如果您錯過了「統計學視角下的資料視覺化：面向科學家和工程師」的那期節目，現在可以點播了。我們聽到了一些非常鼓舞人心的觀點，闡述了資料視覺化在整個分析工作流程中的重要性！
Calico Labs 發現技術主管 Amoolya Singh 發表了精彩的全體會議演講，題為「學習發現資料中的模式：資料視覺化如何促進分析工作流程」。誰能想到編織、計算和視覺化竟然如此緊密相連？真是精彩！
Amoolya 也與 Lundbeck 高級研究員 Kathleen Schneider 和 SAS 首席分析培訓顧問 Scott Wise 一起參加了小組討論。由於我們沒有足夠的時間回答所有聽眾的問題，我們的小組成員欣然同意在這裡回答其中一些問題。
許多視覺效果會以顏色區分顯示資料。對於色盲人士，您建議採取哪些措施？
斯科特： JMP視覺化開發總監 Xan Gregg 對色盲人士在 JMP 中繪圖提出了一些很好的建議：
雖然節點圖和 tSNE 圖都資料豐富，但我經常發現它們資訊量不足。我感覺自己似乎還沒有掌握足夠的圖形素養來解讀它們。我一直希望圖表和展示能夠具有預先註意的特質，這樣我就能清楚地看到哪些資訊量是有用的。有什麼建議嗎？
斯科特：節點圖（網絡圖等）和 tSNE 圖（PCA 結果等）都需要包含圖內的背景和故事（無論是口頭解釋還是以文字形式呈現在圖表上/周圍），這樣才能真正理解“如何”查看圖中的模式。不要害怕將故事敘述與這些實用的圖表結合。
Web 2.0 將對資料科學和分析產生什麼影響？
註： Web 2.0 是萬維網發展的第二階段，其特點是從靜態網頁到動態或用戶生成內容的轉變以及社交媒體的增長。
史考特： Web 2.0 時代已經到來（從社群媒體的興起可見一斑）。如果您還沒有收集這些動態資料來源來分析和視覺化趨勢（例如，在社群媒體上使用文字探勘技術來挖掘您的公司、產品、專利、競爭對手等資訊），那麼您就已經落後了。想要更深入的了解，可以看看 SAS 的部落格「 在 Web 2.0 世界中蓬勃發展」。
有人提出了 3D 圖表，但我發現它們很難以固定的格式共享。您建議如何分享 3D 圖表的發現？
史考特：第一條規則是，如果 3D 圖形不能為觀眾帶來價值，就遠離它們，這就是為什麼你在 JMP 中看不到 3D 長條圖的原因，因為它們通常令人困惑並且不會增加任何價值。
第二條規則是，當 3D 圖形有價值時，請務必以互動方式使用它們（例如使用過濾器、互動式 HTML5 格式，甚至視訊），而不是將其保留為固定的靜態格式。這樣做可以讓用戶正確地與它們互動並進行解讀。例如，如果您無法移動 3D 立方體來更改影像中點的視點方向，那麼 JMP 3D 散佈圖（正如我們在檢查三因子實驗設定的小組討論中所討論的那樣）在 JMP 之外的使用效果就會大打折扣。因此，對於不使用 JMP 的用戶，可以嘗試透過設定本機資料過濾器來模擬探索 3D 散佈圖的互動性，這些濾鏡會在一段時間內改變視點方向，並將其儲存為互動式 HTML5 檔案。另一個選擇是自己製作一個簡短的視頻，記錄用戶探索 3D 圖形的過程，以便用戶可以回放。
您如何看待不同公司和產業使用動畫氣泡圖？動畫顯示時可以加入註解嗎？
史考特：我幾乎見過所有產業（高科技、醫療保健、政府等）和許多不同的組織領域都在使用動畫氣泡圖和地圖。在製造/供應鏈領域，動畫氣泡圖被成功地用於顯示產品隨時間推移的改進或趨勢（就像我在小組討論中舉的例子一樣）。在研究領域，動畫氣泡圖通常用於生動地展現產品/組件在其整個研發週期中的成長或變化。在銷售領域，動畫氣泡圖擅長顯示不同地理區域的銷售表現隨時間的變化。您可以直接在氣泡圖上建立註釋，但它們不會隨時間移動。相反，您可以使用氣泡標籤來顯示所需的註釋資訊隨時間的變化。
我教AP統計學，所以我可能是這裡唯一不在私部門工作的人。為了培養學生對這個領域的興趣，我一直在尋找影片、TED演講和客座演講者，他們可以透過一系列現實世界的、當今的數據，創建視覺化效果，並逐步演示整個過程，這樣我的學生就能看到具體的職業如何與我們所學的知識相契合。有什麼推薦的影片嗎？
史考特：對於圖表教學，似乎總是行之有效的秘訣是儘早用引人入勝的圖表吸引學生，讓圖表講述故事，讓統計數據栩栩如生。我能想到的最好的例子莫過於播放漢斯·羅斯林2007年的TED演講“你從未見過的最佳統計數據”。如果他們在觀看漢斯與圖表互動後沒有感到興奮，那麼他們可能已經失去興趣了！
此外，JMP 社群中以視覺化為主題的 JMP 部落格也是獲取視覺化故事的絕佳去處，這些故事講述了視覺化如何增強許多有趣主題的統計數據。請務必查看我、Ryan DeWitt 和 Byron Wingerd 的貢獻。此外， JMP 公共網站上的圖表還包含一系列有趣且通常具有互動性的圖表，它們講述了一個精彩的故事！
請定義圖形性。
史考特：我很喜歡維基百科的定義：「圖形表達能力是指理解並以草圖、照片、圖表、地圖、平面圖、圖表、圖形和其他非文字形式呈現資訊的能力。」這個定義強調了圖形表達能力既包含理解，也包含呈現，同時也表明圖形表達能力可以透過多種不同的創作形式實現。
JMP 如何幫助使用者不僅評估統計意義，還評估實際意義？
斯科特：實際意義是指顯示差異或效應大小的大小。因此，我認為將實際意義和統計意義結合起來的最佳方法是始終將圖表（用於展示實踐意義）與統計數據（用於說明統計意義）放在一起。先顯示圖表，然後再顯示統計數據，因為這似乎最能反映我們大腦處理資訊差異的方式。
Kathleen：我在生物製藥行業工作，負責設計下游（純化/分離）工藝，以便將其放大並轉移到生產設施。我協助設計的工藝通常很複雜，並且涉及許多互動。通常，當我使用 JMP 時，我會嘗試解決實際問題，包括提高製程效率（提高產量或縮短製程時間）或降低風險（降低雜質和製程失敗風險）。通常，提高產量或製程效率的代價是增加雜質或增加製程失敗的風險。
我們設計的製程步驟包含多個子步驟。有時，早期的製程條件會導致製程雜質增加或其他負面結果，而這些結果直到後續的製程步驟才會被發現。由於交互作用的複雜性，使用 JMP 進行實驗設計和多元分析（包括評估主因子、平方因子（無論其效應是線性還是曲線）以及雙因子交互作用的統計顯著性）是一種有效的方法，可以評估哪些主因子和雙因子交互作用是需要追蹤和修改的最重要因素，以及哪些因素對製程並非至關重要。使用 JMP 可視化這些數據也非常有效。這些數據可用於改善製程、減少製程和產品相關的雜質，或緩解製程故障。這些數據還可以為優化製程提供指導，以最低的雜質含量和最低的製程故障風險實現最高的製程效率。
舉個例子，我當時作為團隊的一員，負責一個流程步驟，試圖降低雜質U。團隊內部就因子A和因子B哪個對響應U水準更重要展開了激烈的討論。結果發現，我們都錯了。關鍵因子竟然是因子C！幸運的是，我們一直在追蹤因子C，並且有可用的數據來追蹤該因子。根據這次以及其他經驗，我建議盡可能追蹤因子，包括那些你認為可能不重要的因子。你可能會得到意想不到的驚喜。
我們感謝這些專家抽出時間，並就我們收到的眾多問題分享他們的觀點。他們的豐富經驗在這些答案以及本期《統計學說》的點播版本中都得到了充分體現。
