Wissenschaftler müssen die Spitze nutzen Datenvisualisierung Werkzeuge für Forschungsprojekte, um die nächsten bahnbrechenden Entdeckungen zu entdecken. Diese Instruments wandeln überwältigende Informationen in klare Erzählungen um und erleichtern so das Erkennen interessanter Muster und Particulars. Der Trick besteht darin, eine Plattform mit zahlreichen Funktionen und Möglichkeiten zu finden, um Ihre Daten nach Hause zu bringen.
1. Abmessungen
Abmessungen ist eine fortschrittliche digitale Science-Intelligence-Plattform, die ein vollständiges Bild der Forschungslandschaft liefert. Die Integration des VOSviewer-Softwaretools bietet nicht nur eine umfangreiche Sammlung verknüpfter Erkenntnisse, sondern ermöglicht Ihnen auch die Erstellung und Visualisierung bibliometrischer Netzwerke aus bis zu 25.000 Publikationen.
Mit VOSviewer können Benutzer Co-Autorenschaft und Zitationsanalyse direkt in der Anwendung implementieren. Die Plattform ermöglicht es Ihnen auch, die Ergebnisse anhand der Anzahl der anzuzeigenden Forscher oder des Erscheinungsbilds des Netzwerks anzupassen.
Nutzen Sie die interaktiven Funktionen, um wichtige Particulars über bestimmte Forscher oder den Umfang ihrer Zusammenarbeit preiszugeben. Sie können die Daten auch vergrößern und verkleinern oder die Netzwerke im Vollbildmodus anzeigen, um wichtige Datentrends leichter zu erkennen. Bei Forschungsprojekten hat sich Dimensions bei der Durchführung von Literaturrecherchen, der Identifizierung wichtiger Meinungsführer und der Kontextualisierung umfassenderer Themen als unschätzbar wertvoll erwiesen.
2. Tableau
Tableau ist ein weiteres vielseitiges und leistungsstarkes Device zur Datenvisualisierung, das es Forschern ermöglicht, ihre Statistiken zu entdecken und zu verstehen. Dank der intuitiven Plattform können Sie Informationen per Drag-and-Drop verschieben, um interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards zu erstellen.
Was diese Marke auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, zahlreiche Datenquellen zu verbinden, zu kombinieren und zu analysieren. Für Forschungsprojekte bietet es außergewöhnliche Erkundungsfunktionen und erstellt überzeugende Visualisierungen, die Ihre Ergebnisse effektiv an Kollegen weitergeben.
Tableau fördert außerdem das Lernen und die Zusammenarbeit mit einer starken On-line-Neighborhood und technischen Ressourcen. Benutzer können ihre Visualisierungen kostenlos auf der Web site entwickeln und teilen und an verschiedenen Schulungen, Kursen und Video-Tutorials teilnehmen. Darüber hinaus können Sie über die Tableau Neighborhood direkt mit anderen Forschern kommunizieren.
3. Vollständige Geschichte
Vollständige Geschichte gehört zu den bestbewerteten Datenvisualisierungstools für Forschungsprojekte, da es tiefe Einblicke in das Benutzerverhalten auf Web sites und Smartphone-Anwendungen liefert. Obwohl es nicht für alle Arten von Forschung geeignet ist, können Sie es zur Visualisierung des Kundenverhaltens, der Mensch-Laptop-Interaktion und der Produktentwicklung verwenden.
Es ist superb, um eine umfassende Geschichte der Benutzererfahrung in den Bereichen Gastgewerbe, Einzelhandel, E-Commerce, Lebensmittel und Getränke, Spiele und Finanzdienstleistungen zu erstellen und Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken.
Mit dem Session Replay-Device können Sie eine pixelgenaue Nachbildung der Person Journey ansehen. Es erfasst, was sie sehen und tun, einschließlich ihrer Mausbewegungen, Scrollaktivitäten und Schlüsselworteingaben. Im Wesentlichen erfahren Sie, warum jemand etwas tun könnte und welche Probleme sich auf wichtige Kennzahlen auswirken.
4. Blühen
Blühen bietet benutzerfreundliche Visualisierungsfunktionen, die interaktive Diagramme, Karten und Datengeschichten umfassen. Sie benötigen keine Programmierkenntnisse, um dieses Device zu verwenden, und es bietet über 50 vorgefertigte Vorlagen, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
Der Hauptschwerpunkt der Plattform liegt auf dem Knowledge Storytelling, das es Ihnen ermöglicht, Narrative rund um Ihre Forschung zu entwickeln und das Verständnis zu verbessern. Es ist die ideale Wahl für die Vermittlung Ihrer Erkenntnisse an ein breites Publikum und kann für kreative und ansprechende Präsentationen, Veröffentlichungen und On-line-Inhalte verwendet werden.
Zu den verschiedenen Anwendungsfällen in der Branche gehören Wahlen und Meinungsumfragen, Sport und Wettbewerb, Karten, Umfrageantworten und Scrollytelling. Sie können auch tief in die zahlreichen Lernressourcen, Schulungen, Webinare und Datensätze eintauchen, um Ihre endgültige Visualisierung zu verbessern.
5. Sisense
Sisense ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die eine versatile und skalierbare Datenvisualisierungslösung bietet. Erstellen Sie Ihr Dashboard ohne Programmiererfahrung und gewinnen Sie Erkenntnisse mithilfe von Diagrammen, Karten und Widgets.
Produktteams können mithilfe interaktiver Echtzeitschnittstellen Tendencies und Muster aufdecken. Mit Mannequin Context Protocol, JavaScript und anderen externen Bibliotheken können Sie Ihre Datenvisualisierung an die Ästhetik und Funktionalität Ihres Produkts anpassen.
Sisense zeichnet sich bei Forschungsprojekten durch die einfache Einbettung von Analysen und die Fähigkeit aus, große Datenmengen sowohl für große als auch für kleinere Unternehmen zu verarbeiten. Wenn Sie auf der Suche nach einem hohen Maß an Individualisierung sind, ist dies eine besonders komponierbare Plattform.
Nutzen Sie das hilfsbereite Kundensupport-Group sowie eine Vielzahl von On-line-Ressourcen, Schulungssitzungen und Webinaren, um die Datentransparenz zu maximieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Die am besten bewerteten Datenvisualisierungstools für Forschungsprojekte verbessern die von Ihnen erstellte Erzählung und stellen sicher, dass das Publikum Ihre Ergebnisse vollständig versteht. Um sicherzustellen, dass Sie die beste Plattform nutzen, denken Sie daran, die folgenden Kriterien zu berücksichtigen:
- Datenverarbeitung und Kompatibilität: Sie sollten in der Lage sein, Daten aus hochgeladenen Dateien und Forschungsdatenbanken zu integrieren, und die Plattform sollte große Datensätze effektiv verarbeiten können.
- Visualisierungs- und Analysefähigkeiten: Stellen Sie fest, ob es zahlreiche Visualisierungstypen mit umfangreichen Anpassungsoptionen, integrierter KI und Analysefunktionen gibt und ob Sie interaktive Dashboards entwickeln können.
- Benutzerfreundlichkeit und Ressourcen: Stellen Sie sicher, dass die Plattform eine intuitive Benutzeroberfläche ohne Programmieraufwand sowie umfassende Ressourcen und Schulungsunterstützung zur Optimierung Ihrer Datenpräsentation bietet.
- Zielgruppe und Teilen: Fragen Sie sich, wie intestine die Instruments Ihnen dabei helfen, Ihre Erkenntnisse Ihrem Publikum zu vermitteln. Stellen Sie sicher, dass Sie hochauflösende Bilder problemlos exportieren, Datenberichte auf Web sites und Blogbeiträgen einbetten und diese über öffentliche und personal Hyperlinks teilen können.
- Kosten und Skalierbarkeit: Prüfen Sie, ob es eine kostenlose Model für die öffentliche und akademische Nutzung gibt und ob die Plattform für große Forschungsprojekte skalierbar ist.
Warum ist Datenvisualisierung für die moderne Forschung von entscheidender Bedeutung?
Die Datenvisualisierung hat die moderne Forschung revolutioniert, indem sie komplexe Datensätze in verdauliche Erkenntnisse verwandelt. Da die Forschung immer datenintensiver wird, ermöglichen diese Instruments den Forschern, die Identifizierung von Mustern, Tendencies und Ausreißern zu beschleunigen.
Es dient auch als leistungsstarkes Kommunikationsinstrument, das Ihnen hilft, Ihre Ergebnisse den wichtigsten Interessengruppen, einschließlich Produktentwicklungsteams, Unternehmensführung, politischen Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit, besser zu erklären.
Benötigen Sie Programmier- und Designerfahrung, um Datenvisualisierungsplattformen nutzen zu können?
Die erstklassigen Datenvisualisierungstools für Forschungsprojekte übernehmen die komplexe Programmierung für Sie. Die meisten Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen ohne Code, mit denen Sie problemlos attraktive, interaktive Grafiken erstellen können.
Sie können Daten häufig per Drag-and-Drop verschieben oder vorgefertigte Vorlagen verwenden. Auch wenn Sie keine Vorkenntnisse im Webdesign benötigen, hilft Ihnen ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien – wie die Auswahl des richtigen Diagramms und Farbschemas – dabei, die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Was ist der Unterschied zwischen explorativer und erklärender Datenvisualisierung?
Während die explorative Datenvisualisierung für den Forscher gedacht ist, ist die erklärende Datenvisualisierung für das Publikum gedacht. In der explorativen Section analysieren Sie Ihre Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Karten und anderen Visualisierungstools. Der Prozess umfasst in der Regel die Erstellung zahlreicher Präsentationen, um interessante Muster aufzudecken und Hypothesen zu testen.
Auf der erklärenden Ebene artikulieren Sie wichtige Erkenntnisse mit überzeugenden Datengeschichten. Es ist eine viel einfachere und besser ausgearbeitete Erzählung, die leicht zu verstehen ist.
Effektive Datenvisualisierung ist der neue Customary für die Forschung
Modernste Datenvisualisierung steigert die Wirkung, indem sie die Lieferfähigkeit der Forschung verbessert. Da Datensätze immer komplexer werden, tragen visuelle Elemente dazu bei, die nötige Klarheit zu schaffen, um Ergebnisse einfach und schnell zu kommunizieren. Diese Instruments verwandeln Erkenntnisse von passiven, statischen Darstellungen in dynamische, unvergessliche Erlebnisse, die bei einem breiteren Publikum Anklang finden.