Визуализация данных обеспечивает наглядное представление полученных результатов. Тем не менее, данный процесс может быть чрезвычайно трудоемким. Исследователи часто сталкиваются со сложностями при выборе подходящего типа диаграммы или графика и разработке визуально привлекательных репрезентаций. Эти задачи особенно затруднительны для тех, кто не обладает достаточными навыками дизайна, что может приводить к задержкам в ходе подготовки исследования к публикации.

Кроме того, итеративный характер работы с визуализацией, требующий многочисленных корректировок для точной передачи данных, лишь увеличивает временные затраты. В результате исследователи зачастую тратят на создание визуализации больше времени, чем на сам анализ, что может замедлить общий прогресс работы.

Искусственный интеллект предлагает эффективное решение этих проблем, автоматизируя многие рутинные и сложные задачи, связанные с визуализацией данных. Более того, ИИ может взять на себя задачи по форматированию и дизайну, создавая визуализации профессионального уровня без необходимости владеть специальными навыками в области графического дизайна. Такая автоматизация не только экономит время, но и позволяет исследователям сосредоточиться на аналитической и интерпретационной составляющих работы.

Кроме того, ИИ способен работать с большими объемами данных и генерировать сложные визуализации. Повышая скорость и качество визуализации данных, ИИ делает результаты научных исследований более доступными и понятными.

Одним из самых простых в освоении инструментов ИИ является Napkin.AI. Этот инструмент идеально подходит для исследователей, которые хотят быстро и эффективно преобразовывать сложные данные в понятные и наглядные графики, диаграммы и схемы. Napkin.AI сочетает в себе возможности искусственного интеллекта с интуитивно понятным интерфейсом, что делает его доступным даже для пользователей без опыта работы с ИИ.

Для создания визуальных материалов достаточно вставить фрагмент текста в контекстное окно и нажать на кнопку Generate visuals. ИИ предлагает варианты возможных рисунков и диаграмм для используемого текстового фрагмента.

На платформе также можно работать с уже имеющимися визуальными материалами. ИИ позволяет легко настраивать внешний вид графиков: изменять цвета, фон, яркость, расширение рисунка, добавлять фигуры (функция sketch), подписи и легенды (функция label). Полученные визуализации скачиваются в одном из предложенных форматов: png, svg или pdf.

ИИ анализирует структуру данных и предлагает оптимальные способы их визуализации. Например, если вы работаете с временными рядами, инструмент предложит линейные графики, а для категориальных данных — столбчатые диаграммы или pie-чарты. Это особенно полезно для тех, кто не уверен, как лучше представить свои данные.

Автоматизация процесса визуализации позволяет сосредоточиться на анализе данных, а не на их оформлении. Инструмент не требует навыков программирования, что делает его идеальным для гуманитариев и начинающих исследователей.

Преимуществами таких платформ, как Datawrapper и RAWGraphs, являются подробные руководства по созданию разных типов диаграмм, карт, таблиц и других средств визуализации данных, которые не только помогут начинающим исследователям овладеть данными ИИ-инструментами, но и больше узнать о принципах эффективного представления информации.