AI 데이터 시각화: 클릭 한 번으로 CSV/Excel을 학술지 수준의 Python 차트로 변환하세요.

💡 SciDraw 장점: 데이터 업로드 → AI 분석 → 코드 자동 생성 → 고해상도 차트 내보내기. 지금 바로 시작하기 →

연구자를 위한 데이터 시각화의 어려움

이런 상황을 경험해 보신 적이 있나요?

• 📊 새벽 3시에 matplotlib 코드 디버깅: 단순한 박스 플롯 하나를 그리려고 폰트, 색상, 레이아웃을 조정하는 데 3시간을 허비함.
• 😵 저널 투고 거절: 에디터로부터 "그림 3이 Nature 저널의 요구 사항을 충족하지 않습니다"라는 피드백을 받았지만, 무엇이 잘못되었는지 알 수 없음.
• 🔄 반복적인 노동: 논문을 쓸 때마다 매번 처음부터 시각화 코드를 작성하느라 효율성이 떨어짐.
• 📚 높은 학습 곡선: seaborn, matplotlib, plotly... 실제로 어떤 것을 배워야 할지 막막함.

데이터 시각화는 연구 결과를 보여주는 강력한 도구여야 하며, 과학 연구의 걸림돌이 되어서는 안 됩니다.

해결책: AI 기반 지능형 차트 생성

SciDraw의 Sci-Vis 기능은 데이터 시각화를 그 어느 때보다 쉽게 만들어 줍니다:

1. 데이터 업로드: CSV, Excel, JSON 형식을 지원합니다.
2. AI 분석: 데이터 구조를 자동으로 인식하고 최적의 차트 유형을 추천합니다.
3. 원클릭 생성: 저널 수준의 차트와 완성된 Python 코드를 생성합니다.
4. 자유로운 커스텀: 자연스러운 대화를 통해 색상, 레이아웃, 주석을 수정할 수 있습니다.

AI로 생성된 박스 플롯, Nature 저널 표준 준수

지원되는 차트 유형

통계 분석

Violin Plot: 데이터 분포의 형태와 밀도를 직관적으로 표시

비교 분석

오차 막대가 포함된 Bar chart: 과학 논문의 표준 제시 방법

고급 시각화

Heatmap: 변수 간의 상관관계 강도를 표시

저널 수준 사양에 따른 자동 맞춤

SciDraw에는 다양한 최고 수준 저널을 위한 차트 사양이 내장되어 있습니다:

Nature / Science 사양

# AI 自动生成的代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Nature 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'xtick.major.width': 0.5,
    'ytick.major.width': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 单栏图：89mm (3.5 inches)
# 1.5栏图：120mm (4.7 inches)
# 双栏图：183mm (7.2 inches)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

Cell Press 사양

# Cell 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Helvetica',
    'font.size': 6,
    'axes.linewidth': 0.4,
    'figure.dpi': 300,
})

# Cell 单栏：85mm
# Cell 1.5栏：114mm
# Cell 全宽：174mm

더 많은 저널 지원

• PNAS
• The Lancet
• NEJM (New England Journal of Medicine)
• IEEE Transactions
• Elsevier 시리즈 저널

색맹을 고려한 친화적인 색상 조합

과학 차트는 색맹인 독자들을 고려해야 합니다. SciDraw는 검증된 여러 색상 조합을 제공합니다:

회귀 곡선이 포함된 Scatter plot: 변수 관계를 명확하게 입증

워크플로우

1단계: 데이터 업로드

다음 형식을 지원합니다:

• CSV (.csv)
• Excel (.xlsx, .xls)
• JSON (.json)
• 데이터 직접 붙여넣기

2단계: 요구 사항 설명

자연어로 AI에게 원하는 내용을 말하세요:

3단계: 결과 확인

AI가 다음을 생성합니다:

• ✅ 고해상도 차트 (300 DPI PNG/PDF)
• ✅ 완성된 Python 코드
• ✅ 수정 가능한 구성 파라미터

4단계: 반복적인 최적화

만족스럽지 않으신가요? 대화를 통해 계속해서 조정할 수 있습니다:

• "색상을 청록색 계열로 바꿔줘"
• "범례(legend)를 추가해 줘"
• "Y축 범위를 0-100으로 조정해 줘"

코드 재사용성

생성된 모든 코드는 실행 가능한 완전한 Python 스크립트입니다:

"""
SciDraw 自动生成的可视化代码
图表类型：箱线图
期刊规格：Nature
生成时间：2026-01-17
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 数据加载
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# Nature 期刊样式配置
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

# 绘制箱线图
sns.boxplot(
    data=df,
    x='group',
    y='value',
    palette='Set2',
    linewidth=0.5,
    fliersize=2,
    ax=ax
)

# 添加标题和标签
ax.set_xlabel('Treatment Group', fontsize=7)
ax.set_ylabel('Expression Level (a.u.)', fontsize=7)

# 调整布局并保存
plt.tight_layout()
plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')
plt.show()

다음을 수행할 수 있습니다:

• 📋 코드 복사하여 로컬에서 실행
• 🔧 파라미터 수정하여 커스텀
• 📚 구문 학습을 통해 Python 실력 향상

기존 방식과의 비교

적용 가능한 시나리오

🎓 대학원생 / 박사 과정

• 학위 논문 차트 제작
• 그룹 미팅 발표 자료
• 저널 투고용 삽화

🔬 연구원

• 실험 데이터 시각화
• 연구비 신청서 그림
• 학술 대회 포스터

📊 데이터 분석가

• 빠른 프로토타이핑
• 보고서 시각화
• Python 시각화 학습

요약

SciDraw Sci-Vis는 데이터 시각화의 본질인 코드 세부 사항이 아닌 데이터와 스토리에 집중하는 것으로 되돌려줍니다.

✅ 코드 장벽 제로, 자연어 상호작용 ✅ 저널 수준 출력, Nature/Science/Cell 원클릭 맞춤 ✅ 투명한 코드 제공, 재사용 및 학습 가능 ✅ 색맹 친화적인 전문 색상 조합 ✅ 한국어와 영어 모두 지원, 전 세계 연구자 지원

시작하기

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