Die Vier-Schritte-Regel der wissenschaftlichen Datenvisualisierung
Für die besonderen Anforderungen akademischer Szenarien wird folgende Vorgehensweise empfohlen:
- Kombinierte Charting-Anwendung: Verwenden Sie die Funktion "Kombiniertes Diagramm" (z. B. Liniendiagramm auf der linken Achse + Histogramm auf der rechten Achse) für mehrere Sätze von Versuchsdaten, um die Korrelation deutlich darzustellen.
- Statistische Erweiterungen: Aktivieren Sie die Optionen "Fehlerlinien anzeigen" und "Konfidenzintervalle", um die Standardabweichung automatisch zu berechnen und zu visualisieren und so den Anforderungen der akademischen Strenge gerecht zu werden.
- Kennzeichnung der Rückverfolgbarkeit von Daten: Verwenden Sie die Fußnotenfunktion, um Datenquellen und Berechnungen gemäß den akademischen Zitierregeln hinzuzufügen.
- Hochauflösender Export: Wählen Sie das PNG-Format (600 dpi oder höher) oder das SVG-Vektorformat, um die Druckqualität der Zeitschrift zu gewährleisten.
Besondere Tipps: Verwenden Sie beim Umgang mit Zeitreihendaten die Funktion "Timeline Zoom", um sich auf wichtige Intervalle zu konzentrieren; aktivieren Sie "Smart Sort" für kategorische Daten, damit die KI die Werte automatisch nach ihrer Größe anordnet; und verwenden Sie die Funktion "Hypothesenfrage", um mögliche Analyseperspektiven (z. B. "Bitte analysieren Sie den signifikanten Unterschied zwischen diesen beiden Variablen") im Voraus zu generieren, um die häufig gestellten Fragen zur Überprüfung der Arbeit zu beantworten. Für häufig gestellte Fragen verwenden Sie die Funktion "Hypothesenfrage", um mögliche Analyseperspektiven zu generieren (z. B. "Bitte analysieren Sie die Signifikanz des Unterschieds zwischen diesen beiden Variablen").
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphy: Datenvisualisierungsdiagramme automatisch generierenDie
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