Một bộ sưu tập các biểu đồ, sơ đồ và các loại cốt truyện

Bạn muốn giới thiệu gì như một bộ sưu tập toàn diện về kỹ thuật trình bày dữ liệu? Một nguồn có thể được sử dụng để tham khảo trong khi bạn đang suy nghĩ về cách trình bày dữ liệu tốt hơn?

Tôi đã xác định những cái sau, nhưng sẽ rất vui nếu bạn có thể thêm cái của bạn:

Phòng trưng bày trực tuyến:

• 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/Carget:Statistic_charts_and_diagrams (không cung cấp thư viện đồ họa một trang)
• http://docs.ggplot2.org/c Hiện /
• http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/graphgal.htmlm
• http://scikit-learn.org/ sóng / auto_examples / index.html
• http://www.stata.com/support/faqs/graphics/gph/stata-graphs/
• http://shiny.rstudio.com/gallery/
• https://bl.ocks.org/ (đồ họa tương tác và vector)
• http://www.texample.net/tikz/examples/ (trực quan hóa TikZ và PGP bằng mã)

Sách (lô nằm rải rác trên các trang):

• Edward R. Tufte, Hiển thị trực quan thông tin định lượng
• Nathan Yau, Điểm dữ liệu

Sách của Nathan Yau có thể hữu ích cho những người bắt đầu, nhưng được đặt thấp hơn hầu hết du khách ở đây muốn tiếp cận. Tôi đã đưa ra 4 sao rất đủ điều kiện cho "Điểm dữ liệu" trên amazon.com như có thể thấy tại http://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-S Something / dp / 111846219X /

Tôi có thể tích cực hơn rất nhiều về những cuốn sách nổi bật của William Cleveland (xem http://www.hobart.com/ ). Một trong nhiều lời khen về những cuốn sách của Cleveland là mặc dù bây giờ đã 19 hoặc 20 tuổi, nhưng chúng không thực sự hẹn hò chút nào. Thật vậy, bây giờ dễ dàng hơn nhiều để làm những gì Cleveland đã làm trên một loạt các phần mềm.

Tôi là một người hâm mộ công việc của Tufte (thực sự nên tiết lộ một mối quan tâm như là một người đóng góp rất ít cho doanh nghiệp). Trong bốn cuốn sách về đồ họa được trích dẫn của ông vẫn là nơi để bắt đầu. Xem http://www.edwardtufte.com/tufte/ ( Hiển thị trực quan thường được trình bày sai như cuốn sách đầu tiên của Tufte ; không phải như vậy).

Nhưng có lẽ bộ sưu tập đồ họa thống kê rộng nhất sẽ được tìm thấy trong tác phẩm lớn của Leland Wilkinson The Grammar of Graphics

Người dùng R nên biết về điều đó như là nguồn cảm hứng chính cho ggplot2.

Cá nhân tôi thích bộ sưu tập D3 vì nhiều cốt truyện có tính năng động và tương tác (chưa kể đến sự hấp dẫn và nhìn chuyên nghiệp vô cùng từ góc độ thiết kế đồ họa). Ngoài ra còn có một loạt các biến thể rất lớn trong phong cách của các lô và loại thông tin được hiển thị, do đó, đây là một nơi tốt để xem xét chỉ để truyền cảm hứng chung để "lên trò chơi của bạn" liên quan đến trực quan hóa dữ liệu.

Có những tay R đồ họa . Mặc dù có lẽ ít hữu ích hơn cho những người sử dụng phần mềm khác, bạn vẫn có thể tra cứu các chủ đề và xem một số ví dụ về các khả năng mà sau đó bạn có thể thử sao chép bằng các phương tiện khác.

Ralph Lengler và Martin J. Bảng tuần hoàn các phương pháp trực quan hóa của Eppler là một màn hình hiển thị một trang khéo léo và có phạm vi rộng khoảng một trăm loại biểu đồ và sơ đồ để hiển thị dữ liệu cũng như các khái niệm, chiến lược, quy trình, v.v. Một tài liệu tham khảo tốt đẹp khi tìm kiếm một cách hấp dẫn hoặc sáng tạo để hiển thị một cái gì đó.

Để có cái nhìn tổng quan về các loại ô khác nhau (và ví dụ tốt và xấu), bao gồm cả dòng thời gian phát triển đồ họa, có rất nhiều điều để khám phá ở đây:

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

Tôi muốn đề nghị bộ sưu tập R đồ thị . Nó hiển thị hơn trăm đồ họa, tất cả được làm bằng phần mềm R và luôn cung cấp mã liên quan để làm cho nó có thể tái tạo!

Có một phòng trưng bày tuyệt vời từ phòng Thống kê UBC được thực hiện bởi một sinh viên nghiên cứu đại học.

Bạn có thể xem trước với Shiny tại đây hoặc nhận mã đầy đủ và ngã ba trên GitHub .

Hiện tại, đây là tài nguyên sử dụng của tôi để dễ sử dụng, như chọn biểu đồ khỏi giá, lựa chọn trên cơ sở liệu nó có được "khuyến nghị" hay không, chỉ ra những kiểu nào nên tránh, v.v.

Highcharts và highstocks, một cái gì đó như d3, cũng có thể mang lại cho bạn nhiều cảm hứng. Hãy xem xét ví dụ http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose . Ở bên trái của trang đó, bạn có thể nhấp xung quanh trong thư viện đồ thị của họ.

Đến từ môi trường python Tôi có thể đề xuất: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html