長いことやっていると 科学 を見抜くことができるようになりました。 てんち というメカニズムがあります。その発展とともに、発生状況やパターンを登録する必要性が高まり、新たな分析が行われるようになりました。 複雑 のアルゴリズムがあります。しかし、それは科学を一部の人だけのものにしてしまったのも事実です。

それと並行して、世界は別の方向に回転していた。インターネットが世界を無限に更新される網の目の中に飛び込んでいく一方で、科学は専門家たちの秘密クラブを作り上げていたのです。

科学者が一般大衆のために自分たちの研究成果を公開する必要性を感じたのは、ほんの2、3年前のことです。

問題は、そのギャップが大きすぎて、科学者しか科学に興味を持てないということだった。
そしてさらに悪いことに、科学者しか理解できないような 科学的 の言葉です。一般人にとって「データ」は無意味な言葉でした。説明のつかない、空疎な、あらゆる手段によるものだった、 ボーリング.

 

データ可視化

 

どうすれば科学に興味を持ってもらえるか、という大きな課題でした。
そして、その答えは明確でした。人々は科学的な言葉を理解しなければならないのです。

私たちが話している科学的な言語は、データの可視化とも呼ばれています。

データビジュアライゼーションは、情報を ビジュアル.他の人が理解し、つながりを持てるような方法で作品を見せるということです。そう考えて、次はデータビジュアライゼーションをうまく作るにはどうしたらいいかを考えてみました。

 

データ可視化

 

データの可視化を成功させることは、関連する情報を論理的かつ魅力的な方法で提示することである。科学的な言葉を話してきた人にとって、データの可視化は簡単にはできないかもしれないことを理解することが重要です。

そのためには、サイエンスとデザインは最適な組み合わせと言えるでしょう。

科学が情報と目標を提供するのに対し、デザインは視覚的な形とストーリーを提供します。この2つを組み合わせることで データビジュアライゼーションのあるべき姿

多くの人は、データビジュアライゼーションのアイデアと、あらゆる視覚的な事柄を追加することを混ぜ合わせています。この問題を回避するには、次のように自問自答する必要があります：私の調査結果を提示する最善の方法は何か？図解や文章で説明するのが一番いいのか？イラストや文章で説明するのがベストなのか？ インフォグラフィック?それともグラフ？

自分の作品をどのように伝えるかを決めることは、データビジュアライゼーションの大きなステップとなります。
一度、いかがでしょうか。 二歩目を踏み出す？

データ可視化

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