R kullanarak yıpranmayı görselleştirmenin en iyi yolu?

Thru bu sitede Geçenlerde Sankey Diyagramları, bir neler olduğunu görselleştirmek için harika bir yol keşfettim geleneksel akış şeması.

İşte George M. Whitesides ve George W. Crabtree , Source'dan bir Sankey Diyagramı örneği ; Enerji , Bilimde Uzun Vadeli Temel Araştırmaları Unutmayın 9 Şubat 2007: Vol. 315. hayır. 5813, sayfa 796-798.

Sankey R-paketi olmadığını fark ettikten sonra çevrimiçi bir R betiği buldum , maalesef bu betiği oldukça ham ve biraz sınırlı. Büyük umutlarla Sankey R paketi veya stackoverflow'da daha olgun bir işlev istedim , sanki istedim, ancak sürpriz olarak R'de Sankey Diyagramları oluşturmak için olgun bir fonksiyonumuz olmadığı için görünüyor.

Bir ödül yayınladıktan sonra Geek On Acid , mevcut senaryoda küçük bir kesmek önerecek kadar nazikti , bu da benim özel amacım için az ya da çok çalışmasını sağladı.

Geliştirilmiş R-script bu diyagramı oluşturdu, Kaynak; stackoverflow.com .

Ancak, bir R paketinin olmaması, Sankey Diyagramlarının yukarıdaki diyagramda sunulan veri akışında R kullanarak yıpranmayı görselleştirmek için inanılmaz bir yol olmadığını gösteriyor mu ( veriler ve R kodu için ilk yığın akışı sorusuna bakın) . yıpranmayı görselleştirmenin daha iyi bir yolu var.

R kullanarak bir veri akışındaki yıpranmayı görselleştirmenin en iyi yolu nedir?

@Gung ile hemfikirim. Gönderdiğiniz Sankey diyagramı, sanırım, tekniğin nerede yardımcı olabileceğine dair oldukça iyi bir örnek. Karmaşık olsa da, bağlam (enerji girişi ve çıktısı) da karmaşıktır ve birden çok kullanım kategorisinde girdilerin çıktılara göre yeni girdi olarak hareket yollarını görselleştirmenin daha güzel bir yolunu düşünmek zordur.

Şimdi, diğerlerinin belirttiği gibi, gönderdiğiniz yıpratma örneği için bir Sankey diyagramı kullanmak yararlı değildir. Alternatif görselleştirmeler için iyi bir öneri istiyorsanız, değişkenlerinizin tamamını göndermeniz gerektiğini düşünüyorum. Siteler ve klinisyenler arasındaki yıpratma kaynaklarında farklılıklar göstermek istiyorsanız, kitleniz için anlamanız ve uygulamanız için en kolay küçük noktalı bir dizi nokta olabilir ( bu örneğe bakın , durumunuzda gruplar nerede olabilir) alanlar, gruplar içindeki elemanlar yıpranmanın nedenleri ve yatay eksen% 0-100 olacaktır).

Sankey diyagramı kullanmak istediğiniz bir şeyse ve başka bir üst düzey dilde uğraşmak istiyorsanız , galeride Python çizim paketi matplotlib için güzel bir örnek (kodlu) var.

Bir yöntemin eksikliğinin, yöntemin önemsiz veya faydalı olmadığını ima ettiğini varsaymam. Sonuçta, şu anda R'de mevcut olan tüm yöntemler için, bunun için bir paket olmadığı bir zaman vardı (oldukça yakın zamanda - R sadece ~ 10 yaşındadır).

Ancak, yıpratma gibi verileri görselleştirmenin birçok yolu olduğunu düşünmeliyim. Grafiğinize baktığımda ilk düşüncem, bir nokta grafiğiyle temsil edilebileceğidir . Başka olasılıklar da var. Sankey diagramının ekstra işlevselliği varken devreye girer gidiyor bazı dolayı aynı nedene daha sonra bir noktada nedeniyle belirli bir nedene yıpratma ve daha sonra aradaki diğer giriş ve çıkışlar ile. Bu, standart parsellerle temsil edilmesi daha karmaşık olurdu (örneğin, bir Sankey diyagramıyla bile takip etmek daha zordur - örneğin, sayfanın üst kısmındaki okumak okumak için biraz çalışma gerektirir). Buna sahip olmadığınız için Sankey diyagramı hoş görünüyor, ancak aşırıya kaçıyor.

Verilerinize göre ayarlanmış ok genişliklerine ve basit bir düzene sahip bir SVG dosyası yazmak için R kodunu kullanmaya ne dersiniz? Ardından Inkscape'e yükleyin ve etrafındaki okları bükün, güzel bir şey yapmak için kalbinizin içeriğine etiketler vb. Ekleyin.

Açık sorun: Verileriniz değişirse Inkscape'teki tüm özelliklerinizi yeniden yapmanız gerekir (ancak Inkscape'ten güzel SVG'nizi bir şablon olarak kullanabilirsiniz ve sadece yeni ok genişliklerini kullanabilirsiniz).

Ama dürüst olmak gerekirse, tepedeki çok renkli dalgalı dalgalı bir karmaşa iyi bir Sankey diyagramıysa, dolgun bir karnında kötü bir tane görmek istemem [birkaç dakika daha bakmam bana bir ipucu verdi. bununla ilgili, iyi bir grafik buna ihtiyaç duymamalıdır].