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Recursos para aprender a usar (o crear) dinámico (/interactivo) estadística de visualización

Me gustaría aprender un poco más sobre visualización de datos interactiva (zoom, señalando, cepillado, punto de mapeo y así sucesivamente). Yo daría la bienvenida a cualquier:

  1. Tutorial/guía/libro(?)/vídeo sobre cómo utilizar estos métodos para la exploración estadística.
  2. Consejos para la buena/muy interesante interactiva de datos-viz paquetes (en R, y fuera de ella)

Sólo para empezar a rodar la pelota, yo sé que en R hay varias maneras de obtener interactivo de visualización, como rggobi, el nuevo googleViz R paquete, el paquete de animación y algunos otros. Pero si hay otros paquetes que vale la pena explorar (ofreciendo cosas que R no), yo estaría encantado de saber sobre ellos (como jmp, mathlab, spss, sas, excel, etc).

p.s: esta es la primera pregunta que el uso de la etiqueta "interactivo-de visualización"

Saludos, Tal

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DavLink Puntos 101

Aparte de Protovis (HTML+JS) o Mayavi (Python), yo recomendaría el Procesamiento que se

un lenguaje de programación libre y el medio ambiente para las personas que quieren crear imágenes, animaciones, y interacciones medicamentosas. Inicialmente desarrollado para servir como un software de bocetos y enseñar fundamentos de computación programación dentro de un contexto visual.

Hay un montón de abrir-fuente de secuencias de comandos en http://www.openprocessing.org/, y un lote de libros relacionados con la materia que se ocupan de Procesamiento, sino también la visualización de datos.

Yo sé que hay un proyecto para proporcionar un R de la interfaz, rprocessing, pero no sé cómo va. También hay una interfaz con clojure/embrujamiento (véase por ejemplo, la Creación de Procesamiento de Visualizaciones con Clojure y Embrujamiento).

Hay muchos recursos en línea, entre los que Stanford notas de clase, por ejemplo, CS448B, o 7 Clásico Fundacional Vis Documentos que Usted no Desee que Confiesa Públicamente que no Sabe.

6voto

yadimka Puntos 76

Algunos de los paquetes más para añadir a la Chl la sugerencia de Procesamiento para la creación de visualizaciones interactivas. Todos estos están basados en javascript y se puede ejecutar en un navegador, por lo que puede ser utilizado para la publicación, así como para su propio análisis:

  • D3.js es el sucesor Protovis. Es más potente que se tiene más control sobre los objetos creados (que son adecuados objetos DOM, es decir, usted tiene el control total sobre ellos usando javascript), pero algunos prefieren Protovis por la simplicidad. Una buena técnica D3 vs Protovis discusión aquí.
  • Raphael.js es una buena opción para los altamente personalizado del mercado de masas web de interactividad ya que es a prueba de futuro (sin flash) y funciona en navegadores antiguos como IE6 (la única cosa que no funciona, que yo sepa, es la versión antigua del navegador de Android). Como D3, todo es un dirigible objeto DOM y tiene buena construido api de controles para la animación y la interactividad. No ofrece nada fuera de la caja, que es específico para la visualización: es un muy potente y flexible pizarra en blanco, una gran elección para el diseño personalizado de la visualización, pero no para su propio análisis exploratorio inicial. Familiarizarse con sus datos.
  • gRaphael.js es el estándar de gráficos (de barras, de líneas, etc) para Raphael. Es básico, pero funciona y puede ser construido sobre - podría ser un ingrediente útil si usted está construyendo su propia suite.

Respecto a tu otra pregunta acerca del aprendizaje, de los principios generales, la Información de Dashboard Design merece una mención, si lo que queremos es hacer una matriz de propósito general interactivo de herramientas estándar para los datos.

Interactivo de visualización se encuentran en la línea entre las estadísticas y diseño de interactividad: de modo que los libros en que puede ser de utilidad. Yo no tengo ninguna experiencia personal de cualquiera de los muchos diseño de la interacción de los libros de texto, pero yo soy un gran fan de los Principios Universales de Diseño. Podría ser excesivo para sus necesidades, pero tenga en cuenta mirando hacia abajo de la Usabilidad de la columna en su excelente Categórica la página de Contenido y de la lectura de los capítulos mencionados (progresivo de la revelación, la relación señal a ruido, etc).

También, para cualquier persona nueva a la programación, la Programación de la Interactividad es un buen lugar para comenzar para reforzar los conocimientos técnicos (que también incluye una gran capítulo en el Procesamiento).

Pero para saber lo que funciona y lo que es posible, usted no puede vencer a aprender haciendo, y una buena patada de inicio podría ser considerar cola y el análisis de los big-nombre de big-precio de etiqueta de propósito general interactivo de visualización de los paquetes como de tableau y jmp, y pensar acerca de por qué sus características están diseñadas de la manera que son.

4voto

wojo Puntos 1707

Además de la elaboración, retirar el Python basado en Nodebox (1, 2, OpenGL), que fue inspirado por el Procesamiento:

Nodebox 1 es solo para Mac, mientras que Nodebox 2 y la versión de OpenGL son multiplataforma.

Python tiene un montón de datos crujido de las bibliotecas que pueden ser importados en Nodebox, por ejemplo, scipy.org

1voto

yadimka Puntos 76

Como una nueva aproximación a las respuestas existentes, poco después de haber publicado mi primer larga lista, TEJER surgió: una fuente dedicada de visualización de datos de la suite. He aquí una breve reseña sobre la trama de los principales datos de vis blog que Fluye de Datos

Es aconsejable tomar un enfoque diferente para la visualización de datos, dependiendo de donde usted está en el proceso. Los anteriores son - la más cruda y sin explorar sus datos, es más probable que se beneficien de pre-integrado, flexible, de propósito general suites gusta TEJER y es de código cerrado contrapartes comerciales como Tableau y JMP - te pueden probar las cosas de forma rápida y sin dolor para llegar a conocer los datos y averiguar cuáles son las líneas de ataque tomar para obtener el máximo provecho de ella.

A medida que descubre más acerca de los datos, su enfoque es probable que el cambio hacia la comunicación o 'exploración guiada' - más personalizada exploratorio de datos en la visualización diseñado sobre la base de las advertencias, los matices y las áreas de interés que han descubierto ahora en los datos. Aquí es donde pizarra en blanco en productos como los programas de dibujo vectorial de las herramientas mencionadas anteriormente entrado en su cuenta.

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