Que recommanderiez-vous comme galerie complète de techniques de présentation des données? Une source à laquelle vous pourriez vous référer lorsque vous réfléchissez à de meilleures façons de présenter vos données?
J'ai identifié les suivants, mais serais heureux si vous pouviez ajouter le vôtre:
Galeries en ligne:
- 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/Category:Statistical_charts_and_diagrams (ne fournit pas de galerie graphique d'une page)
- http://docs.ggplot2.org/current/
- http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/graphgal.htm
- http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html
- http://www.stata.com/support/faqs/graphics/gph/stata-graphs/
- http://shiny.rstudio.com/gallery/
- https://bl.ocks.org/ (graphiques interactifs et vectoriels)
- http://www.texample.net/tikz/examples/ (visualisation TikZ et PGP avec code)
Livres (parcelles disséminées sur plusieurs pages):
- Edward R. Tufte, L'affichage visuel de l'information quantitative
- Nathan Yau, points de données
data-visualization
Anton Tarasenko
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Réponses:
Les livres de Nathan Yau pourraient être utiles pour les personnes débutantes, mais ils sont plus bas que la plupart des visiteurs ici ne devraient vouloir l'atteindre. J'ai attribué 4 étoiles très qualifiées aux «points de données» sur amazon.com, comme on peut le voir sur http://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-Something/dp/111846219X/
Je peux être beaucoup plus positif sur les livres exceptionnels de William Cleveland (voir http://www.hobart.com/ ). L'un des nombreux compliments sur les livres de Cleveland est que, bien qu'ils aient maintenant 19 ou 20 ans, ils ne datent pas vraiment du tout. En effet, il est désormais beaucoup plus facile de faire ce que Cleveland a fait sur une large gamme de logiciels.
Je suis un fan du travail de Tufte (je devrais en effet révéler un intérêt en tant que contributeur très marginal à l'entreprise). De ses quatre livres sur le graphisme qui l'ont cité reste le point de départ. Voir http://www.edwardtufte.com/tufte/ ( L'affichage visuel est souvent déformé comme le premier livre de Tufte ; ce n'est pas le cas).
Mais probablement la plus vaste collection de graphiques statistiques se trouve dans le magnum opus de Leland Wilkinson The Grammar of Graphics
Les utilisateurs de R doivent savoir que c'est la principale source d'inspiration
ggplot2
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Personnellement, je préfère la galerie D3 car la plupart des intrigues sont dynamiques et interactives (sans parler de leur attrait incroyable et de leur aspect professionnel du point de vue de la conception graphique). Il existe également une énorme variabilité dans le style des graphiques et le type d'informations affichées, ce qui en fait un bon endroit pour lire juste pour une inspiration générale pour "améliorer votre jeu" en ce qui concerne la visualisation des données.
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Il est le Manuel R graphique . Bien qu'il soit probablement un peu moins utile pour les personnes qui utilisent d'autres logiciels, vous pouvez toujours rechercher des sujets et voir quelques exemples de possibilités que vous pourriez ensuite essayer de reproduire par d'autres moyens.
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Le tableau périodique des méthodes de visualisation de Ralph Lengler et Martin J.Eppler est un affichage ingénieux et de grande envergure d'une centaine de types de graphiques et de diagrammes pour visualiser les données ainsi que les concepts, les stratégies, les processus, etc. Une belle référence lorsque vous cherchez une façon accrocheuse ou créative d'afficher quelque chose.
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Pour un bon aperçu des différents types de parcelles (et des exemples bons et mauvais), y compris un calendrier de développement graphique, il y a beaucoup à explorer ici:
http://www.datavis.ca/gallery/
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Je voudrais proposer la galerie graphique de R . Il affiche plus d'une centaine de graphiques, tous réalisés avec le logiciel R, et donnant toujours le code associé pour le rendre reproductible!
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Il y a une excellente galerie de département de statistique UBC réalisée par un étudiant en recherche de premier cycle.
Vous pouvez prévisualiser avec Shiny ici , ou obtenir le code complet et le fork sur GitHub .
C'est actuellement ma ressource de référence pour la facilité d'utilisation, comme le choix d'un graphique sur une étagère, la sélection selon qu'il est "recommandé", en soulignant les styles à éviter, etc.
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Les highcharts et highstocks, quelque chose comme d3, pourraient également vous donner beaucoup d'inspiration. Considérez par exemple http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose . À gauche de cette page, vous pouvez cliquer dans leur bibliothèque de graphiques.
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Venant d'un environnement python, je peux recommander: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
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