数据分析和可视化 数据分析与可视化

数据可视化 基于D3.js构建的数据可视化示例集合。 目前包括： toptwenty ：一种从 CSV 文件集合中提供多个“前 20 个”列表的简单方法。 允许动态更改列表的主题和列表的元素数量。 包括翻转文本以获取更多信息。 wordlcoud ：一种从节点和有向边的数据集创建交互式 wordcloud 的简单方法。 允许拖动以更改布局并双击以突出显示连接的组件。 toptwenty.js 从输入数据轻松创建交互式 SVG，显示多个“前 20”列表。 最终用户可以单击更改显示的条数或显示的数据。 可以接受任意数量的数据集。 用法： 在您的页面中包含toptwenty.js ，然后使用以下语法调用toptwenty ： toptwenty ( svg_id , h , w , font_family , n

Rick van Gemert (s1474235) 和 Bouke Regnerus (s1475924) 的创意技术数据可视化课程的数据可视化。 Bouke 是一名智能技术学生，Rick 是一名新媒体学生。 在 D3.js ( ) 中创建。 在我们的可视化中，我们展示了自 1986 年以来在荷兰发生的地震。该地图还显示了气田和钻Kong。 使用底部的时间线，您可以选择特定范围，可视化将仅显示该范围内的地震。 条形图显示在特定震级内选定范围内发生了多少次地震。 查看此数据可视化 ( )。 ＃＃数据源 NL 石油和天然气门户网站 ( ) CBS Wijk-en Buurtkaart 2014 ( ) ###可视化来源 条形图（ ） 让我们制作一张地图 ( ) ggplot2 样式轴 ( ) 定量尺度（ ） D3 传奇 ( )

里昂统计数据可视化 演示： :

克劳斯特里 在进行聚类分析时，决定使用哪种分辨率可能是一个难题。 解决此问题的一种方法是查看样本如何随着簇数的增加而移动。 该软件包允许您生成聚类树，这是一种可视化的视图，用于在分辨率提高时询问聚类。 安装 您可以使用以下方法从CRAN安装clustree的发行版： install.packages( " clustree " ) 如果要使用可以使用remotes软件包从GitHub安装的开发版本，请执行以下操作： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " lazappi/clustree@develop " ) 要构建小插图，请使用： # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " lazappi/clustree@develo

D. S. Chan、K. S. Chua、 C. Leckie和A. Parhar 提出的ODL算法便是专门适用于幂 律( power-law) 网络的FDA算法

osmplotr：使用OpenStreetMap对象进行数据可视化

连通的人体空气质量接口 用于ConnectedHumber空气质量监测项目的Web界面和JSON API。 该项目包含ConnectedHumber传感器系统的Web界面。 尽管它被称为“空气质量网” ，但它的设计目的是显示任何种类的传感器数据，而不仅仅是空气质量传感器的读数。 它由两部分组成： 由MariaDB服务器支持的基于PHP的JSON API服务器（入口点：api.php） 在浏览器中运行的Javascript客户端应用程序 客户端浏览器应用程序由提供支持。 请注意，该项目不负责将数据输入数据库。 该项目的目的仅仅是显示数据。 文献资料 文档已移动！ 您可以在这里查看： 分行 master 默认分支 应该永远稳定 dev 开发部门 可能并不总是稳定的。 笔记 每6分钟读取一次作为标准。 贡献 欢迎捐款-随时或（甚至更好）。 是保存与项目有关的所有任务的地方。 请

Twitter情绪可视化 一个网络应用程序，它使用来自Twitter的数据以及情感分析和情感检测相结合的方式来创建一系列数据可视化效果，以说明快乐和不快乐的位置，主题和时间。 介绍 该项目旨在使Twitter数据更易于理解。 它流式传输实时tweet，或者可以获取有关特定主题或关键字的tweet-然后使用自定义编写的情感分析算法分析此数据，并最终通过一系列动态D3.js数据可视化显示结果。 该应用程序的目的是允许在情绪与其他因素之间找到趋势，例如地理位置，一天中的时间，其他主题... 从分析营销活动的有效性到比较两个竞争主题，它具有广泛的用途。 在阅读有关该应用程序的更多信息。 该应

This book is a translation of the German book “Datendesign mit R” that was published 2014 by Open Source Press. Due to the encouraging strong interest in the German edition Springer Verlag offered to publish an English translation. First of all I would like to thank Ralf Gerstner from Springer for this and for his helpful suggestions for improvement, as well as Annika Brun for translating most of the text, Colin Marsh for copy editing, and Katja Diederichs for converting all scripts from German to English. Last year I benefited a lot from a communication with Antony Unwin. His book “Graphical Data Analysis with R” can be seen as complementary to my own: while this one focusses on presentation of graphics, you will benefit from his book if you are interested in exploring data graphically.