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数据可视化在科研工作中发挥着越来越重要的作用。基于可视化图形,我们可以更好地展示科研数据中的主要特征和规律。以生物医学为例,大多数临床医学学生和初级科研工作者一般需要花费数十天乃至数月的时间去熟悉和掌握常用的数据可视化工具,如 SPSS、Origin 和 Graphpad。之后才有可能去完成部分基础的数据统计分析和可视化。如果是要专门从事数据分析和建模方向的相关人员则还需额外学习一门甚至数门编程语言(如 MATLAB、R 和 Python )。而要达到能够自由探索数据的水平则还需要额外花费更多时间去深入学习和进阶。 近年来,随着各类云计算平台(如生物医学领域的 Galaxy 和 DNAnexus)、相关 IT 软硬件基础设施的发展(如分布式计算、容器技术、软件包管理
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