骰子圖：一種用於高維度分類數據可視化的軟體包

核心概念

骰子圖和多米諾骨牌圖是一種新的數據可視化方法，旨在彌合數據的高級視圖和低級視圖之間的差距，允許在單一視圖中顯示多達四個不同的分類變量，並通過顏色編碼和點大小變化來表示其他信息層。

摘要

摘要
在生物科學領域，以吸引人且信息豐富的方式可視化和表示數據對於數據探索和展示至關重要。在單細胞 RNA 測序研究中，我們面臨著檢查不同條件並需要能夠同時評估多個變量的可視化的問題。特別是，跨越多種細胞類型和條件可視化通路分析具有挑戰性，因為我們通常不僅對不同條件下的交叉點感興趣，而且對每個變量的類別也感興趣。現有許多針對高級數據可視化的成熟且出色的解決方案。一個重要的例子是 UMAP 或 PCA 嵌入的散點圖，它們用於可視化底層高維數據的結構。維恩圖 [1] 有助於突出顯示不同條件的交叉點。此外，諸如 UpSet 圖 [2] 之類的方法非常適合可視化定量重疊，並且對於處理經典維恩圖中的許多集合以進行不同的分組而言，是一個巨大的進步。交叉點部分的可擴展性和選擇並非易事。因此，需要更動態的方法 [3]。最後，另一個完善的圖表是圓形圖，它為可視化和量化幾組之間的交叉點提供了很好的選擇 [4]。
雖然所有這些方法都非常適合可視化組的定量重疊，但它們會丟失有關交叉點元素的任何信息。對於定性分析，存在大量圖表和解決方案來突出顯示和顯示數據和檢查條件、細胞類型或單個基因表達的詳細信息。重要的例子包括條形圖或散點圖。例如，火山圖非常適合可視化和突出顯示兩種條件之間顯著失調的基因，或者用於簡單相關性分析的兩個基因的基因表達的簡單散點圖。但是，這些方法再次只能可視化數據的一個方面。它們對於可視化數據的定性細節很有用，但對於數據的高級概述卻沒有用。
在這裡，我們介紹了骰子圖和多米諾骨牌圖，這是一種直观的數據可視化方法，旨在彌合數據的高級視圖和低級視圖之間的差距。該表示允許在骰子圖中顯示最多四個不同的數據維度，並在多米諾骨牌圖中顯示兩倍的數量。這將作為對已建立的繪圖方法的補充。這種表示可以全面概述共享屬性的數量，同時保持集合信息可見。我們將以通路分析為例，展示如何使用和解釋骰子和多米諾骨牌圖。
骰子圖
在不將信息拆分為不同的子圖或丟失分類信息的情況下，顯示高維分類數據具有挑戰性。在這裡，我們能夠在單一視圖中顯示最多四個不同的分類變量。為了強調這一點，我們將以跨不同通路的通路分析為例，其中特徵 (A) 和細胞類型為特徵 (B)。在此示例中，目的是可視化不同細胞類型中跨不同疾病變體 (C) 的通路。最後，骰子圖允許對通路 (D) 保持高級分組（圖 1）。目標是在單一視圖中可視化所有這些信息。根據骰子的側面對不同的變體進行分組，允許用戶一次可視化最多六個不同的組。不同組的顏色可以是分類的，也可以是連續的，因為變異信息已經在點的位置中編碼。點排列是固定的，可以輕鬆概覽組是否存在。顏色可用於通過連續的色標或分類調色板進一步豐富繪圖。這些骰子可以用單獨的背景顏色著色，以向用戶傳達更多信息，在我們的示例中，這表示所檢查通路的更高級別分組。此圖以清晰易懂的方式分解信息。
多米諾骨牌圖
為了進一步擴展二元比較和比較連續變量的信

統計資料

從以下內容提煉的關鍵洞見

Diceplot: A package for high dimensional categorical data visualization

by Matthias Flo... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23897.pdf

深入探究

除了生物信息學，骰子圖和多米諾骨牌圖還可以用於哪些其他領域？

骰子圖和多米諾骨牌圖作為高維分類數據可視化工具，其應用並不局限於生物信息學，在其他需要分析多個分類變量的領域也能發揮作用。以下列舉一些例子：

市場營銷: 分析消費者行為，例如，可以將骰子圖的四個維度設定為：消費者年齡層、性別、購買產品類別、消費頻率，從而直觀地觀察不同消費者群體的購物模式。
社會學研究: 分析人口統計數據，例如，可以使用多米諾骨牌圖比較不同地區、不同教育程度的人群在就業、收入、健康狀況等方面的差異。
金融分析: 評估投資組合風險，例如，可以將骰子圖的四個維度設定為：投資標的、投資區域、風險等級、收益率，以便快速識別高風險和高收益的投資組合。
教育研究: 分析學生成績，例如，可以使用多米諾骨牌圖比較不同教學方法、不同學習背景的學生在各科成績上的表現差異。
總之，任何涉及多個分類變量分析的領域，都可以考慮使用骰子圖和多米諾骨牌圖來進行數據可視化，從而更直觀地洞察數據背後的規律和趨勢。

對於具有超過四個維度的數據集，如何有效地使用骰子圖或多米諾骨牌圖？

雖然骰子圖最多能表示四個維度，多米諾骨牌圖能表示八個維度，但對於超過四個維度的數據集，我們仍然可以通過以下策略有效地使用這些工具：

數據降維:

主成分分析 (PCA): 將高維數據投影到低維空間，保留主要信息。
t-分佈隨機鄰域嵌入 (t-SNE): 將高維數據映射到低維空間，保持數據點間的距離關係。
特徵選擇: 根據數據分析目標，選擇最重要的幾個維度進行可視化。

數據分組: 將數據集根據某些維度進行分組，然後分別繪製骰子圖或多米諾骨牌圖，例如，可以先按性别分组，再分别绘制男性和女性的骰子圖。
交互式可視化: 結合交互式工具，例如，可以使用下拉菜單選擇不同的維度組合進行展示，或者使用鼠標懸停顯示更多數據細節。
需要注意的是，在處理高維數據時，需要根據具體情況選擇合适的策略，并结合其他可视化方法，才能更全面地理解数据。

數據可視化技術的未來發展方向是什麼，特別是在處理日益增長的數據集規模和複雜性方面？

面對日益增長的數據規模和複雜性，數據可視化技術需要不斷發展以應對挑戰。以下是一些可能的發展方向：

更高效的算法: 開發更高效的算法，以處理大規模數據集的渲染和交互，例如，利用GPU加速、并行计算等技术提高可视化效率。
更智能的交互: 利用人工智能和機器學習技術，開發更智能的交互方式，例如，自動识别数据模式、提供个性化可视化方案、支持自然语言查询等。
更强的叙事能力: 将数据可视化与叙事结合，更清晰地传达数据背后的故事，例如，开发支持动画、交互式故事板等功能的可视化工具。
更廣泛的應用領域: 将数据可视化技术应用到更广泛的领域，例如，虚拟现实、增强现实、可穿戴设备等，为用户提供更沉浸式、更直观的体验。
总而言之，未来的数据可视化技术将更加注重效率、智能、叙事性和应用性，以帮助人们更好地理解和利用日益复杂的数据。