O que você recomendaria como uma galeria abrangente de técnicas de apresentação de dados? Uma fonte que pode ser usada para se referir enquanto você pensa em melhores maneiras de apresentar seus dados?
Identifiquei os seguintes, mas ficarei feliz em poder adicionar o seu:
Galerias online:
- 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 (não fornece galeria gráfica de uma página)
- 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/ (gráficos interativos e vetoriais)
- http://www.texample.net/tikz/examples/ (visualização TikZ e PGP com código)
Livros (parcelas espalhadas por páginas):
- Edward R. Tufte, a exibição visual de informações quantitativas
- Nathan Yau, Data Points
data-visualization
Anton Tarasenko
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Respostas:
Os livros de Nathan Yau podem ser úteis para pessoas que estão começando, mas são mais baixos do que a maioria dos visitantes daqui deseja alcançar. Dei 4 estrelas muito qualificadas aos "Pontos de dados" no amazon.com, como pode ser visto em http://www.amazon.com/Data-Points-Visualization-Means-Something/dp/111846219X/
Posso ser muito mais positivo com relação aos excelentes livros de William Cleveland (consulte http://www.hobart.com/ ). Um dos muitos elogios aos livros de Cleveland é que, embora agora com 19 ou 20 anos, eles realmente não namoram. De fato, agora é muito mais fácil fazer o que Cleveland fez em uma ampla gama de softwares.
Sou fã do trabalho da Tufte (de fato, devo divulgar um interesse como um colaborador muito marginal da empresa). Dos seus quatro livros sobre gráficos citados, continua sendo o ponto de partida. Consulte http://www.edwardtufte.com/tufte/ (a exibição visual geralmente é deturpada como o primeiro livro da Tufte ; não é o caso).
Mas provavelmente a coleção mais ampla de gráficos estatísticos se encontra na magnum opus de Leland Wilkinson, The Grammar of Graphics
Os usuários de R devem saber disso como a principal inspiração para
ggplot2.fonte
Pessoalmente, prefiro a galeria D3 porque muitas das parcelas são dinâmicas e interativas (para não mencionar incrivelmente atraentes e com aparência profissional do ponto de vista do design gráfico). Também há uma enorme variedade de variabilidade no estilo de gráficos e no tipo de informação exibida, por isso é um bom lugar para ler apenas para obter inspiração geral para "aprimorar seu jogo" em relação à visualização de dados.
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Há o manual de R gráfica . Embora seja presumivelmente um pouco menos útil para pessoas que usam outro software, ainda é possível pesquisar tópicos e ver alguns exemplos de possibilidades que você poderia tentar reproduzir por outros meios.
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A Tabela Periódica de Métodos de Visualização de Ralph Lengler e Martin J. Eppler é uma exibição de página única engenhosa e abrangente de cerca de cem tipos de gráficos e diagramas para visualização de dados, bem como conceitos, estratégias, processos e assim por diante. Uma boa referência ao procurar uma maneira atraente ou criativa de exibir algo.
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Para uma boa visão geral dos diferentes tipos de parcelas (e exemplos bons e ruins), incluindo uma linha do tempo do desenvolvimento gráfico, há muito o que explorar aqui:
http://www.datavis.ca/gallery/
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Gostaria de propor a galeria gráfico R . Ele exibe mais de cem gráficos, todos criados com o software R, e sempre fornecendo o código associado para torná-lo reproduzível!
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Há uma excelente galeria do departamento de estatística da UBC feita por um estudante de graduação.
Você pode visualizar com o Shiny aqui ou obter código completo e bifurcar no GitHub .
Atualmente, é meu recurso essencial para facilitar o uso, como escolher um gráfico de uma prateleira, selecionar com base se é "recomendado", indicar quais estilos devem ser evitados etc.
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Highcharts e highstocks, algo como d3, também podem lhe dar muita inspiração. Considere, por exemplo, http://www.highcharts.com/demo/polar-wind-rose . À esquerda dessa página, você pode clicar em sua biblioteca de gráficos.
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Vindo de um ambiente python, posso recomendar: http://matplotlib.org/gallery.html http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery.html
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