile karmaşıklık arasındaki gerilim.

Zihinsel Gerginliğin Azaltılması

Hiç karmaşık bir grafikten bunaldığınızı hissettiniz mi? Bu bilişsel yüktür. Amaç bunu en aza indirmektir. Bunu bir çalma listesinin küratörlüğünü yapmak olarak düşünün; farklı türleri gelişigüzel karıştırmazsınız.

Karmaşıklığı Kucaklamak

Ancak karmaşıklık doğası gereği olumsuz değildir. Bir yemeği baharatlamak gibidir; bir çizgi güçlendirir, ancak aşırı yük bunaltır.

Rengin Rolü

Renk yalnızca estetik değildir; bilimde veri görselleştirmede kullanılan bir iletişim aracıdır.

Renklerin Dili

Renkler duyguları aktarır. Mavi sakinleştirici olabilirken, kırmızı dikkat gerektirir. Bir odanın ambiyansını belirliyormuşsunuz gibi renkleri seçin.

Renkte Kapsayıcılık

Unutmayın, renk algısı kişiden kişiye değişir. Kapsayıcı olması için renk körü dostu paletlerle tasarım yapın.

Metin Bileşenleri

Metinsel unsurlar bilimde veri görselleştirmenin destekleyici aktörleridir.

Tanımlayıcılar

Tanımlayıcılar veya etiketler tanıtım görevi görür. Her eksenin veya öğenin neyi temsil ettiğini açıklığa kavuştururlar.

Anahtar Kılavuzlar

Anahtar kılavuzlar veya açıklamalar, sembolleri veya renkleri açıklayan veri sözlüğü görevi görür. Onlar sizin başvuracağınız referansınızdır.

Kullanıcı etkileşimi

Son olarak etkileşim, kullanıcı deneyimini geliştirir.

Büyütme

Bilimde veri görselleştirmede yakınlaştırma özellikleri, verilerdeki küçük gizemleri çözerek ayrıntılı incelemeye olanak tanır.

Bilgi Baloncukları

Veri noktalarının üzerine gelindiğinde bilgi baloncukları veya araç ipuçları görünür ve fısıldanan sırlar gibi ek bilgiler sunar.

Bilimsel Veri Görselleştirmeye Yönelik Araçlar ve Yazılımlar

Öne Çıkan Araç: wpDataTables

Demek verilerle ilgileniyorsun, öyle mi? Belki bir bilim insanı, pazarlamacı ya da sadece bir veri meraklısısınız. Her iki durumda da, sayılarınız var ve onları iyi göstermeniz gerekiyor. wpDataTables'ı girin. Bu sadece başka bir WordPress eklentisi değil; Verileriniz için İsviçre Çakısı gibidir.

Kolay Kurulum : Dosyanızı yükleyin, MySQL sorgusunu yapıştırın veya yalnızca verileri yazın. Sen seç.
Bir Profesyonel Gibi Kişiselleştirin : Masanızın duyarlı olmasını mı istiyorsunuz? Ya da belki koşullu biçimlendirmeyi seviyorsunuzdur. Anladın.
Yayınla ve Patlama : Mutlu olduğunuzda, o tabloyu bir gönderiye veya sayfaya ekleyin.

Neden Harika?

Steroidlere İlişkin Veriler : Bu sadece temel tablolar için geçerli değildir. Finansal raporlardan, bilimsel veri görselleştirmesinden ve hatta Amazon karşılaştırma tablolarından bahsediyoruz.
Filtreler ve Aramalar : Çok büyük bir masanız mı var? Endişelenme. Gelişmiş filtreler ihtiyacınız olanı hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olur.
Gerçek Zamanlı Grafikler : Evet, verileriniz canlı bir grafik haline gelebilir. Ne kadar serin?

Eklentiler? Ah evet. Veri oyununuzu güçlü eklentilerle genişletin. Rapor oluşturmadan form entegrasyonlarına kadar sınır yoktur.

Kim Kullanıyor? 70.000'den fazla şirket ve birey. İş dünyasından bilime kadar bu eklentinin hayranları var.

Dolayısıyla, verilerinizi "meh"ten "WOW"a dönüştürmek istiyorsanız wpDataTables sizin tercihinizdir. İnanın bana, verileriniz size teşekkür edecek.

Açık Kaynak Araçları

Yani bilimsel veri görselleştirme dünyasına dalmaya hazırsınız ama aynı zamanda "Nereden başlasam?" diye düşünüyorsunuz. Endişelenmeyin; her ortama ve bütçeye uygun araçlar var.

Matplotlib

Matplotlib, veri görselleri açısından İsviçre Çakısı gibidir. Açık kaynaktır, yani ücretsiz ve özelleştirilebilir. Her türlü çizelge ve grafiği yapabilirsiniz.

ggplot2

ggplot2, The Grammar of Graphics'ten esinlenerek görseller oluşturmaya yönelik bir DIY kiti gibidir.

Verileri tabloya getirirsiniz, ggplot2'ye hangi öğelerin nasıl görünmesi gerektiğini ve hangi şekillerin kullanılacağını söylersiniz ve o da sizin için tüm ince ayrıntıları halleder.

Ticari Araçlar

Tamam, hadi büyük liglerden konuşalım. Harcayacak biraz paranız varsa, bunlar bilimsel veri görselleştirmenin Ferrari'leridir.

Tablo

Tableau veriler için Photoshop'a benzer. Şıktır, güçlüdür ve ortalığı karıştırsanız bile bir profesyonel gibi görünmenizi sağlar.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI, veri araçlarının İsviçre saati gibidir. Kesindir, güvenilirdir ve muhtemelen halihazırda kullanmakta olduğunuz tüm Microsoft özellikleriyle entegre olur.

Kurumsal tipler için akıllıca bir seçimdir.

Bilimsel Veri Görselleştirmeye Yönelik En İyi Uygulamalar

Veri Ön İşleme

Tamam, aracınızı seçtiniz, heyecanlandınız ama bekleyin; bilimsel veri görselleştirmenin derinlerine dalmadan önce bu verileri hazırlamanız gerekiyor. Tavuğu ızgara yapmadan önce marine etmeye benziyor; İnan bana, bu çok şey değiştirir.

Veri temizleme

İlk önce veri temizleme. Hikayenize yardımcı olmayan şeylerden kurtulun.

Veri Dönüşümü

Daha sonra veri dönüşümü gelir. Bu, o şeker paketini gurme bir tatlıya dönüştürmek gibi bir şey. Belki çikolatayı eritiyorsunuz ya da sakızları sosa dönüştürüyorsunuz. Verilerle çalışmayı daha kolay ve çok daha lezzetli hale getiriyorsunuz.

Kullanılabilirlik testi

Son fakat kesinlikle en önemlisi, o görseli test etmelisiniz. Çünkü eğer kimse anlamayacaksa, muhteşem bir bilimsel veri görselleştirmesinin ne anlamı var?

Geribildirim döngüleri

Geri bildirim döngüleri buradaki en iyi arkadaşınızdır. Görselinizi birkaç kişiye gösterin ve ne düşündüklerini görün. Büyük gösteri öncesi kostümlü prova gibi.

A/B Testi

Biraz A/B testi deneyin. İki farklı versiyon gösterin ve hangisinin hedefe ulaştığını görün.

Bilimsel Veri Görselleştirme Hakkında SSS

Bilimsel veri görselleştirme nedir?

Bilimsel veri görselleştirme, tüm bu akıllara durgunluk veren sayıları, veri setlerini ve araştırma bulgularını alıp görsellere dönüştürmek gibidir.

Grafiklerden, çizelgelerden ve hatta 3 boyutlu modellerden bahsediyorum. Bunu, karmaşık şeylerin anlaşılmasını kolaylaştırırken gözlerinize de bir ziyafet vermek olarak düşünün. Verilerle dolu bir hikayeyi mümkün olan en ilgi çekici şekilde anlatmakla ilgilidir.

Bilimde neden önemlidir?

Bilim karmaşık bilgilerle doludur. Görselleştirme onu parçalamaya yardımcı olur. İnsan genomu veya iklim kalıplarını kafanızda gezdirmeye çalıştığınızı hayal edin.

Tabloları mı okuyorsunuz? Herkes için değil.

Peki bana renk kodlu bir harita mı yoksa dinamik bir grafik mi gösterin? Şimdi konuşuyorsun! Soyut olanı somut hale getirir, anlamaya yardımcı olur ve bilim adamları ile halk arasındaki iletişimi ciddi şekilde artırır.

Bunun için hangi araçlar popüler?

Ah dostum, bir grup var. En çok öne çıkanlardan bazıları wpDataTables, Tableau, D3.js ve Matplotlib gibi Python kitaplıklarıdır.

Ayrıca 3D meraklıları için Paraview var. Bir araç mı seçiyorsunuz? Bu birine en sevdiği dondurma tadını sormak gibi bir şey. İşinize, zevkinize ve kişiselleştirme ve etkileşim konusunda ne kadar derine dalmak istediğinize bağlıdır.

Renkler veri görselleştirmeyi nasıl etkiler?

Renkler her şeydir dostum. Trendleri vurgulayabilir, veri kümelerini farklılaştırabilir ve havayı belirleyebilirler.

Hiç ısı haritası gördünüz mü?

Bu kırmızılar ve maviler sadece gösteri amaçlı değil. Ama dikkat et! Kötü renk seçimleri yanıltıcı veya kafa karıştırıcı olabilir. Ve şunu asla unutmayın: Dışarıda renk körü insanlar var, bu yüzden erişilebilirlik çok önemli.

En iyi uygulamalardan bazılarını önerebilir misiniz?

Kesinlikle! Öncelikle konuyu basit tutun . Görsellerin aşırı yüklenmesi saatte 160 km hızla konuşmaya benzer; bunu kimse anlayamaz. Netliği hedefleyin.

Tutarlılık sizin dostunuzdur, benzer veri türleri için benzer görseller kullanın. Ve lütfen, ah lütfen, her zaman veri kaynaklarınızdan alıntı yapın. Ve işte altın bir külçe: yineleyin ve geri bildirim alın.

Etkileşimin rolü nedir?

Etkileşim, en üstteki kiraz gibidir. Sadece verilere bakmak yerine, onunla etkileşime giriyorsunuz. Yakınlaştırın, filtreleyin, keşfedin!

Verileri kişisel ve alakalı hale getirir. Artık bir monolog değil, izleyici ile veri arasındaki bir diyalog. Gerçekten pasif izleyicileri aktif kaşiflere dönüştürdü.

İnfografik ile veri görselleştirme arasındaki fark nedir?

Ah, klasik bir sorgu! İnfografikler tasarım ve bazı verilerle hikaye anlatmaya benzer. Yapılandırılmış ve tematiktirler.

Artık veri görselleştirmeleri daha çok saf verilere yönelik ham, önceden yazılmamış bakışlara benziyor. İnfografikler geniş bir resim çizerken, veri görselleştirmeleri ayrıntılara derinlemesine dalar. Elmalar ve portakallar ama her ikisi de kendi başlarına lezzetlidir.

Büyük veri kümelerini nasıl ele alıyorsunuz?

Büyük veri, büyük zorluklar, değil mi? Ancak işin püf noktası örneklemede, toplamada ve bazen de basitleştirmede gizlidir.

Bunu bir smoothie yapmak gibi düşünün; pek çok şeyi sindirilebilir bir formatta harmanlıyorsunuz. Araçlar elbette yardımcı olur. Modern olanlar tonlarca veri noktasını işleyebilir ancak unutmayın: Önemli olan yalnızca nicelik değil, aynı zamanda verilerin kalitesi ve alaka düzeyidir.

Yeni başlayanlar için herhangi bir ipucu var mı?

Pekala çaylak, işte özet. Bir amaçla, yanıtlanmasını istediğiniz net bir soruyla başlayın. Temel bilgilere aşina olun, belki bir alet alıp biraz oynayın.

Çevrimiçi kaynaklar, öğreticiler ve kurslardan oluşan bir deniz var. Ama en önemlisi pratik yapın, pratik yapın, pratik yapın. Ve hata yapmaktan korkmayın; onlar en iyi öğretmenlerdir. Dalış yapın, veriler iyi!

Bilimsel Veri Görselleştirmeye İlişkin Sonuç

Bilimsel veri görselleştirmesi neden bu kadar önemli?

Öncelikle beynimiz mi? Görseller için kablolu.
Şu çılgın karmaşık sayılar mı? Çekildiğinde çok daha kolay oluyorlar.
Ve şunu kabul edelim ki şık bir grafik en kuru verileri bile ortaya çıkarabilir.

Dürüst olmak gerekirse, ister en son araştırmaları araştırıyor olun, ister bulgularınızı birine açıklamaya çalışıyor olun, ister sadece bir kokteyl partisinde etkilemeyi amaçlıyor olun, bu görseller önemlidir . Bu dünyaya daldığınızda verileri bir daha asla aynı şekilde görmeyeceksiniz.

Veri görselleştirme zorlukları hakkındaki bu makaleyi okumaktan keyif aldıysanız, etkileşimli veri görselleştirmeyle ilgili bu makaleye de göz atmalısınız.

Yanıltıcı veri görselleştirme örnekleri, veri görselleştirme araçları, veri görselleştirme renk paleti örnekleri, WordPress veri görselleştirme, veri görselleştirme örnekleri gibi ilgili birkaç konuyu da yazdık.