Se ti sei perso l'episodio Statistical Speaking di Visualizzazione dei dati per scienziati e ingegneri , la versione on-demand è ora disponibile. Abbiamo ascoltato alcuni punti di vista davvero stimolanti sull'importanza della visualizzazione dei dati durante l'intero flusso di lavoro analitico!
Amoolya Singh, responsabile di Discovery Technologies presso Calico Labs, ha tenuto uno straordinario discorso in plenaria, "Imparare a vedere i modelli nei dati: come la visualizzazione dei dati facilita il flusso di lavoro analitico". Chi sapeva che la tessitura, l'informatica e la visualizzazione fossero così interconnesse? Affascinante!
Amoolya ha inoltre preso parte alla tavola rotonda con Kathleen Schneider, Senior Research Associate presso Lundbeck; e Scott Wise, principale consulente di formazione analitica presso SAS. Dato che non abbiamo avuto il tempo di rispondere a tutte le domande del nostro pubblico, i nostri relatori hanno gentilmente accettato di rispondere ad alcune di esse qui.
Molti elementi visivi mostrano i dati separati per colore. Quali sistemazioni suggeriresti per le persone daltoniche?
Scott: Xan Gregg, Direttore dello sviluppo della visualizzazione presso JMP, contiene alcuni buoni consigli sulla grafica in JMP per le persone daltoniche:
Sebbene i grafici dei nodi e i grafici tSNE siano entrambi ricchi di dati, spesso li trovo poveri di informazioni. Mi sento come se non avessi sviluppato la competenza grafica per interpretarli. Desidero sempre grafici e visualizzazioni che abbiano una qualità pre-attentiva, in modo tale da poter vedere chiaramente quali bit sono informativi. Eventuali suggerimenti?
Scott: Sia i grafici dei nodi (diagrammi di rete, ecc.) che i grafici tSNE (risultati PCA, ecc.) devono davvero includere il contesto e la storia nel grafico (spiegati verbalmente o presentati come testo sul/intorno al grafico) per poter comprendere veramente “come” per visualizzare i modelli nel grafico. Non aver paura di incorporare il racconto della storia insieme a questi utili grafici.
Quale impatto avrà il Web 2.0 sulla scienza e sull’analisi dei dati?
Nota: Il Web 2.0 è la seconda fase di sviluppo del World Wide Web, caratterizzata soprattutto dal passaggio da pagine web statiche a contenuti dinamici o generati dagli utenti e dalla crescita dei social media .
Scott: Il Web 2.0 è già qui (come si vede nell’ascesa dei social media). Se non stai raccogliendo questa fonte di dati dinamica per analizzare e visualizzare le tendenze (come utilizzare il text mining sui social media sulla tua azienda, prodotti, brevetti, concorrenti, ecc.), allora sei già dietro la curva. Per una buona introduzione, dai un'occhiata a questo " Prosperare in un mondo Web 2.0 "blog di SAS.
Sono stati visualizzati i grafici 3D, ma ho scoperto che sono difficili da condividere in un formato fisso. Come consiglieresti di condividere i risultati dei grafici 3D?
Scott: La prima regola è stare lontano dai grafici 3D se non aggiungono valore allo spettatore, motivo per cui non vedi i grafici a barre 3D in JMP poiché spesso creano confusione e non aggiungono alcun valore.
La seconda regola è garantire che, quando i grafici 3D sono preziosi, assicurarsi di utilizzarli in modo interattivo (come con filtri, formati HTML5 interattivi o anche con video) invece di lasciarli in un formato fisso e statico. Ciò consente all'utente di interagire e interpretarli correttamente. Ad esempio, il grafico a dispersione 3D di JMP (presentato nel nostro dibattito sul controllo delle impostazioni sperimentali a tre fattori) è considerevolmente meno efficace al di fuori di JMP se non è possibile spostare il cubo 3D per modificare l'orientamento del punto di vista dei punti all'interno del diagramma. Immagine. Quindi, per le persone che non utilizzano JMP, prova a simulare l'interattività dell'esplorazione di un grafico a dispersione 3D impostando filtri di dati locali che modificano l'orientamento del punto di vista in un periodo di tempo e salvalo come HTML5 interattivo. Un'altra opzione potrebbe essere quella di creare un breve video registrandoti esplorando il grafico 3D che l'utente può riprodurre.
Come hai visto un grafico a bolle animato utilizzato in diverse aziende e settori? Possono essere annotati mentre avviene l'animazione?
Scott: Ho visto grafici a bolle e mappe animati utilizzati in quasi tutti i settori (alta tecnologia, sanità, governo, ecc.) e in molte aree organizzative diverse. Nella catena di produzione/fornitura, i grafici a bolle animati vengono utilizzati con successo per mostrare miglioramenti o tendenze nei prodotti nel tempo (come il mio esempio nella tavola rotonda). Nella ricerca, i grafici a bolle animati vengono spesso utilizzati per dare vita alla crescita o ai cambiamenti nei prodotti/componenti durante i cicli di ricerca e sviluppo. Nelle vendite, le mappe a bolle animate eccellono nel mostrare l'andamento delle vendite nel tempo in tutte le regioni geografiche. Puoi creare annotazioni direttamente sui grafici a bolle, ma queste non si sposteranno nel tempo. Lavora invece con l'etichettatura a bolle per mostrare le informazioni sulle annotazioni desiderate nel tempo.
Insegno statistica AP, quindi potrei essere l'unico qui a non lavorare nel settore privato. Mentre cerchiamo di far crescere l'interesse in questo campo, sono sempre alla ricerca di video, conferenze TED e relatori ospiti che possano esplorare una raccolta di dati attuali e del mondo reale e creare una visualizzazione e dimostrare il processo passo dopo passo, quindi i miei studenti possono vedere come particolari carriere potrebbero applicarsi a ciò che stiamo imparando. Hai qualche video suggerito?
Scott: Per insegnare la grafica, la formula che sembra sempre funzionare è coinvolgere fin da subito gli studenti con una grafica avvincente che racconti una storia e dia vita alle statistiche. Non riesco a pensare ad un esempio migliore che mostrare Discorso TED di Hans Rosling del 2007 "Le migliori statistiche che non hai mai visto". Se non si emozionano dopo aver visto Hans interagire con il grafico, probabilmente non hanno il polso!
Anche il blog JMP a tema di visualizzazione nella comunità JMP sono un altro ottimo posto per ottenere storie intriganti di visualizzazioni che migliorano le statistiche su molti argomenti interessanti. Assicurati di controllare i miei contributi, Ryan DeWitt e Byron Wingerd. Inoltre, la grafica in JMP Pubblico Il sito ha una serie di grafica interessante e spesso interattiva che racconta una storia!
Si prega di definire la grafica.
Scott: Mi piace la definizione in Wikipedia : “La grafica è definita come la capacità di comprendere e presentare informazioni sotto forma di schizzi, fotografie, diagrammi, mappe, piani, diagrammi, grafici e altri formati non testuali”. Questa definizione sottolinea che la grafica comprende sia la comprensione che la presentazione. Mostra anche che ciò può avvenire attraverso molte forme creative diverse.
In che modo JMP può aiutare l'utente a valutare non solo la significatività statistica, ma anche quella pratica?
Scott: Significato pratico significa mostrare l’entità della differenza o della dimensione dell’effetto. Pertanto, penso che il modo migliore per combinare la significatività pratica e statistica sia includere sempre il grafico (che dimostra la significatività pratica) accanto alle statistiche (che affrontano la significatività statistica). Inizia con il grafico e poi mostra le statistiche, poiché sembra che funzioni meglio con il modo in cui le nostre menti elaborano le differenze nelle informazioni.
Katleen: Lavoro nel settore biofarmaceutico progettando processi downstream (purificazione/separazione) in modo che possano essere ampliati e trasferiti agli impianti di produzione. Spesso i processi che aiuto a progettare sono complessi e presentano molte interazioni. In genere, quando utilizzo JMP, cerco di risolvere problemi pratici, tra cui l'aumento dell'efficienza del processo (maggiore rendimento o tempi di processo più brevi) o la mitigazione del rischio (riduzione delle impurità e del rischio di errori del processo). Spesso, l’aumento della resa o dell’efficienza del processo comporterà un aumento delle impurità o un aumento del rischio di fallimento del processo.
Le fasi del processo che progettiamo hanno più sottofasi. A volte le condizioni iniziali del processo possono portare a un aumento delle impurità del processo o ad altri risultati negativi che non vengono osservati fino alle fasi successive del processo. A causa della complessità delle interazioni, l'utilizzo di JMP per la progettazione di esperimenti e l'analisi multivariata, compresa la valutazione della significatività statistica dei fattori principali, dei fattori quadrati (se l'effetto è lineare o presenta una curva) e delle interazioni a due fattori, è un metodo efficace valutare quali fattori principali e le interazioni a due fattori sono i fattori più importanti da monitorare e modificare e quali fattori non sono critici per il processo. Anche l'uso di JMP per visualizzare questi dati è molto potente. I dati vengono utilizzati per migliorare il processo o ridurre le impurità legate al processo e al prodotto o mitigare i guasti del processo. I dati possono anche fornire una guida per ottimizzare un processo per produrre la massima efficienza di processo con i livelli più bassi di impurità e il minor rischio di fallimento del processo.
Ad esempio, stavo lavorando su una fase del processo come parte di un team che cercava di ridurre l'Impurity U. Nel team si è discusso molto se il Fattore A o il Fattore B fossero più importanti per il livello di Risposta U. Abbiamo scoperto che avevamo tutti torto. Il fattore critico si è rivelato essere il fattore C! Fortunatamente, stavamo monitorando il fattore C e avevamo a disposizione dati per monitorare il fattore nel processo. Da questa e da altre esperienze, ti consiglio di tenere traccia di quanti più fattori puoi, compresi quelli che ritieni potrebbero non essere importanti. Potresti essere sorpreso.
Apprezziamo che questi esperti abbiano dedicato del tempo per fornire il loro punto di vista su alcune delle numerose domande che abbiamo ricevuto. Le ricche esperienze che hanno sono evidenti in queste risposte, così come nella versione on-demand di queste episodio di Statisticamente parlando.
