Trực quan hóa nhiều biểu đồ của người hâm mộ (biểu đồ thanh)

Tôi đang gặp khó khăn để chọn đúng cách để trực quan hóa dữ liệu. Giả sử chúng ta có các hiệu sách bán sách và mỗi cuốn sách có ít nhất một danh mục .

Đối với một hiệu sách, nếu chúng ta đếm tất cả các loại sách, chúng ta có được một biểu đồ cho thấy số lượng sách rơi vào một danh mục cụ thể cho hiệu sách đó.

Tôi muốn hình dung hành vi của hiệu sách, tôi muốn xem liệu họ có thích một danh mục hơn các danh mục khác không. Tôi không muốn xem liệu họ có thích khoa học viễn tưởng cùng nhau không, nhưng tôi muốn xem liệu họ có đối xử bình đẳng với mọi thể loại hay không.

Tôi có ~ 1 triệu hiệu sách.

Tôi đã nghĩ đến 4 phương pháp:

1. Lấy mẫu dữ liệu, chỉ hiển thị 500 biểu đồ của hiệu sách. Hiển thị chúng trong 5 trang riêng biệt bằng cách sử dụng lưới 10x10. Ví dụ về lưới 4 x 4:

   

2. Tương tự như # 1. Nhưng lần này sắp xếp các giá trị trục x theo số đếm của chúng, vì vậy nếu có sự ưu tiên, nó sẽ được nhìn thấy dễ dàng.

3. Hãy tưởng tượng đặt các biểu đồ ở vị trí số 2 với nhau như một cỗ bài và hiển thị chúng dưới dạng 3D. Một cái gì đó như thế này:
   

4. Thay vì sử dụng màu kiện trục thứ ba để thể hiện màu sắc, vì vậy, sử dụng bản đồ nhiệt (biểu đồ 2D):
   Nếu nói chung các nhà sách thích một số danh mục khác, nó sẽ được hiển thị dưới dạng một gradient đẹp từ trái sang phải.

Bạn có bất kỳ ý tưởng / công cụ trực quan nào khác để đại diện cho nhiều biểu đồ không?

Như bạn đã tìm ra không có câu trả lời dễ dàng cho câu hỏi của bạn!

Tôi đoán rằng bạn quan tâm đến việc tìm kiếm các cửa hàng sách lạ hoặc khác nhau? Nếu đây là trường hợp thì bạn có thể thử những thứ như PCA (xem trang phân tích cụm wikipedia để biết thêm chi tiết).

Để cho bạn một ý tưởng, hãy xem xét ví dụ này. Bạn có 26 hiệu sách (với tên A, B, .. Z). Tất cả các hiệu sách đều tương tự, ngoại trừ:

1. Cửa hàng Z chỉ bán một vài cuốn sách Lịch sử.
2. Cửa hàng OY bán nhiều sách lãng mạn hơn mức trung bình.

Một âm mưu thành phần chính làm nổi bật các cửa hàng này để điều tra thêm.

Đây là một số mã R mẫu:

> d = data.frame(Romance = rpois(26, 50), Horror = rpois(26, 100), 
               Science = rpois(26, 75), History = rpois(26, 125))
> rownames(d) = LETTERS
#Alter a few shops
> d[15:25,][1] = rpois(11,150)
> d[26,][4] = rpois(1, 10)
#look at the data
> head(d, 2)
       Romance Horror Science History
 A      36    107      62     139
 B      47     93      64     118
> books.PC.cov = prcomp(d)
> books.scores.cov = predict(books.PC.cov)
# Plot of PC1 vs PC2
> plot(books.scores.cov[,1],books.scores.cov[,2],
       xlab="PC 1",ylab="PC 2", pch=NA)
> text(books.scores.cov[,1],books.scores.cov[,2],labels=LETTERS)

Điều này đưa ra cốt truyện sau:

Âm mưu PCA http://img265.imageshack.us/img265/7263/tmplx.jpg

Thông báo rằng:

1. Cửa hàng z là một điểm xa xôi.
2. Các cửa hàng khác tạo thành hai nhóm riêng biệt.

Các khả năng khác

Bạn cũng có thể nhìn vào GGobi , tôi chưa bao giờ sử dụng nó, nhưng nó có vẻ thú vị.

Tôi sẽ đề xuất một cái gì đó chưa có tên xác định (có thể là "cốt truyện song song") và trông như thế này:

Về cơ bản, bạn vẽ tất cả các tổng số cho tất cả các nhà sách dưới dạng các điểm trên các danh mục được liệt kê trên trục x và kết nối các kết quả từ mỗi hiệu sách với một dòng. Tuy nhiên, điều này có thể quá rối cho các dòng 1M, mặc dù. Khái niệm này xuất phát từ GGobi đã được đề cập bởi csgillespie.