많은 데이터를 그래픽으로 표시하는 좋은 방법

주택 데이터에 대한 14 개의 변수와 345,000 개의 관찰 (연도, 평방 피트, 판매 가격, 거주지 등)을 포함하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 좋은 그래픽 기술과 멋진 플로팅 기술을 포함하는 R 라이브러리를 찾으려고 노력하고 있습니다.

나는 ggplot과 격자에서 무엇이 잘 작동하는지 이미보고 있으며, 숫자 변수에 대한 바이올린 플롯을 생각하고 있습니다.

사람들이 명확하고 세련되며 가장 중요한 간결한 방식으로 많은 양의 숫자 또는 요인 유형 변수를 표시하기 위해 사람들이 권장하는 다른 패키지는 무엇입니까?

최고의 "그래프"는 아직 아무도 언급하지 않은 것이 분명합니다.지도를 만드십시오. 주택 데이터는 (부동산에 관한 오래된 톱에 따르면) 공간적 위치에 근본적으로 의존하기 때문에 가장 먼저해야 할 일은 각 변수의 명확한 상세지도를 만드는 것입니다. 백만 포인트의 3 분의 1로이 작업을 제대로 수행하려면 실제로 공정을 단축 할 수있는 강력한 산업 GIS가 필요합니다. 그런 다음 일 변량 분포를 탐색하고 산점도 행렬과 방랑 도식 상자 그림 등을 플롯하여 종속성을 탐색하기 위해 계속해서 확률도 및 상자 그림을 만드는 것이 합리적입니다. 그러나 맵은 즉시 탐색 대상, 모델링 방법 데이터 관계 및 데이터를 지리적으로 의미있는 하위 집합으로 나누는 방법.

적어도 탐색 목적으로 R 인터페이스가있는 GGobi를 살펴 보는 것이 좋습니다 . 여기에는 많은 수의 관찰 및 변수를 처리하고 이들을 서로 연결하는 데 특히 유용한 여러 그래픽 디스플레이가 있습니다. GGobi 배우기 페이지 의 "데모보기"섹션에서 일부 비디오를 보면서 시작할 수 있습니다 .

최신 정보

의견에서 chl이 제안한 GGobi를위한 Hadley Wickham의 도구에 대한 링크 :

• DescribeDisplay "R에서 곽비 그래픽을 재생성하는 방법을 제공하는 R 패키지"
• clusterfly "높은 차원의 클러스터링 결과 탐색"
• rggobi " GGobi와의 쉬운 인터페이스를 제공하는 R 패키지"

실제로 1) 사용할 시각화 유형과 2) R 패키지가 생성 할 수있는 두 가지 질문을 실제로하고 있다고 생각합니다.

사용할 그래프 유형의 경우 많은 유형이 있으며 필요에 따라 다릅니다 (예 : 변수 유형-숫자, 요인, 지리적 등 및 표시 할 연결 유형).

• 숫자 변수가 많은 경우 산점도 행렬을 사용하고 싶을 수 있습니다 ( 여기 참조 ).
• 요인 변수가 많은 경우 요인에 대해 산점도 행렬을 사용할 수 있습니다 ( 여기 참조 ).
• 당신은 또한 몇 가지 일을 함께 갈 수있는 병렬 좌표 가 있는 여러 가지 방법 R.에 그것을 할 수는
• R의 광범위한 그래픽 기능에 대해서는 그래픽 작업보기를 살펴보십시오 .

이제 어떻게해야하는지에 대해 많은 데이터 포인트의 한 가지 문제는 플롯이 생성 될 때까지의 시간입니다. ggplot2, iplots, ggobi는 (적어도 내 경험으로는) 너무 많은 데이터 포인트에는 좋지 않습니다. 어떤 경우에는 R 기본 그래픽 기능에 중점을 두거나 데이터를 샘플링하여 다른 모든 도구를 사용할 수 있습니다. 또는 iplots 익스트림 (또는 Acinonyx )을 개발하는 사람들 이 사전 릴리스 단계에 도달하기를 바랍니다.

Mondrian 은 대화식 기능을 제공하고 상당히 큰 데이터 세트를 처리합니다 (Java로되어 있음).

Paraview 에는 2D / 3D viz가 포함됩니다. 풍모.

이 분야 의 최신 혁신과 응용 프로그램이 포함 된 평행 좌표 : Visual Multidimensional Geometry 및 해당 응용 프로그램에 주의를 기울이고 싶습니다 .

이 책은 Stephen Hawking이 칭찬했습니다. 표면은 점에서 법선 벡터로 설명됩니다 (이중성을 사용하여). 항공 교통 관제 (자동 충돌 방지-3 미국 특허), 다변량 데이터 마이닝 (수백 가지 변수가있는 실제 데이터 세트), 다목적 최적화, 프로세스 제어, 집중 치료 스마트 디스플레이, 보안, 네트워크 시각화 및 최근에 대한 응용 프로그램이 포함되어 있습니다. 데이터.