A resposta é Visualização de dados .

Aqui está o porquê:

* Visualização de dados: Isso envolve a apresentação de dados em um formato visual, como gráficos, gráficos, mapas ou diagramas. Permite que os cientistas:
* Tendências de ponto: Identifique rapidamente os padrões que podem ser difíceis de discernir apenas dos dados brutos.
* Relações de revelação: Veja como diferentes variáveis ​​interagem, levando a correlações ou insights inesperados.
* Identifique valores extremos: Destacar pontos de dados incomuns que podem justificar uma investigação mais aprofundada.
* Comunique as descobertas: Compartilhe efetivamente seus resultados com os colegas e a comunidade científica em geral.

Exemplos:

* Um gráfico de dispersão pode mostrar uma relação entre temperatura e crescimento da planta que não era óbvio a partir de uma tabela de números.
* Um mapa de calor poderia revelar padrões geográficos na distribuição de doenças que não estavam imediatamente claros.
* Um diagrama de rede pode iluminar conexões entre proteínas em uma via biológica.

Outras ferramentas que podem ajudar a interpretar, mas podem não necessariamente revelar padrões inesperados incluem:

* Análise estatística : Usado para quantificar relacionamentos e testar hipóteses, mas geralmente depende de expectativas anteriores.
* aprendizado de máquina: Pode descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados complexos, mas podem exigir dados extensos e conhecimento especializado para interpretar.
* Modelagem de simulação : Pode testar hipóteses e prever resultados, mas é baseado no conhecimento e suposições existentes.

Embora essas ferramentas sejam valiosas, a visualização de dados se destaca como uma ferramenta poderosa para descobrir padrões inesperados e impulsionar a descoberta científica.