Voici pourquoi:

* Visualisation des données: Cela implique de présenter des données dans un format visuel, telles que des graphiques, des graphiques, des cartes ou des diagrammes. Il permet aux scientifiques de:

* Tendances de spot: Identifiez rapidement les modèles qui pourraient être difficiles à discerner des données brutes seules.

* Révèle les relations: Voyez comment différentes variables interagissent, conduisant à des corrélations ou des idées inattendues.

* Identifier les valeurs aberrantes: Mettez en évidence des points de données inhabituels qui peuvent justifier une enquête plus approfondie.

* Communiquer les résultats: Partagez efficacement leurs résultats avec des collègues et la communauté scientifique plus large.

Exemples:

* Un tracé de dispersion pourrait montrer une relation entre la température et la croissance des plantes qui n'était pas évidente à partir d'un tableau de nombres.

* Une carte thermique pourrait révéler des schémas géographiques dans la distribution des maladies qui n'étaient pas immédiatement clairs.

* Un diagramme de réseau peut éclairer les connexions entre les protéines dans une voie biologique.

Les autres outils qui peuvent faciliter l'interprétation mais qui ne peuvent pas nécessairement révéler des modèles inattendus comprennent:

* Analyse statistique: Utilisé pour quantifier les relations et tester les hypothèses, mais repose souvent sur des attentes antérieures.

* Apprentissage automatique: Peut découvrir des modèles cachés dans des ensembles de données complexes, mais peut nécessiter des données étendues et des connaissances expertes pour interpréter.

* Modélisation de simulation: Peut tester les hypothèses et prédire les résultats, mais est basé sur les connaissances et les hypothèses existantes.

Bien que ces outils soient précieux, la visualisation des données se distingue comme un outil puissant pour découvrir des modèles inattendus et conduire une découverte scientifique.