Cách tốt nhất để hình dung sự tiêu hao bằng R?

Thông qua trang web này, gần đây tôi đã phát hiện ra Sơ đồ Sankey, một cách tuyệt vời để hình dung những gì đang xảy ra trong biểu đồ dòng truyền thống .

Dưới đây là một ví dụ điển hình về Sơ đồ Sankey của George M. Whitesides và George W. Crabtree , Nguồn; Đừng quên nghiên cứu cơ bản dài hạn về năng lượng , khoa học 9 tháng 2 năm 2007: Tập. 315. không. 5813, trang 796 - 798.

Sau khi tôi nhận ra rằng không có gói R Sankey, tôi đã tìm thấy một tập lệnh R trực tuyến , thật không may tập lệnh này khá thô và có phần hạn chế. Với hy vọng cao, tôi đã yêu cầu gói Sankey R hoặc chức năng trưởng thành hơn tại stackoverflow , nhưng thật ngạc nhiên là dường như chúng ta không có chức năng trưởng thành để xây dựng Sơ đồ Sankey trong R.

Sau khi tôi đăng một tiền thưởng Geek On Acid là đủ tốt để đề xuất một hack nhỏ trên tập lệnh hiện có, làm cho nó hoạt động ít nhiều cho mục đích cụ thể của tôi.

Kịch bản R cải tiến đã tạo ra sơ đồ này, Nguồn; stackoverflow.com .

Nhưng, không thiếu một gói R chỉ ra rằng Sankey Sơ đồ không phải là như vậy một cách tuyệt vời để hình dung tiêu hao sử dụng R trong một dòng dữ liệu à la một trong những thể hiện trong sơ đồ trên (xem ban đầu câu hỏi stackoverflow cho dữ liệu và mã R . Có lẽ có một cách tốt hơn để hình dung sự tiêu hao.

Bạn nghĩ gì là cách tốt nhất để hình dung sự tiêu hao trong luồng dữ liệu bằng R?

Tôi đồng ý với @gung. Sơ đồ Sankey mà bạn đã đăng là, tôi nghĩ, một ví dụ khá hay về nơi mà kỹ thuật có thể giúp đỡ. Mặc dù nó phức tạp, bối cảnh (đầu vào và đầu ra năng lượng) cũng phức tạp và thật khó để nghĩ ra một cách dễ dàng hơn để hình dung các đường dẫn của đầu vào đầu vào-đầu ra-hoạt động như mới trong nhiều loại sử dụng.

Bây giờ, đối với ví dụ tiêu hao mà bạn đã đăng, như những người khác đã lưu ý rằng việc sử dụng sơ đồ Sankey là không hữu ích. Tôi nghĩ rằng bạn cần phải đăng đầy đủ các biến của mình nếu bạn muốn có một đề xuất tốt về trực quan hóa thay thế. Nếu bạn chỉ đơn giản muốn thể hiện sự khác biệt về nguồn tiêu hao giữa các trang web và bác sĩ lâm sàng, một loạt các ô chấm nhỏ có thể dễ hiểu nhất đối tượng của bạn và để bạn thực hiện ( xem ví dụ này , trong trường hợp của bạn, các nhóm có thể ở đâu các vị trí, các yếu tố trong các nhóm sẽ là nguyên nhân của sự tiêu hao và trục hoành sẽ là 0-100%).

Nếu sơ đồ Sankey là thứ bạn muốn sử dụng và bạn sẵn sàng học một ngôn ngữ cấp cao khác, thì có một ví dụ hay (có mã) trên thư viện cho gói âm mưu Python, matplotlib.

Tôi không nhất thiết cho rằng việc thiếu một phương thức ngụ ý rằng phương pháp đó không quan trọng hoặc không hữu ích. Rốt cuộc, đối với tất cả các phương thức hiện có trong R, đã có một thời gian (hoàn toàn có thể gần đây - R chỉ ~ 10 tuổi) khi không có gói nào cho nó.

Tuy nhiên, tôi nên nghĩ rằng có bất kỳ số cách nào để trực quan hóa dữ liệu như tiêu hao. Suy nghĩ đầu tiên của tôi khi nhìn vào biểu đồ của bạn, là nó có thể được biểu diễn bằng một dấu chấm . Các khả năng khác tồn tại là tốt. Các chức năng phụ của Sơ đồ Sankey sẽ đi vào chơi khi bạn có một số tiêu hao do một nguyên nhân cụ thể tại một thời điểm, và sau đó hơn do cùng một nguyên nhân sau với đầu vào và đầu ra khác ở giữa. Điều đó sẽ phức tạp hơn khi biểu diễn theo các ô tiêu chuẩn (cũng khó theo dõi hơn ngay cả với sơ đồ Sankey - ví dụ: phần ở đầu trang mất khá nhiều công việc để đọc). Vì bạn dường như không có điều đó, sơ đồ Sankey có vẻ đẹp, nhưng quá mức cần thiết.

Làm thế nào về việc sử dụng mã R để viết tệp SVG với độ rộng mũi tên được đặt theo dữ liệu của bạn và bố cục đơn giản. Sau đó tải vào Inkscape và uốn cong các mũi tên xung quanh, thêm nhãn vv vv vào nội dung trái tim của bạn để làm cho một cái gì đó đẹp.

Vấn đề rõ ràng: bạn cần làm lại tất cả sự chỉnh sửa của mình trong Inkscape nếu dữ liệu của bạn thay đổi (mặc dù bạn có thể sử dụng SVG đẹp từ Inkscape làm mẫu và chỉ thay thế độ rộng mũi tên mới trong).

Nhưng thành thật mà nói, nếu đống lộn xộn nhiều màu ở phía trên là một sơ đồ Sankey tốt, tôi ghét nhìn thấy một cái xấu trên bụng đầy [mặc dù nhìn chằm chằm vào nó thêm vài phút nữa đã cho tôi manh mối về những gì về nó, một đồ họa tốt không cần điều đó].