http://flowingdata.com 에서 볼 수있는 시각화 유형을 만드는 방법을 배우고 정보 가 아름답습니다 . 편집 : 의미, 시각화 자체-NY Times 그래픽과 비슷합니다. 보고서에 대한 빠른 내용이 아닙니다.
이러한 도구를 만드는 데 어떤 도구가 사용됩니까? 대부분 Adobe Illustrator / Photoshop입니까? 특히 데이터 시각화를 위해 이러한 도구를 사용하는 방법을 배우는 데 유용한 자료 (책, 웹 사이트 등)는 무엇입니까?
내가 알고있는 것을 내가처럼 보이도록 시각화를 원하는 (내가 터프의 책에서 예를 들어 설계 원칙, 익숙 해요),하지만 난 아무 생각이없는 방법 을 만들 수 있습니다.
답변:
흐르는 데이터는 그가 사용하는 도구에 대해 정기적으로 논의합니다. 예를 들어 :
또한 다음과 같은 경우에 그래픽을 만드는 방법을 자세하게 보여줍니다.
이 사이트에는 다른 질문이 있습니다.
IMO, 다음을 시도하십시오.
나중에 Adobe를 사용하여 정리할 수 있습니다.
R webvis패키지는별로 완벽하지는 않지만 볼 수 있습니다 ggplot2. R에서이 명령을 실행하여 Playfair 's Wheat 예제를 볼 수 있습니다.
install.packages("webvis")
library(webvis)
demo("playfairs.wheat")
마지막으로 대화 형 시각화를 위해 내가 가장 좋아하는 상용 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
이미 언급 한 처리에는 유용한 책 세트가 있습니다. 참조 : 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7
웹에서 R을 시작하는 데 도움이되는 많은 것들을 찾을 수 있습니다. 다음 단계로 ggplot2는 훌륭한 웹 문서를 가지고 있습니다 . 또한 Hadley의 책이 매우 유용 하다는 것을 알았습니다 .
파이썬은 또 다른 방법 일 수 있습니다. 특히 다음과 같은 도구를 사용하십시오.
모든 프로젝트는 웹에 잘 정리되어 있습니다. 당신은 또한 일부 책을 엿보기를 고려할 수 있습니다 .
마지막으로, 큰 데이터 세트의 그래픽 북도 도움이 될 수 있습니다.
R로 속도를 높이는 데 많은 시간을 할애합니다.
RapidMiner는 무료 및 오픈 소스 및 그래픽이며, 뛰어난 시각화 기능을 갖추고 있으며이를 내보낼 수 있습니다.
여분의 돈이 있거나 대학 직원 / 학생 인 경우 JMP도 매우 기쁩니다. 아주 예쁜 그래프를 아주 쉽게 만들 수 있습니다. 플래시 또는 PNG 또는 PDF로 또는 다른 것으로 내보낼 수 있습니다.
또 다른 좋은 대안은 protovis 라이브러리 http://vis.stanford.edu/protovis/입니다.
필요한 JavaScript 코드를 적당하게 작성할 수있는 시간과 능력이 있다면 멋진 시각화를 만들 수있는 잘 만들어진 JavaScript 라이브러리입니다.
또한 Tableau http://www.tableausoftware.com을 적극 권장 합니다. 데이터 세트를 빠르게 탐색하고 다양한 시각화를 생성하는 데 유용합니다.
두 제품 모두 Stanford Visualization Group에 뿌리를두고 있습니다.
여기에 많은 훌륭한 답변이 제시되었으며, 배우기로 선택한 언어 / 라이브러리는 원하는 시각화 유형에 따라 다릅니다.
그러나 파이썬을 정기적으로 사용한다면 seaborn을 적극 권장 합니다 . 통계 데이터 시각화와 관련하여 매우 정교하지만 프리젠 테이션 관점에서도 매우 정교 해 보입니다.
예를 들어 봅시다. 상업용 건물의 전기 소비량을 한 달 단위로 표시하려고한다고 가정합니다. 이를 위해 matplotlib에서 간단한 선 그래프를 생성 할 수 있습니다.
그러나 시각화를보다 정교하고 유익하게 만들려면 seaborn으로 히트 맵을 생성 할 수 있습니다.
히트 맵은 하나의 예일뿐입니다. seaborn의 다른 일반적인 용도는 다음과 같습니다.
seaborn의 기본 개념은 선, 막대, 파이 등 간단한 차트를 사용하여 가능한 것보다 직관적 인 방식으로 데이터를 표시하는 것입니다.
관심있는 경우 seaborn에 대한 자세한 정보는 https://seaborn.pydata.org/를 참조 하십시오.
다음은 학습을 시작하기위한 자료와의 링크입니다.
R은 훌륭하지만 R 이 배우기 어렵다는 것은 아닙니다 . Rq와 같은 다른 이름을 검색하는 것은 문서가 불가능하다는 것입니다. 따라서 문제가 발생하면 솔루션을 찾는 것이 악몽이며 설명서도 좋지 않습니다. Matlab 또는 Octave가 좋습니다. 그리고 R이나 Matlab에서 그 플롯을 얻는 것은 매우 지루합니다.
IMHO 사후 처리 영상이 가장 좋은 경로입니다. 흐르는 데이터의 많은 부분이 Adobe Illustrator 또는 Gimp를 통해 제공됩니다. 더 빠릅니다. 플롯의 구조를 얻은 후에 편집기에서 세부 사항을 변경하십시오. R을 편집기로 사용한다고해서 원하는 유연성을 얻을 수는 없습니다. 항상 새 패키지를 검색하는 것을 알게 될 것입니다.
R; function??-R은 도움을 얻었습니다. R 항목을 찾기 위해 일반적으로 "크랜"을 검색 할 수 있으며 대부분의 주요 검색 엔진이 단일 문자를 충분히 처리 할 수 있다는 것을 알았습니다.
다음 은 D3.js 에서 HTML, SVG, CSS 및 JavaScript의 기본 사항 을 배우고 D3.js 로 데이터를로드하고 막대 차트, 꺾은 선형 차트 및 산점도를 만드는 방법을 설명하는 D3.js에 대한 YouTube 자습서입니다.
다음은 d3을 시작하는 데 유용한 실용적인 자료입니다. 여기에는 d3에서 데이터 세트를로드, 구성 및 시각화하는 방법에 대한 데모 코드 및 단계별 예제가 포함되어 있습니다.
https://www.edx.org/course/web-app-development-with-the-power-of-nodejs
리소스는 무한하지만 데이터 변환 방법, 처리 할 데이터 소스 수, 공유해야하는 방법 등에 따라 범위를 좁힐 수 있습니다.
올바른 방향으로 안내 할 수 있는 올바른 리소스를 선택하는 방법에 대한 가이드입니다 .