Противоречивый характер климатических данных показывает, что наборы научных данных могут быть сложными для распространения. Традиционные подходы к визуализации часто не могут эффективно проиллюстрировать последствия и ограничения такого рода данных. Это особенно верно, когда целевая аудитория не является экспертом в предметной области.
В этом докладе представлен обзор некоторых ключевых отличий наборов научных данных от более распространенных наборов данных, таких как бизнес-аналитика. Эти различия влияют на правильность результатов и усложняют обработку, визуализацию и даже понятность таких данных. Используя климатические данные в качестве пробного камня, мы рассмотрим эти различия на примерах AWS/Clojurescript, чтобы проиллюстрировать, что затрудняет визуализацию больших наборов научных данных, и продемонстрировать многообещающие альтернативные подходы.
