مصورسازی داده‌های علوم زیستی در نرم افزار R و RStudio

نمایش داده‌های علوم زیستی (Data Visualization)، مصورسازی، رسم نمودارها و گراف‌ها روشی است که به کمک آن می‌توان به شکل سریع و موثر اطلاعات و داده‌ها را برای تصمیم‌گیری محققین علوم مختلف مانند پژوهشگران علوم زیستی ارائه کرد. روش‌های رسم نمودار یا نمایش داده بیشتر به صورت ترسیم آن‌ها یا تشکیل جداول اطلاعاتی است. در این بخش به بررسی خصوصیات و شیوه نمایش داده‌های علوم مختلف مانند علوم زیستی توسط نمودارهای مختلف در زبان برنامه‌نویسی R و RStudio می‌پردازیم.

انواع داده‌ها و تکنیک‌های گرافیک آماری (Statistical Graphical Techniques) جهت مصورسازی

با توجه به اهمیت نوع داده‌ها و مصورسازی و نمایش تصویری آن‌ها ابتدا انواع داده‌ها را معرفی خواهیم کرد. به طور کلی، داده‌های علوم زیستی و علوم طبیعی را با توجه به نوع مقدارهای ثبتی یا جمع‌آوری شده، طبقه‌بندی می‌کنند. یکی از اصلی‌ترین طبقه‌بندی‌ها برای انواع داده‌ها مانند داده‌های علوم زیستی، کیفی (Qualitative) یا کمی(Quantitative)  بودن آن‌ها است. اگر برای ثبت داده‌ها جهت مصورسازی آنها، از ابزار اندازه‌گیری یا شمارش استفاده شود، می‌گوییم آن داده‌ها کمی هستند. داده‌های کمی به راحتی توسط اعداد قابل ثبت‌اند. برعکس داده‌های کمی که ماهیتی عددی دارند، داده‌های کیفی نمایانگر کیفیت هستند و به راحتی نمی‌توان آن‌ها را به صورت عدد نمایش داد. اغلب در تعیین مقدار برای داده‌های کیفی اختلاف نظر یا اعمال سلیقه وجود دارد. اگر منظور از رسم نمودار مقایسه بین گروه‌های جامعه آماری باشد، رسم نمودارهای مربوط به داده‌های زیستی بسیار مفید خواهد بود. از انواع این گونه نمودارها می‌توان به نمودار ستونی، میله‌ای، دایره‌ای، بافت‌نگار و نمودار پارتو (Pareto) اشاره کرد.

تکنیک گرافیک آماری جهت مصورسازی، گرافیکی است که در زمینه آمار برای تجسم داده‌ها استفاده می‌شود. برخی از این نمودارهای پرکاربرد مصورسازی عبارتند از نقشه‌های گرافیکی (graphic maps) یا نقشه موزاییک (Marimekko یا Mosaic plot) که یک روش گرافیکی برای تجسم داده ها از دو یا چند متغیر کیفی است.

 آشنایی با مصورسازی داده‌ها

آشنایی با ابزارهای مصورسازی یک بخش مهم و پایه‌ای در تحلیل انواع داده مانند داده‌های علوم زیستی است. هدف از تصویرسازی داده و Data visualization در تحلیل داده‌های کمی و تحلیل داده‌های کیفی، جمع‌بندی داده‌ها در قالب چند نمودار یا تصویر نیست. هدف اصلی تحلیل داده‌های علوم زیستی بر مبنای مشاهده و مصورسازی داده‌ها Data visualization این است که داده‌ها به‌گونه‌ای مؤثر تصویر شوند تا بتوان استنتاج‌هایی بر مبنای داده ارائه داد که به درک بهتر از داده‌های مختلف زیستی و در نهایت تصمیم سازی بر مبنای تحلیل داده‌های خام و غیر شفاف پس از شفاف‌سازی داده‌ها منجر شود. به همین خاطر اگر مصورسازی دیتاها به شکل مؤثر صورت پذیرد، در علوم زیستی و طبیعی، انواع رشته‌های علوم پزشکی، علوم کشاورزی و علوم طبیعی و در بین محققین مختلف که از آن استفاده می‌کنند طرفداران زیادی دارد.

از سوی دیگر، وقتی یک تحلیلگر داده علوم زیستی برای اولین بار با یک پایگاه داده مواجه می‌شود، یکی از اولین کارهایی که باید انجام دهد تصویرسازی داده از منظرهای مختلف است. چنین کاری اگر به‌درستی صورت گیرد به او درک بهتری از ادامه مسیر تحلیل داده می‌دهد. این امر بخصوص در مواردی مهم تر می‌شود که محقق علوم زیستی با حجم انبوهی از داده‌ها مواجه باشد، در گام‌های اولیه تحلیل داده نیاز دارید تا با گذراندن دوره‌های مصورسازی، کلیات آن را درک کنید. به همین دلیل مهارت تصویرسازی داده یکی از مهم‌ترین بخش‌های آموزش ابزارهای تحلیل داده و پایگاه‌های اطلاعاتی علوم زیستی به‌حساب می‌آید.

کاربردهای مصورسازی در علوم مختلف مانند علوم زیستی

اما به‌راستی مصورسازی اطلاعات بیشتر از آن‌که به علوم نوین زیستی اعم از علوم پزشکی شیمی، زیست شناسی و تحلیل ژنوم و محصول ژنتیکی و دانش علوم کشاورزی و منابع طبیعی مرتبط باشد ریشه درگذشته‌ی تاریخ بشر دارد، تاکنون اندیشیده‌اید که انسان‌های نخستین و نقاشان دوره‌های ماقبل معاصر چطور وقایع و اطلاعات خود را به‌منظور درک بهتر رویدادها و تحلیل درست داده‌ها دیداری‌سازی یا مصورسازی می‌کردند؟ دنیای تصویرسازی، دنیای تحلیل و رصدهایی است که روزبه‌روز به جذابیت آن در دنیای تحلیل‌گران داده افزوده می‌شود.

مصورسازی داده‌ها در نرم افزار زبان برنامه‌نویسی R و RStudio

یک ویژگی و مزیت مهم زبان برنامه نویسی R و RStudio، مصورسازی، یا همان رسم نمودارها می باشد. مشاهده یک نمودار بهتر از مشاهده و خواندن هزاران کلمه است.  لذا محققین در زبان برنامه‌نویسی R و RStudio به راحتی می تواند با خواندن داده‌ها، آن‌ها را در قالب نمودارهای مختلف و زیبا نمایش داده تا به یک درک تحلیلی سریع و قابل استناد دسترسی پیدا کند. در زبان برنامه‌نویسی R و RStudio بسته‌های مختلفی برای ارائه نمودارهای مختلف ارائه شده است. در تحلیل داده گرافیکی، بسیار مهم است که ابتدا داده را درک کنیم و سپس بتوانیم درک خود را از داده‌ها به صورت تصویری و ساده به دیگران انتقال دهیم.

مصورسازی و رسم نمودار در نرم افزار زبان برنامه‌نویسی R و RStudio، برای داده‌های علوم زیستی

مصورسازی و ایجاد گراف‌های درست در داده‌های علوم زیستی اهمیت زیادی دارد. نکته مهم این است که نرم افزار زبان برنامه‌نویسی R و RStudio به شما امکان می‌دهد نمودارهای زیبا، آموزنده و بسیار سفارشی شده را به روشی ساده و سرراست برای هرنوع داده‌ای مانند داده‌های علوم طبیعی اعم دادهای آزمایشات کوچک تا تجزیه و تحلیل دیتابیس‌ها و داده‌های منابع اطلاعاتی زیستی و تحلیل ژنوم‌ها ایجاد کنید. ایجاد نمودارهای مشابه برای داده‌های علوم زیستی در سایر زبان های آماری دشوار، زمان بر یا غیرممکن خواهد بود.

نرم افزار زبان برنامه‌نویسی R و RStudio طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری (مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های آماری کلاسیک، تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، …) و تکنیک‌های گرافیکی را ارائه می‌دهد و بسیار توسعه‌پذیر است.

یکی از نقاط قوت زبان برنامه‌نویسی  RوRStudio  آسانی است که با آن می‌توان طرح‌هایی با کیفیت انتشار خوب طراحی کرد، از جمله نمادها و فرمول‌های ریاضی در صورت نیاز. دقت زیادی روی پیش‌فرض‌ها برای انتخاب‌های طراحی جزئی در گرافیک انجام شده است، اما کاربر کنترل کامل را حفظ می‌کند. نرم افزار زبان برنامه‌نویسی R به عنوان نرم‌افزار آزاد تحت شرایط مجوز عمومی گنو بنیاد نرم‌افزار آزاد در قالب کد منبع در دسترس است. این برنامه بر روی طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌های یونیکس و سیستم‌های مشابه (از جمله FreeBSD وLinux، ویندوز و MacOS  کامپایل و اجرا می‌شود.

متأسفانه زبان برنامه‌نویسی R و RStudio می تواند منحنی یادگیری تند داشته باشد. از آنجایی که می‌تواند کارهای زیادی انجام دهد، اسناد و فایل‌های کمکی حجیم هستند. علاوه بر این، از آنجا که بسیاری از عملکردها از ماژول های اختیاری ایجاد شده توسط مشارکت کنندگان مستقل ناشی می‌شود، این مستندات می‌تواند پراکنده باشد و مکان یابی آن دشوار باشد. در واقع، کنترل تمام کارهایی که زبان برنامه‌نویسی R و RStudio می تواند انجام دهد، چالش برانگیز است.

معرفی کتاب‌های مربوطه

با محبوبیت زبان برنامه‌نویسی R و RStudio، هنر و تمرین مصورسازی و ایجاد تجسم داده‌ها دیگر در اختیار ریاضی‌دانان، آماردانان یا نقشه‌کشان نیست. به عنوان رهبران فناوری، می‌توانیم معیارهایی را پیرامون کاری که انجام می‌دهیم جمع‌آوری کنیم و از مصورسازی داده‌ها برای برقراری ارتباط آن اطلاعات استفاده کنیم. تجسم داده‌های حرفه‌ای با استفاده از R وRStudio  و جاوا اسکریپت قدرت زبان زبان برنامه‌نویسی R و RStudio را با سادگی و آشنایی جاوا اسکریپت ترکیب می‌کند تا تصاویر واضح و آموزنده داده جهت مصورسازی داده‌ها نمایش دهد.

کتاب Pro Data Visualization Using R and JavaScript یک منبع عالی برای یادگیری مصورسازی داده‌ها با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی  R و RStudio  و جاوا اسکریپت می‌باشد. این کتاب در 9 فصل به آموزش گام‌به‌گام تئوری‌های مصورسازی داده‌ها به همراه مثال‌های واقعی و با نکات مفید و آموزنده می‌پردازد. در کتاب Pro Data Visualization Using R and JavaScript شما یاد خواهید گرفت از نرم افزار R، RStudio، Tidyverse  و Shiny برای تفسیر و تجزیه و تحلیل داده‌های خود بهره گیرید و سپس از کتابخانه جاوا اسکریپت برای قالب‌بندی و نمایش داده‌ها به روشی زیبا، آموزنده و تعاملی استفاده کنید. شما خواهید آموخت که چگونه داده‌ها را جهت مصورسازی به طور مؤثر جمع‌آوری کنید، و همچنین چگونه فلسفه و اجرای هر نوع نمودار را درک کنید تا بتوانید نتایج را به صورت بصری نشان دهید.

کتاب Pro Data Visualization Using R and JavaScript، زبان  Rو RStudio را قابل دسترس می‌کند و ایده جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های علوم مختلف مانند علوم زیستی و طبیعی را با استفاده از رابط‌های وب نشان می‌دهد.

خدمات گروه علمی بامازیست

گروه علمی با ما زیست باتیمی مجرب و کارآزموده در مصورسازی و تحلیل داده‌های علوم زیستی با نرم افزار زبان برنامه نویسی R و RStudio به تمامی محققین علوم زیستی اعم از علوم پزشکی، زیست شناسی، بیوشیمی (کمومتریک)، علوم کشاورزی و منابع طبیعی به به هر کسی اجازه می‌دهد تا با مصورسازی و ایجاد گرافیک‌های زیبا از داده‌های خود، تحلیل درستی را در مقاله‌ها و تحقیقات خود نشان دهید و مخاطب به راحتی درک عمیقی از داستانی که داده‌های شما بیان می‌کنند به دست آورد.