Как визуализировать данные? Какое программное обеспечение следует использовать?

Adobe Illustrator на самом деле имеет некоторые очень малоиспользуемые возможности для улучшения представления данных в диаграммах. Здесь есть хороший учебник Морди Голдинга , и его руководства на Lynda.com также подробно описывают это. Для той работы, которую я делаю, я буду использовать Illustrator таким образом или создавать что-то вручную.

Для вдохновения и для того, чтобы дать вам представление о том, как далеко можно зайти в визуализации данных с помощью больших наборов данных, посмотрите это видео о работе Ханса Рослинга. Поищите на YouTube «визуализация данных», чтобы найти кучу других замечательных примеров.

Если вы работаете с большим объемом данных, я рекомендую вам попробовать gephi . Это дает вам хороший контроль над тем, что и как следует визуализировать.

Какую проблему ты пытаешься решить? Подход и, следовательно, лучшие инструменты зависят от...

1. Вы визуализируете данные, чтобы (а) проанализировать их, изучить или открыть, или (б) передать конкретное, известное сообщение о них?
2. Кто ваша аудитория? В частности, являются ли они (а) случайными людьми, интересы которых вы хотите привлечь (например, читатели журнала, люди, перешедшие по ссылке в Твиттере, люди, работающие в родственной, но культурно отдельной области), или (б) у них есть заинтересованы в этом типе данных (например, они просматривают этот тип данных, чтобы зарабатывать на жизнь, или они являются страстными поклонниками этого вида спорта...)

Если ваш ответ — 1a2a, перед вами стоит сложная задача — сделать набор данных привлекательным для случайных прохожих . Набрасывайте идеи (может быть, с помощью Adobe Illustrator, может быть, ручкой и бумагой), приобретайте или нанимайте навыки интерактивного дизайна и веб-программирования на стороне клиента, затем кодируйте что-нибудь в Raphael.js (мой предпочтительный вариант, работает во всем, от IE6 до iPad), D3 (отличный, популярный вариант для проверки концепции и прототипирования, но, будучи чисто SVG, он не работает в IE8 или ниже , исключая около 40% людей ), Processing (зрители должны иметь Java, исключая около 35% людей ) Processing.js (HTML 5 Canvas, которыйможет работать с IE и имеет некоторые преимущества, но несколько ограничивает интерактивность ) или, если перспектива не является проблемой и вы хотите сэкономить время и деньги на разработку, Flash.

Если это 1a2b, вам нужно быстро преобразовать и поэкспериментировать с данными , а затем показать их людям, которым это будет интересно. Привлечение внимания не является приоритетом — они уже заинтересованы — главное — быстро реагировать на новые вопросы. Посмотрите на наборы статистических данных с хорошими функциями визуализации, такие как JMP , Tableau , R , или, если нет бюджета, а R слишком сложен, Many eyes , Gephi или WEAVE .

Если это 1b2a, то это классический инфографический дизайн . Наденьте шляпу своего художника и запустите векторную программу (первоначально проектируйте в векторах для точности и гибкости), такую ​​как Adobe Illustrator (которая также имеет базовые инструменты построения диаграмм), Corel Draw или Inkscape (бесплатно) — или, если у вас есть времени или бюджета, сделайте потрясающее 2D-инфографическое видео во Flash или After Effects или очень крутое 3D-видео в Blender (бесплатно, сложно в использовании), Cinema4D (дорого, умеренно сложно в использовании) или Maya (очень дорого, сложно в использовании ). , промышленный стандарт).

Если это 1b2b, расслабьтесь, вы передаете четкое сообщение людям, которые уже заинтересованы . Говорить ясно и уверенно, вероятно, поможет. Или просто дайте им свой файл Excel. Или отправьте им электронное письмо или PDF-файл с хорошо продуманной гистограммой или таблицей. Не будьте слишком кричащими — ваша аудитория, вероятно, знает нюансы этого типа данных так же хорошо, как и вы, и они, вероятно, не хотят, чтобы между ними и их данными был презентационный слой. Если только это не сложный, незнакомый набор данных — в этом случае см. 1a2a или 1a2b.

Я вижу здесь много о профессиональном и коммерческом программном обеспечении, так что это может быть немного не в тему:

Я использую LaTeX и TikZ (это пакет LaTeX) для визуализации. Если я могу нарисовать и структурировать свои данные на листе бумаги, я могу сделать то же самое с TikZ. Подход на 100% основан на тексте, совсем не интуитивен для новичков, но очень эффективен.

Некоторые примеры базовой функциональности можно найти по адресу http://www.texample.net/tikz/examples/ .

В основном я использую R для визуализации данных. Он имеет множество пакетов, которые расширяют его использование. Например, см. R Graphics Gallery .

Это очень общий вопрос.

Например, я использую статистическое программное обеспечение SAS JMP( http://www.jmp.com ) для анализа и визуализации данных. Он имеет очень мощные функции для «исследовательского» анализа данных.

Однако для чистой и лаконичной компоновки графиков для научных публикаций, с которых я пишу LaTeX, я использую IPE ( http://ipe7.sourceforge.net/ ). Я экспортирую диаграммы, созданные с помощью JMP (или другого программного обеспечения), в pdf, конвертирую их pdftoipeв редактируемую векторную графику, а затем могу использовать IPEдля ее изменения, использовать математические символы и формулы в высоком типографском качестве и т. д.

Есть много других интересных подходов к визуализации данных, например Tulip http://tulip.labri.fr/TulipDrupal/ .

Для показателей качества публикации я всегда использую matplotlib. Он может создавать как векторную, так и растровую графику и позволяет изменять шрифты и выполнять все виды настройки. Он основан на python.

Вы можете увидеть примеры здесь