3D技術はプラスチック部品を作るだけのものではありません。データサイエンティストにとっては、複雑なモデルを3次元で可視化し、平面の画面では見逃してしまうパターンを検出するのに役立ちます。例えば、都市内の売上の空間分布を分析する場合、印刷された立体模型は、2Dグラフでは隠れてしまう高密度ゾーンを明らかにします。
BlenderとPythonによる触覚データ可視化 🧊
ワークフローはPythonから始まり、PandasやNumPyなどのライブラリでデータを処理します。その後、データをBlenderにエクスポートし、変数を3Dメッシュに変換します。ジオメトリのモデリングが完了したら、CuraやPrusaSlicerなどのスライサーソフトウェアを使用してGコードを生成します。FDM方式でもSLA方式でも、3Dプリンターはデータセットを物理的なオブジェクトとして具現化します。これにより、変数間の相関関係を手に取って確認することができ、散布図では得られない体験を提供します。
上司がデータベースの模型を頼む日 🖨️
さあ、上司がやって来てこう言う場面を想像してください：データを触ってみたい。あなたは、四半期の売上の標準偏差を表す、トゲだらけの球体を差し出します。上司がそれをどう掴めばいいか分からずに浮かべる表情は、ニューラルネットワークとは何かを説明した時と同じです。しかし注意点として、もし印刷に失敗して球体が変形してしまったら、「これは多項式回帰モデルです」と言いましょう。印刷された部品に文句を言う者はいません。