大量のデータをグラフィカルに表示する良い方法

私は、14の変数と345,000の住宅データの観測（建設された年、面積、販売価格、居住郡など）を含むプロジェクトに取り組んでいます。良いグラフィカルなテクニックと、素敵なプロットテクニックを含むRライブラリを見つけようとしています。

ggplotとラティスで何がうまく機能するかをすでに見ています。数値変数のいくつかについてバイオリンプロットを行うことを考えています。

明確で洗練された、最も重要な、簡潔な方法で、大量の数値または因子タイプの変数を表示するために、他のどのパッケージが推奨されますか？

最高の「グラフ」は、誰もまだ言及していないのでとても明白です。地図を作ってください。住宅データは基本的に空間の場所に依存しているため（不動産についての古い見方によると）、最初に行うべきことは、各変数の明確で詳細な地図を作成することです。100万分の3のポイントでこれをうまく行うには、プロセスの短い作業を行うことができる産業用のGISが本当に必要です。その後、単変量分布を調べるために確率プロットと箱ひげ図を作成し、依存関係を調べるために散布図行列とさまよう図式箱ひげ図などを作成することは理にかなっていますが、マップはすぐに何を調べるか、どのようにモデリングするかを提案しますデータ関係、およびデータを地理的に意味のあるサブセットに分割する方法。

GGobiをご覧になることをお勧めします。GGobiには、少なくとも探索的な目的で、Rインターフェイスもあります。多数のグラフィック表示があり、特に多数の観測値と変数を処理し、これらをリンクするのに役立ちます。Learn GGobiページの「デモを見る」セクションにあるビデオをいくつか見ることから始めたいかもしれません。

更新

コメントでchlが示唆した、GGobi用のHadley Wickhamのツールへのリンク：

• DescribeDisplay "Rでggobiグラフィックを再作成する方法を提供するRパッケージ"
• clusterfly「高次元でのクラスタリング結果の調査」
• rggobi「GGobiとの簡単なインターフェースを提供するRパッケージ」

あなたは実際に2つの質問をしているように感じます：1）どの種類の視覚化を使用するか、2）どのRパッケージがそれらを生成できるか。

使用するグラフのタイプは多数あり、ニーズに応じて異なります（例：変数のタイプ-数値、係数、地理など、表示する接続のタイプ）：

• 数値変数が多数ある場合は、散布図マトリックスを使用できます（こちらをご覧ください）。
• 多数の因子変数がある場合、因子の散布図行列を使用できます（こちらをご覧ください）。
• また、いくつかをやって行くことができます パラレル座標がある いくつ かの方法 R.でそれを行うには、
• Rのより広範なグラフィック機能については、グラフィックタスクビューをご覧ください。

次に、その方法について説明します。多くのデータポイントの問題の1つは、プロットが作成されるまでの時間です。ggplot2、iplots、ggobiは、あまりにも多くのデータポイントに対してあまり良くありません（少なくとも私の経験から）。その場合、Rベースのグラフィック機能に焦点を当てるか、データをサンプリングして他のすべてのツールを使用することをお勧めします。または、iplotsを開発している人々が極端な（または Acinonyx）を先行リリース段階に到達する。

Mondrianはインタラクティブな機能を提供し、非常に大きなデータセットを処理します（ただし、Javaにあります）。

Paraviewには2D / 3D vizが含まれています。特徴。

あなたの注意を喚起したいのですが、 並列座標：視覚的多次元幾何とそのアプリケーションで、この分野の最新のブレークスルーとアプリケーションが含まれています。

この本は、とりわけスティーブン・ホーキングによって賞賛されました。表面は、その点での法線ベクトルによって（双対性を使用して）記述されます。航空交通管制（自動衝突回避-3つの米国特許）、多変量データマイニング（数百の変数を含む一部の実際のデータセット）、多目的最適化、プロセス制御、集中治療スマートディスプレイ、セキュリティ、ネットワークビジュアライゼーション、最近のビッグデータ。