Was würden Sie als umfassende Galerie von Datenpräsentationstechniken empfehlen? Eine Quelle, auf die Sie verweisen können, wenn Sie über bessere Darstellungsweisen für Ihre Daten nachdenken?
Ich habe die folgenden identifiziert, würde mich aber freuen, wenn Sie Ihre hinzufügen könnten:
Online-Galerien:
- 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:Statistical_charts_and_diagrams (bietet keine einseitige Grafikgalerie)
- 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/ (interaktive Grafiken und Vektorgrafiken)
- http://www.texample.net/tikz/examples/ (TikZ- und PGP-Visualisierung mit Code)
Bücher (Plots über mehrere Seiten verteilt):
- Edward R. Tufte, Die visuelle Darstellung quantitativer Informationen
- Nathan Yau, Datenpunkte
data-visualization
Anton Tarasenko
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Antworten:
Die Bücher von Nathan Yau sind vielleicht für Anfänger nützlich, aber sie sind niedriger gestellt, als die meisten Besucher hier erreichen möchten. Ich habe "Datenpunkten" auf amazon.com 4 sehr qualifizierte Sterne gegeben, wie unter http://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-Something/dp/111846219X/ zu sehen ist.
Ich kann William Clevelands herausragende Bücher sehr viel positiver beurteilen (siehe http://www.hobart.com/ ). Eines der vielen Komplimente zu Clevelands Büchern ist, dass sie, obwohl sie jetzt 19 oder 20 Jahre alt sind, nicht wirklich datiert sind. In der Tat ist es jetzt viel einfacher, das zu tun, was Cleveland mit einer breiten Palette von Software getan hat.
Ich bin ein Fan von Tuftes Arbeit (in der Tat sollte ein Interesse als ein sehr geringer Beitrag zum Unternehmen offengelegt werden). Von seinen vier Büchern über Grafik, die zitiert wurden, bleibt der Ausgangspunkt. Siehe http://www.edwardtufte.com/tufte/ (Die visuelle Darstellung wird häufig als Tuftes erstes Buch falsch dargestellt ; nicht so).
Die wahrscheinlich umfangreichste Sammlung statistischer Grafiken befindet sich jedoch in Leland Wilkinsons Magnum Opus The Grammar of Graphics
R-Benutzer sollten dies als Hauptinspiration für wissen
ggplot2.quelle
Ich persönlich bevorzuge die D3-Galerie, weil viele der Darstellungen dort dynamisch und interaktiv sind (ganz zu schweigen von der Grafikdesignperspektive, die unglaublich ansprechend und professionell wirkt). Es gibt auch eine enorme Bandbreite an Variabilität im Stil der Diagramme und in der Art der angezeigten Informationen, so dass es ein guter Ort ist, um nur allgemeine Inspirationen für die Datenvisualisierung zu finden.
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Es gibt das R Graphical Manual . Obwohl es für Benutzer anderer Software vermutlich weniger nützlich ist, können Sie nach Themen suchen und einige Beispiele für Möglichkeiten finden, die Sie dann auf andere Weise reproduzieren könnten.
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Das Periodensystem der Visualisierungsmethoden von Ralph Lengler und Martin J. Eppler ist eine raffinierte und weitreichende Einzelseitenanzeige von etwa hundert Arten von Diagrammen und Diagrammen zur Visualisierung von Daten sowie von Konzepten, Strategien, Prozessen usw. Eine schöne Referenz, wenn Sie nach einer einprägsamen oder kreativen Möglichkeit suchen, etwas zu präsentieren.
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Um einen guten Überblick über verschiedene Arten von Plots (und Beispiele für gute und schlechte) zu erhalten, einschließlich eines Zeitplans für die grafische Entwicklung, gibt es hier viel zu entdecken:
http://www.datavis.ca/gallery/
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Ich möchte die R-Graph-Galerie vorschlagen . Es werden mehr als hundert Grafiken angezeigt, die alle mit der R-Software erstellt wurden und immer den zugehörigen Code enthalten, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten!
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Es gibt eine exzellente Galerie von UBC Statistics, die von einem Studenten gemacht wurde.
Sie können mit Shiny Vorschau hier oder erhalten vollständigen Code und Gabel auf GitHub .
Momentan ist es meine Ressource, um die Verwendung zu vereinfachen, z. B. ein Diagramm aus dem Regal zu nehmen, anhand dessen auszuwählen, ob es "empfohlen" ist, welche Stile vermieden werden sollten usw.
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Highcharts und Highstocks wie d3 könnten Sie ebenfalls inspirieren. Betrachten Sie zum Beispiel http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose . Links auf dieser Seite können Sie in der Grafikbibliothek herumklicken.
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Aus einer Python-Umgebung kommend kann ich empfehlen: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
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