http://flowingdata.comおよびinformationisbeautifulで表示される視覚化の種類を作成する方法を学ぶことに興味があります。編集：それ自体が興味深い意味、視覚化-ちょっとしたレポートのようなものとは対照的に、NYタイムズのグラフィックのようなものです。
これらを作成するためにどのようなツールが使用されますか？ほとんどはAdobe Illustrator / Photoshopの多くですか？特にデータの視覚化にこれらのツールを使用する方法を学習するのに役立つリソース（書籍、Webサイトなど）とは何ですか？
私はビジュアライゼーションがどのように見えるかを知っています（そして、Tufteの本などの設計原則に精通しています）が、それらを作成する方法がわかりません。
回答:
流れるデータは、彼が使用するツールについて定期的に議論しています。たとえば、以下を参照してください。
また、次のようなグラフィックスの作成方法についても詳しく説明しています。
このサイトには他にも質問があります。
IMO、試してください：
その後、Adobeを使用してこれらをクリーンアップできます。
R webvisパッケージも見ることができますが、完全なものではありませんggplot2。Rから、このコマンドを実行してPlayfair's Wheatの例を確認できます。
install.packages("webvis")
library(webvis)
demo("playfairs.wheat")
最後に、インタラクティブな視覚化のための私のお気に入りの商用アプリケーションは次のとおりです。
Rに慣れるまでに多くの時間を費やします。
RapidMinerは無料のオープンソースでグラフィカルであり、優れた視覚化が豊富にあり、エクスポートできます。
お金が余裕がある場合、または大学のスタッフ/学生である場合、JMPも非常に素晴らしいです。非常にきれいなグラフを簡単に作成できます。フラッシュ、PNG、PDF、または何にエクスポートできます。
もう1つの優れた代替手段は、protovisライブラリhttp://vis.stanford.edu/protovis/です。
これは非常に巧妙に作成されたJavaScriptライブラリであり、必要なJavaScriptコードを適度に書く時間と能力があれば、美しい視覚化を作成できます。
また、Tableau http://www.tableausoftware.comを強くお勧めします。データセットを迅速に調査し、さまざまな視覚化を作成するのに最適です。
どちらの製品もスタンフォードビジュアライゼーショングループにルーツを持っています。
ここには多くの優れた回答があります。学習することを選択する言語/ライブラリは、実行する視覚化の種類によって異なります。
ただし、Pythonを定期的に使用する場合は、seabornを強くお勧めします。統計データの視覚化に関しては非常に洗練されていますが、プレゼンテーションの観点からは非常に洗練されています。
例を見てみましょう。月ごとに商業ビルの電力消費量をプロットしようとしているとします。この目的のために、matplotlibで単純な折れ線グラフを生成できます。
ただし、視覚化をより洗練された有益なものにしたい場合は、seabornを使用してヒートマップを生成できます。
ヒートマップはほんの一例です。シーボーンのその他の一般的な用途には次のものがあります。
Seabornの背後にある考え方は、線、棒、円などの単純なチャートを使用するよりも直感的な方法でデータを表示することです。
あなたが興味を持っている場合-シーボーンの詳細についてはこちらをご覧ください：https ://seaborn.pydata.org/
学習を開始するためのリソースを備えた適切なリンクのセットを次に示します。
Rは素晴らしいですが、Rが学ぶのが難しいというわけではありません。Rqが素晴らしいと思われるような他の名前を検索することは不可能です。したがって、問題が発生した場合、解決策の検索は悪夢であり、ドキュメントも素晴らしいものではありません。MatlabまたはOctaveは素晴らしいでしょう。また、RまたはMatlabでこれらのプロットを取得するのは非常に退屈です。
私見後処理ビジュアルは最適なルートです。フローデータからのそれらの多くは、Adobe IllustratorまたはGimpを介して送られます。速いです。プロットの構造を取得したら、エディターで詳細を変更します。Rをエディターとして使用しても、必要な柔軟性が得られません。常に新しいパッケージを探していることに気付くでしょう。
R; function??-Rにはヘルプが組み込まれています。通常、「cran」を検索してRを検索することもできます。ほとんどの主要な検索エンジンは1文字を十分に処理できることがわかります。
ここだD3.js上のYouTubeのチュートリアルデータをロードし、D3.js.と棒グラフ、折れ線グラフ、および散布図を作成する方法HTML、SVG、CSSとJavaScriptの基本を教えるだけでなく、
d3の使用を開始するための実用的なリソースを次に示します。デモコードと、d3でデータセットをロード、整理、視覚化する方法に関する段階的な例が含まれています。
https://www.edx.org/course/web-app-development-with-the-power-of-nodejs
無限のリソースがありますが、データの変換方法、処理するデータソースの数、共有の必要性などに基づいてリソースを絞り込むことができます。
適切なリソースを選択する方法についてのガイドは、正しい方向を示すのに役立ちます。