数据可视化心得及科研数据分享

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据可视化心得及科研数据分享相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


欢迎光临学术无界~

前言


       这次小编主要结合自己的经验向大家介绍一下数据可视化的心得体会,然后结合全球变化系统研究数据库介绍一种地理空间数据获取的一种新方法,希望对大家的科研工作有所帮助~

数据可视化心得及科研数据分享

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数据可视化心得及科研数据分享

数据可视化心得

       数据可视化主要是指用图片对数据、研究框架等进行更直观清晰的表达,小编结合绘图的程序向大家分享几点经验

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收集数据可视化表达的方式

       首先我们要知道可以如何表达我们的数据及概念框架,对我们来说这是一个不断积累的过程,需要我们平时在课堂、听讲座、参加学术会议、阅读文献或书籍以及浏览相关网站时注意收集高质量图片(数据可视化、技术路线、研究框架、地图),注意数据展示的方式、路线图的框架设计、配色等细节。

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了解数据可视化的工具

常用的绘图软件:

2.1技术框架:

(1)Visio

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注:图片来源于网络

(2)Powerpoint

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注:图片来源于网络

2.2数据可视化

(1)origin

有人称其为自带“SCI风格”的绘图软件,我个人也比较喜欢,操作比较简单,可以很方便的对图片的属性进行设置。

缺点是软件自带的配色不是特别美观。数据可视化心得及科研数据分享数据可视化心得及科研数据分享

(2)Matlab

初次使用可以通过度娘搜索绘制数据可视化的代码即可,进一步通过代码对图片细节进行设置。

缺点是图片放大后容易出现锯齿。

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(3) R-ggplot2

“统计风格”,R基础包中的函数即可以绘制比较简单的图形,如果想绘制较为复杂的图形,需要加载ggplot2包,其擅长统计数据可视化。

缺点是ggplot2功能没有Matlab全面,但是在统计方面做的最好最专业,其它的功能就忽略不见啦。

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注:图片来源于网络http://www.toyoke.com/news/show-2191.html

(4)Echart

一个纯javascript的图表库,可以流畅的运行在PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),可高度个性化定制数据可视化图表,如折线图、柱状图、散点图、饼图、k线图、盒形图、地理数据可视化的地图、热力图、线图、动态数据。用户可以在官网结合已有实例修改数据即可得到预期的图表。

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注:图片来源于网络http://www.topthink.com/topic/5492.html
结合Echart官方实例修改参数获得所需图片的流程
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利用软件工具绘制图片

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美化、组合图片

Powerpoint:可用来组合图片,基本可以满足简单的需求。

可能通过以上方式和组合得到的图片大家还不是特别满意,这时候就需要利用PS技术对图片的细节进行处理。

在这里向大家推荐一款开源软件:GIMP,包括几乎所有图象处理所需的功能,接口相当轻巧,但其功能却不输于专业的绘图软件,在搜索引擎搜索GIMP进入官网网站即可免费下载。

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空间数据获取的一种新方法

      “全球变化科学研究数据出版系统”(中英文)是中国科学院地理科学与资源研究所和中国地理学会联合主办、中英文双语、实体数据与期刊论文关联出版期刊及平台。数据主要包含:元数据、实体数据和数据论文。重要的是这些数据都是可以在出版社网站免费下载的哟!打开官方网站登录账号点击数据目录选择感兴趣的数据即可下载查阅,既可以按照文章也可以按照区域查看数据。

数据可视化心得及科研数据分享
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       网站已表明数据引用方式哦!大家一定要记住引用对应的文章,推动实现进一步的数据共享。官网表明数据共享政策如下:

    (1)“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放,用户免费浏览、免费下载;

    (2)最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源;

    (3)增值服务用户或以任何形式散发和传播(包括通过计算机服务器)“数据”的用户需要与《全球变化数据学报》(中英文)编辑部签署书面协议,获得许可;

    (4)摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则,即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%,同时需要对摘取的数据记录标注数据来源。

小建议:下载数据的同时记录好数据引用方式,方便后序引用!

文末福利

是不是已经被这些免费数据震撼到了呐,赶紧戳一戳下方阅读原文打开全球变化数据库网站下载所需要的科研数据吧!最后祝大家在科研的道路上芝麻开花——节节高!

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END

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资源仅供学术交流使用,严禁商用!如果侵权,请联系小编微信:LMSPYYCC

素材提供:宋娅娅

责任编辑:宋娅娅 党辉 王天宇 李飞 雷景森

推文审核:张天舒 孙嘉欣

素材审核:胡森林

总审核:学术无界顾问团

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数据可视化-Seaborn系列汇总

基于MATLABPython科研数据可视化

科研工具Microsoft Excel可视化信息工具 PowerMap——附下载地址

数据可视化基本套路总结

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