Візуалізація багатомірних даних в експерименті агрономічного ґрунтознавства

Abstract

Розглянуто можливості використання візуалізації та аналізу багатомірних даних, отриманих у результаті проведення агрономічного експерименту. Продемонстровано ефективні способи швидкого та ефективного аналізу даних за допомогою методів візуалізації, зокрема – за допомогою методу «обличчя Чернова». Покроково розглянуто алгоритм побудови візуального образу елементів системи ґрунтоутворення, що аналізується. Доведено, що застосування методу «обличчя Чернова» в процесі аналізу даних агрономічного експерименту є ефективним на всіх етапах наукового дослідження

Рассмотрены возможности использования визуализации и анализа многомерных данных, полученных в результате проведения агрономического эксперимента. Продемонстрировано эффективные способы быстрого и эффективного анализа данных с помощью методов визуализации, в частности – с помощью метода «лица Чернова». Пошагово рассмотрен алгоритм построения визуального образа элементов системы почвообразования. Доказано, что применение метода «лица Чернова» в процессе анализа данных агрономического эксперимента является эффективным на всех этапах научного исследования.

The possibilities of using visualization and analysis of multidimensional data obtained as a result of the agronomic experiment are considered. Effective methods for rapid and efficient data analysis with the help of visualization methods are demonstrated, in particular, using the "Chernov's face" method. A step-by-step algorithm is considered for constructing a visual image of the elements of the soil formation system. The main task of visualization is its practical purpose, namely, facilitating the perception of data for their further analysis, for example, obtaining patterns of influence of parameters of the system under study. In this sense, visualization is essentially a support for decision making. Therefore, there is an inextricable connection between the application and the method of visualization. For visualization, both primary data and pre-processed data can be used. The main idea of such a method is based on the ability of a person to "automatically" record complex relationships between many variables if they appear in a sequence of elements. Intuitive pattern recognition of a person from childhood on a subconscious level. Sometimes the understanding that some elements "something" are similar to each other comes earlier than an analyst can explain what variables determine this similarity, that is, the analysis of information using such a reflection method is based on the ability of a person to intuitively find similarities and differences in the features of object – face. The algorithm for constructing visual representations is based on the methods of cognitive analysis and the construction of a cognitive image, the main purpose of which is the allocation of new knowledge from already existing visual images. It is proved that the application of the "Chernov's face" method in the process of analyzing the data of the agronomic experiment is effective at all stages of scientific research.