可视化学术内容

一题我周日讲解开放奖学金工具时间点维基马尼亚2014并发伊恩·穆尔瓦尼可视化

数据可视化全关讲故事带数据并不只是对学术内容很重要, 比方说在新闻业中越来越常见这是一个大而复杂题目,但我希望以下内容能使你启动

学习基础知识

可视化科学数据工作应首先很好地理解数据可视化的总体最佳做法和漏洞以及可视化科学数据的具体方面。以下资源帮助我启动-请多建议评论

• 可视化.Nathan Yau书籍发布于2011年帮助理解数据可视化的不同方式(例如何时使用树形或何为绿石地图并介绍一些工具使用实例内森餐厅流达博客也是大资源
• D3图片库.多例子使用 Mike Bostockd3js可视化库启发网络数据可视化,即使使用不同的可视化工具
• ggplot2.不仅是Hadley Wickham极受欢迎R语言可视化库,上头ggplot2书描述强势概念14:

简言之,语法告诉我们统计图形从数据映射到几何对象(点、线、条)美学属性(颜色、形状、大小)。绘图还可能包含数据统计变换并取自特定坐标系脸部可生成数据集不同子集的同块图组合自定义组件组成图形

学习使用至少一种可视化工具

多大工具可选一并很好地学习某些选项包括:

• Excel应用.可能是最常用数据可视化工具商业型开源替代物,如Libre Office
• R.软件统计计算分析开源矩形强用户界面R并启动之道
• 3js.avascript可视化库开源
• 晶体.广受欢迎的可视化工具 科学家商业
• 数据打包程序.开源工具主机服务数据可视化

或R或d3js中我常做视觉化两者都是开源工具,拥有大社区并拥有丰富的库、实例和文档,两者均系统化数据可视化方法(见上文图形语法图)。

学习数据分析

除非兴趣更多信息设计-见信息美数据可视化与数据分析紧密相联需要至少知道数据分析基础知识来做适当的数据可视化,例如如何处理错误格式化数据数列文本缺失值和异常值最耗时步骤 数据转换,即将数据带入需要格式的分析可视化

R,Python和相对新朱莉亚数据分析常用语言开源多包语言帮助解决常见数据分析问题使用正确语言比一组工具并发的另一个好处是很容易自动重构可视化新数据集-方便时需要分析和可视化持续实验并多次生成新数据

使用矢量文件格式

多科学数据仍使用比特图图形格式等可视化内插,jpg并Png语言.格式不适合图表,只对图像有意义不向屏幕解析难到不可能复用或甚至修改矢量图形格式等svg或pdf大全取而代之svg是我的首选格式,因为对比pdf大全可嵌入大型HTML文档中,R和d3.js(我偏爱可视化工具)可生成此格式墨镜sVG开源编辑器AdobeIlluta可手动画入svg或pdf大全格式化,例如供杂志发布

受大可视化启发

归根结底数据可视化完全指用数据讲故事不幸当前科学可视化状态大相径庭在我看来,出版物使用的大多数图和图不提供可视化基础数据数据打包程序举个大例来做这些事)、过于注重细节而非全局消息、不利用现有不同图表类型,有时甚至是误导性信息我什至不谈论事实 学术论文数字几乎从不交互性很少发生这样的事情:我读论文并看图而感到兴奋-如果我读图通常是因为底层数据如此有说服力,甚至最简单可视化信息都传递正确消息。

教育文档数据可视化应更具创举性,实现此目标的一个重要步骤是出版商接受更合理的文件格式提交手稿-而不是单纯内插并eps系统高山市SPLOS系统)或内插,eps系统并pdf大全高山市科学类并常有 10MB文件网站限制