Grafikler, diyagramlar ve çizim türleri galerisi

Kapsamlı bir veri sunumu teknikleri galerisi olarak ne önerirsiniz? Verilerinizi sunmanın daha iyi yollarını düşünürken başvurabileceğiniz bir kaynak?

Aşağıdakileri belirledim, ancak sizinkini ekleyebilirseniz sevinirim:

Çevrimiçi galeriler:

• http://www.mathworks.com/discovery/gallery.html
• http://www.idlcoyote.com/gallery/
• https://developers.google.com/chart/interactive/docs/gallery?csw=1
• http://www.walkingrandomly.com/?p=4788
• http://en.wikipedia.org/wiki/Category:Statistic_charts_and_diagrams (tek sayfalık grafik galerisi sağlamaz)
• http://docs.ggplot2.org/current/
• http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/graphgal.htm
• http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html
• http://www.stata.com/support/faqs/graphics/gph/stata-graphs/
• http://shiny.rstudio.com/gallery/
• https://bl.ocks.org/ (etkileşimli ve vektör grafikleri)
• http://www.texample.net/tikz/examples/ (Kod ile TikZ ve PGP görselleştirme)

Kitaplar (sayfalara dağılmış araziler):

• Edward R. Tufte, Nicel Bilgilerin Görsel Gösterimi
• Nathan Yau, Veri Noktaları

Nathan Yau'nun kitapları başlangıç ​​yapan insanlar için yararlı olabilir, ancak buradaki çoğu ziyaretçinin ulaşmak isteyebileceğinden daha düşük bir perdeye sahip. Amazon.com'daki "Veri puanlarına" görebileceğiniz gibi çok nitelikli 4 yıldız verdimHttp://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-Something/dp/111846219X/ adresinden adresindeki

William Cleveland'ın seçkin kitapları hakkında çok daha olumlu olabilirim (bkz. Http://www.hobart.com/ ). Cleveland'ın kitaplarıyla ilgili birçok övgüden biri, şu anda 19 veya 20 yaşında olmasına rağmen, gerçekten hiç çıkmadıklarıdır. Gerçekten, Cleveland'ın geniş bir yazılım yelpazesinde yaptıklarını yapmak artık çok daha kolay.

Tufte'nin çalışmasının hayranıyım (gerçekten işletmeye çok marjinal bir katkıda bulunan olarak bir ilgi açıklamalıyım). Gösterilen dört grafik kitabından başlaması gereken yer. Bkz. Http://www.edwardtufte.com/tufte/ ( Görsel ekran genellikle Tufte ilk olarak yanlış tanıtılıyor kitabı , öyle değil).

Ama muhtemelen en geniş istatistiksel grafik koleksiyonu Leland Wilson'un magnum opus The Gramer of of Graphics'de bulunabilir.

R kullanıcıları bunu ana ilham kaynağı olarak bilmelidir ggplot2.

Ben şahsen D3 galerisini tercih ediyorum çünkü oradaki arsaların çoğu dinamik ve etkileşimli (grafik tasarım perspektifinden inanılmaz derecede çekici ve profesyonel görünümlü bahsetmiyorum). Ayrıca, arazilerin tarzında ve görüntülenen bilgi türünde muazzam bir değişkenlik aralığı vardır, bu nedenle veri görselleştirmesi ile ilgili "oyununuzu" geliştirmek için sadece genel ilham almak için iyi bir yer haline getirir.

Orada R Grafik Kılavuzu . Her ne kadar diğer yazılımları kullanan insanlar için biraz daha az kullanışlı olsa da, yine de konulara bakabilir ve daha sonra başka yollarla çoğaltmaya çalışabileceğiniz bazı olasılık örneklerini görebilirsiniz.

Ralph Lengler ve Martin J. Eppler'in Periyodik Görselleştirme Yöntemleri Tablosu, verileri, kavramları, stratejileri, süreçleri vb. Bir şeyi görüntülemek için çekici veya yaratıcı bir yol ararken hoş bir referans.

Grafiksel gelişim zaman çizelgesi de dahil olmak üzere farklı grafik türlerine (ve iyi ve kötü örneklere) iyi bir genel bakış için burada keşfedilecek çok şey var:

http://www.datavis.ca/gallery/

R grafik galerisini önermek istiyorum . Tamamı R yazılımı ile yapılan ve her zaman ilgili kodu tekrarlanabilir hale getirmek için verilen yüzden fazla grafik görüntüler!

UBC İstatistik bölümünden mükemmel bir galeri varBir lisans araştırması öğrencisi tarafından yapılan .

Shiny ile önizleme yapabilirsiniz buradan veya GitHub'da tam kod ve çatal alabilirsiniz .

Şu anda kullanım kolaylığı için kullanacağım kaynak, raftan bir grafik seçmek, "önerilen" olup olmadığına göre seçim yapmak, hangi stillerden kaçınılması gerektiğini belirtmek vb.

Yüksek grafikler ve yüksek stoklar, d3 gibi bir şey de size ilham verebilir. Örneğin http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose adresini düşünün . Bu sayfanın sol tarafında grafik kitaplıklarında tıklayabilirsiniz.

Bir python ortamından gelebilirim: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html