Практическая работа 14

ХХБО-03-21 аРИСТОВА

Доклад на тему:

Визуализация данных. Перспективы развития средств и модулей визуализации

Важно представлять большой объем информации или данных, т.е. большие данные в удобном виде, а визуализация данных - это отображение информации и аналитики в форме, которая упрощает и ускоряет изучение этих сведений человеком. Как правило, данные представляют в виде графиков, диаграмм, карт, дашбордов.

Модули визуализации - это инструменты, библиотеки или пакеты программного обеспечения, которые позволяют создавать графики и диаграммы для визуализации данных. Они предоставляют различные функции и возможности, такие как выбор типа графика, настройка цветовой схемы, добавление подписей и меток, создание интерактивных элементов и многое другое. Некоторые из популярных модулей визуализации данных включают Matplotlib, Plotly, Seaborn, Bokeh и Tableau.

Визуализация данных помогает сжимать и представлять данные доступным способом, чтобы каждый мог найти лазейку или изменение в данных для решения проблем в бизнесе или другой работе. Эта технология использует различные элементы, такие как диаграммы и графики, для представления данных для анализа огромных объемов данных. Это также важный компонент архитектуры представления данных (DPA), который идентифицирует, обрабатывает, находит, форматирует и представляет данные наиболее эффективным способом.

Визуализация данных обеспечивает отличный и эффективный способ превратить большие наборы данных в коммуникативную и визуальную информацию. Эта технология помогает идентифицировать различные факторы в бизнесе, такие как поведение клиентов или прибыли и убытки, для устранения проблем в отрасли, и некоторые из основных преимуществ визуализации данных включают:

1. Эта технология может очень быстро усваивать информацию и принимать на ее основе быстрые решения.
2. Быстрые решения могут сделать работу более удобной, следовательно, визуализация данных может улучшить работу организации.
3. Улучшенный процесс и работоспособность повышают интерес аудитории к организации.
4. Удобное распределение информации повышает ценность совместного использования соответствующих объемов данных между всеми.
5. Визуализация данных помогает устранить риски, связанные с процессом отображения соответствующих данных, чтобы отдельные лица или организации предпринимали действия для будущей работы.

Типы визуализаций данных
Теперь мы разобрались с визуализацией данных, но в визуализации данных доступны различные типы процессов или инструментов. Некоторые из этих инструментов автоматизированы, а некоторые - ручные. Тем не менее, все процессы обеспечивают представление больших наборов данных посредством визуализации данных, поэтому типы визуализаций данных являются:
1. Линейный график
Линейная диаграмма упрощает данные и визуально представляет изменения с течением времени. Она состоит из того, что ось x обычно представляет время, а ось y представляет количество. Это помогает определить ежемесячную прибыль компании.
2. Диаграмма областей
Это адаптация линейной диаграммы, в которой определенная область заполнена, чтобы подчеркнуть ее значимость, а цветное заполнение должно быть немного прозрачным в случае перекрытия областей.
3. Столбчатая диаграмма
Столбчатая диаграмма также представляет изменения за сверхурочное время, но она используется, когда в наборе данных присутствует более одной переменной. Столбчатая диаграмма упрощает сравнение переменных по времени.
4. Гистограмма
Гистограмма похожа на столбчатую диаграмму, но она использовалась для измерения частоты, помимо тенденций во времени. На гистограмме ось x представляет интервалы переменной, а ось y представляет частоту, так что каждый столбик может представлять частоту этой конкретной переменной.
5. Точечный график
Точечные графики обеспечивают взаимосвязи (корреляции), и каждая точка на точечных графиках нанесена между x и y, чтобы найти соответствующие взаимосвязи определенными способами.

6. Пузырьковая диаграмма
Это полная адаптация точечных графиков, в которых каждая точка представляет собой пузырь, состоящий из значений в соответствии с его расположением между осями.
7. Круговая диаграмма
Это наилучший вариант представления процентных значений, поскольку он представляет каждый элемент как часть целого. Круговая диаграмма представляет фрагмент в соответствующих пропорциях, если информацию необходимо пояснить в процентах.
8. Оценка
Индикатор, используемый для представления расстояния между интервалами. Он представляет собой датчик трубчатого типа, круглый часовой датчик или похожий на жидкостный термометр. Несколько датчиков могут быть показаны рядом друг с другом для представления разницы между несколькими интервалами.
9. Карта
В бизнесе существуют различные данные, связанные с элементами местоположения, которые облегчают иллюстрацию на карте. Это выгодно для бизнеса, потому что визуально предоставляет информацию о местоположении.
10. Тепловая карта
Тепловая карта - это представление данных в матрице с цветовой кодировкой, поскольку для представления ценности или риска в цветном формате требуется определенная формула для каждой ячейки матрицы. Обычно цветовой диапазон тепловых карт может быть от зеленого до красного, в котором зеленый означает "лучше", а красный - "плохо".
11. Схема фрейма
Фреймовые диаграммы относятся к древовидным картам, которые показывают структуру иерархических отношений. Она включает ветви, которые имеют больше ветвей, представляющих каждый уровень диаграммы.

Использование визуализации данных

Существует множество вариантов использования визуализации данных, и вот некоторые из вариантов использования, которые обсуждались ниже:
1. Определение изменений со временем
Это одно из наиболее распространенных и ценных применений визуализации данных, потому что для каждых данных требуется некоторый элемент времени. Следовательно, первым шагом в анализе данных является анализ тенденций данных с течением времени.
2. Определение частоты
Определение частоты информации в любом наборе данных важно, потому что это помогает найти подходящую частоту конкретной информации во всем наборе данных, и это может быть сделано с помощью визуализации данных.
3. Определение взаимосвязи
Крайне важно находить взаимосвязи между различными элементами данных, и найти взаимосвязь без визуализации данных непросто. Поэтому это отличный пример того, насколько полезна визуализация данных для аналитики.
4. Анализ рисков и ценности
Для определения риска и ценности требуются различные факторы, поскольку это сложные показатели, и их невозможно точно отобразить в электронной таблице. Визуализация данных упрощает данные и показывает ценные возможности и риски в системе / организационном процессе.
5. Процесс проверки сети
Исследование рынка - лучший пример сетевого анализа, потому что профессионалам необходимо знать о целевой аудитории на рынке. Они анализируют весь рынок, чтобы определить потребности и типы аудитории.

Использование в химии

В химии визуализация данных играет важную роль в анализе и представлении результатов исследований. Например, для визуализации структур молекул используются различные программы, такие как ChemDraw, MarvinSketch и другие. С помощью этих программ можно создавать 2D и 3D модели молекул, отображать связи и функциональные группы, а также проводить различные расчеты, например, определение молекулярной массы и плотности.

Другой пример использования визуализации данных в химии - это анализ спектров. Спектры могут быть представлены в виде графиков, на которых отображаются различные пики, соответствующие определенным химическим соединениям. С помощью программных инструментов можно автоматически распознавать пики и определять состав образца.

Также в химии используются различные методы визуализации данных для анализа кинетических и термодинамических параметров реакций, предсказания свойств материалов и т.д.

Программы для визуализации данных химических процессов

1. Origin - это программа для научной визуализации, которая позволяет строить графики, диаграммы, анализировать данные и создавать отчеты. Она имеет большое количество инструментов для обработки данных и построения графиков.
2. Excel - это широко известная программа для работы с таблицами и графиками. Она также может использоваться для визуализации данных химических процессов.
3. ChemDraw - это программа для рисования химических структур, молекул и реакций. Она также может использоваться для создания графиков зависимости концентрации реагента от времени.
4. MestReNova - это программа для обработки спектроскопических данных, которая может использоваться для визуализации результатов химических реакций.

5. PyMOL - это программа для визуализации молекулярных структур и реакций. Она может использоваться для создания 3D-моделей молекул и реакций, которые могут быть использованы в научных статьях и презентациях
6. VMD - это программа для визуализации молекулярных систем, которая может использоваться для анализа белковых структур, мембранных систем и других молекулярных систем.
7. Avogadro - это программа для визуализации молекул, которая позволяет строить молекулы из отдельных атомов и связей. Она также имеет инструменты для определения энергии молекул и расчета физических свойств.

8. RasMol - это программа для визуализации молекулярных структур, которая может использоваться для анализа белковых структур и других молекул.
9. GaussView - это программа для визуализации молекулярных структур и результатов расчетов методом квантовой химии. Она может использоваться для анализа электронной структуры молекул и предсказания их свойств.
10. Jmol - это программа для визуализации молекулярных структур, которая может использоваться для создания 3D-моделей молекул и реакций, а также для анализа их свойств.

Анализ химических данных при помощи визуализации

Одним из примеров использования программ для визуализации данных в химии является анализ результатов хроматографии. Хроматография - это метод разделения и очистки смесей химических соединений, который широко используется в химических и биохимических исследованиях.

Результаты хроматографии представляют собой график, на котором ось X представляет время, а ось Y - интенсивность сигнала, связанного с определенным соединением. Программы для визуализации данных позволяют анализировать эти данные и выявлять различные компоненты смеси.

Например, программы для визуализации данных могут автоматически определять пики на графике хроматографии и вычислять их площадь и высоту. Это может помочь исследователям определить количество и концентрацию различных соединений в смеси.

Кроме того, программы для визуализации данных могут использоваться для создания трехмерных моделей молекул и анализа их свойств. Это может быть полезно для изучения структуры молекул и предсказания их свойств, таких как растворимость, активность и токсичность.

Таким образом, программы для визуализации данных могут быть полезным инструментом для анализа химических данных и помочь исследователям получить более глубокое понимание структуры и свойств химических соединений.

Существует несколько способов развития визуализации данных в химии:

1. Использование новых технологий: развитие виртуальной и дополненной реальности может помочь ученым в создании более реалистичных и интерактивных моделей молекул.

2. Развитие алгоритмов и программного обеспечения: улучшение алгоритмов для анализа и визуализации данных может помочь ученым в создании более точных и понятных моделей.

3. Использование больших данных: сбор больших объемов данных о молекулах и их свойствах может помочь ученым в создании более точных и полных моделей.

4. Создание новых методов визуализации: разработка новых методов визуализации может помочь ученым в создании более эффективных и понятных моделей.

5. Интеграция данных из разных источников: объединение данных из разных источников, таких как базы данных, эксперименты и моделирование, может помочь ученым в создании более полных и точных моделей.

Перспектива

Перспектива визуализации данных заключается в том, что она будет все более и более распространена во всех областях деятельности. С развитием технологий и появлением новых инструментов для визуализации данных, она станет еще более доступной и удобной для использования. В будущем, визуализация данных будет играть все более важную роль в принятии решений и определении стратегий в различных сферах деятельности.
Развитие визуализации данных в химии может привести к более точному пониманию свойств и взаимодействий молекул, что может иметь важное значение для разработки новых лекарственных препаратов, материалов и технологий. Кроме того, более доступная и понятная визуализация может помочь ученым и студентам лучше понимать сложные концепции и явления в химии.