Tài nguyên cho việc học cách sử dụng (/ tạo) trực quan thống kê động (/ tương tác)

Tôi muốn tìm hiểu thêm một chút về trực quan hóa dữ liệu tương tác (phóng to, trỏ, chải, ánh xạ điểm, v.v.). Tôi sẽ chào đón bất kỳ:

1. Hướng dẫn / hướng dẫn / sách (?) / Video về cách sử dụng các phương pháp đó để thăm dò thống kê.
2. Con trỏ cho các gói viz dữ liệu tương tác tốt / thú vị (trong R và bên ngoài nó)

Chỉ để bắt đầu bóng lăn, tôi biết rằng trong R có nhiều cách khác nhau để có được hình ảnh tương tác, như rggobi , gói googleViz R mới , gói hoạt hình và một số cách khác. Nhưng nếu có những gói khác đáng để khám phá (cung cấp những thứ mà R không có), tôi sẽ rất vui khi biết về chúng (như jmp, mathlab, spss, sas, excel, v.v.).

ps: đây là câu hỏi đầu tiên để sử dụng thẻ "tương tác trực quan hóa"

Ngoài Protovis (HTML + JS) hoặc Mayavi (Python), tôi khuyên bạn nên Xử lý đó là

một ngôn ngữ và môi trường lập trình nguồn mở cho những người muốn tạo hình ảnh, hoạt hình và tương tác. Ban đầu được phát triển để phục vụ như một quyển phác thảo phần mềm và để dạy các nguyên tắc cơ bản của lập trình máy tính trong bối cảnh trực quan.

Có rất nhiều tập lệnh mã nguồn mở trên http: //www.open Processing.org/ , và rất nhiều tập lệnh //www.open Processing.org/ cuốn sách liên quan liên quan đến Xử lý mà còn trực quan hóa dữ liệu.

Tôi biết có một dự án cung cấp giao diện R, xử lý , nhưng tôi không biết nó diễn ra như thế nào. Ngoài ra còn có một giao diện với clojure / incanter (xem ví dụ: Tạo Xử lý trực quan hóa với Clojure và Incanter ).

Có rất nhiều tài nguyên trực tuyến, trong đó có các ghi chú của lớp Stanford, ví dụ CS448B hoặc 7 Giấy tờ Vis- Found cổ điển mà bạn có thể không muốn công khai thú nhận mà bạn không biết .

Một số gói khác để thêm vào đề xuất Xử lý của Chl để tạo trực quan tương tác. Tất cả những thứ này đều dựa trên javascript và có thể chạy trong trình duyệt, vì vậy có thể được sử dụng để xuất bản cũng như cho phân tích của riêng bạn:

• D3.js là sự kế thừa cho Protovis. Mạnh mẽ hơn ở chỗ bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các đối tượng được tạo (chúng là các đối tượng DOM thích hợp, tức là bạn có toàn quyền kiểm soát chúng bằng cách sử dụng javascript), nhưng một số người thích Protovis vì đơn giản. Kỹ thuật thảo luận D3 vs Protovis tốt ở đây .
• Raphael.js là một lựa chọn tốt cho tính tương tác web thị trường đại chúng được tùy chỉnh cao vì cả bằng chứng trong tương lai (không có flash) và hoạt động trên các trình duyệt cũ như IE6 (điều duy nhất nó không hoạt động trên các phiên bản cũ của tôi trình duyệt Android). Giống như D3, mọi thứ đều là một đối tượng DOM có thể nhắm mục tiêu và nó có các điều khiển api được xây dựng tốt cho hoạt ảnh và tương tác. Nó không cung cấp gì ngoài hộp dành riêng cho trực quan hóa: đó là một bản trống rất mạnh mẽ và linh hoạt, một lựa chọn tuyệt vời để thiết kế trực quan tùy chỉnh nhưng không phải cho phân tích khám phá ban đầu của riêng bạn. Làm quen với dữ liệu của bạn đầu tiên.
• gRaphael.js là biểu đồ chuẩn (thanh, dòng, v.v.) cho Raphael. Nó cơ bản nhưng hoạt động và có thể được xây dựng dựa trên - có thể là một thành phần hữu ích nếu bạn đang xây dựng bộ phần mềm của riêng mình.

Về câu hỏi khác của bạn về việc học, đối với các nguyên tắc chung, Thiết kế Bảng điều khiển Thông tin xứng đáng được đề cập, nếu điều bạn muốn là tạo ra một loạt các công cụ tiêu chuẩn tương tác cho mục đích chung cho dữ liệu của bạn.

Hình ảnh tương tác nằm trên ranh giới giữa chỉ số và thiết kế tương tác : vì vậy những cuốn sách về điều đó có thể được sử dụng. Tôi không có kinh nghiệm cá nhân về bất kỳ sách giáo khoa thiết kế tương tác nào, nhưng tôi là một fan hâm mộ lớn của Nguyên tắc thiết kế phổ quát . Nó có thể là quá mức cho nhu cầu của bạn, nhưng hãy xem xét việc xem xuống cột Tính khả dụng trong trang Nội dung phân loại tuyệt vời của nó và đọc các chương được liệt kê (tiết lộ lũy tiến, tín hiệu nhiễu, v.v.).

Ngoài ra, đối với bất kỳ ai mới lập trình, Tương tác lập trình là một nơi tốt để bắt đầu tăng cường các kỹ năng kỹ thuật (nó cũng bao gồm một chương lớn về Xử lý).

Nhưng để biết những gì hiệu quả và những gì có thể, bạn không thể đánh bại việc học bằng cách thực hiện , và một khởi đầu tốt có thể là xem xét việc theo dõi và phân tích các gói hình ảnh tương tác mục đích chung có giá lớn như tableau và jmp và nghĩ về lý do tại sao các tính năng của chúng được thiết kế theo cách của chúng.

Ngoài Xử lý, hãy xem Nodebox dựa trên Python (1, 2, OpenGL), được lấy cảm hứng từ Xử lý:

• http://nodebox.net
• http://beta.nodebox.net/
• www.cityinabption.org/nodebox/

Nodebox 1 chỉ dành cho Mac, trong khi Nodebox 2 và phiên bản OpenGL là đa nền tảng.

Python có rất nhiều thư viện crunching dữ liệu có thể được nhập vào Nodebox, ví dụ: scipy.org

Là một cách tiếp cận riêng biệt với các câu trả lời hiện có, ngay sau khi tôi đăng danh sách dài đầu tiên của mình, WEAVE đã xuất hiện: một bộ trực quan hóa dữ liệu chuyên dụng mã nguồn mở. Dưới đây là một bài viết ngắn về WEAVE trên blog dữ liệu hàng đầu Flowing Data

Thật là khôn ngoan khi thực hiện một cách tiếp cận khác nhau để trực quan hóa dữ liệu tùy thuộc vào nơi bạn đang trong quá trình. Bạn càng sớm - dữ liệu của bạn càng thô và chưa được khám phá - bạn càng có nhiều khả năng được hưởng lợi từ các bộ mục đích chung, linh hoạt, được xây dựng sẵn như WEAVE và các đối tác thương mại nguồn đóng như Tableau và JMP - bạn có thể thử mọi thứ nhanh chóng và không đau đớn để biết dữ liệu và tìm ra những dòng tấn công cần thực hiện để tận dụng tối đa dữ liệu đó.

Khi bạn khám phá thêm về dữ liệu, trọng tâm của bạn có khả năng chuyển sang giao tiếp hoặc 'khám phá có hướng dẫn' - trực quan hóa dữ liệu khám phá tùy chỉnh hơn được thiết kế dựa trên sự cẩn thận, sắc thái và lĩnh vực bạn quan tâm hiện có trong dữ liệu. Đây là nơi các sản phẩm đá phiến trống như các công cụ vẽ vector lập trình được liệt kê ở trên đi vào chính chúng.