Risorse per l'apprendimento dell'uso (/ creazione) della visualizzazione statistica dinamica (/ interattiva)

Vorrei saperne di più sulla visualizzazione interattiva dei dati (zoom, puntamento, pennellatura, mappatura dei punti e così via). Gradirei qualsiasi:

1. Tutorial / guida / libro (?) / Video su come utilizzare tali metodi per l'esplorazione statistica.
2. Puntatori per pacchetti di dati interattivi validi / interessanti (in R e al di fuori di esso)

Solo per iniziare a girare la palla, so che in R ci sono vari modi per ottenere una visualizzazione interattiva, come rggobi , il nuovo pacchetto googleViz R , il pacchetto animazione e alcuni altri. Ma se ci sono altri pacchetti che vale la pena esplorare (offrendo cose che R non ha), sarei felice di conoscerli (come jmp, mathlab, spss, sas, excel e così via).

ps: questa è la prima domanda per utilizzare il tag "visualizzazione interattiva"

A parte Protovis (HTML + JS) o Mayavi (Python), consiglierei Processing, che è

un linguaggio di programmazione e un ambiente open source per le persone che vogliono creare immagini, animazioni e interazioni. Inizialmente sviluppato per servire come sketchbook software e insegnare i fondamenti della programmazione informatica in un contesto visivo.

Ci sono molti script open source su http://www.openprocessing.org/ e molti libri correlati che trattano di elaborazione ma anche di visualizzazione dei dati.

So che esiste un progetto per fornire un'interfaccia R, in elaborazione , ma non so come va. C'è anche un'interfaccia con clojure / incanter (vedi ad esempio, Creazione di visualizzazioni di elaborazione con Clojure e Incanter ).

Ci sono molte risorse online, tra cui le note di classe di Stanford, ad esempio CS448B , o 7 carte Vis Foundational Class che potresti non voler confessare pubblicamente di non sapere .

Alcuni altri pacchetti da aggiungere al suggerimento di Chl di elaborazione per la creazione di visualizzazioni interattive. Tutti questi sono basati su JavaScript e possono essere eseguiti in un browser, quindi possono essere utilizzati per la pubblicazione e per la propria analisi:

• D3.js è il successore di Protovis. È più potente in quanto hai un maggiore controllo sugli oggetti creati (sono veri e propri oggetti DOM, cioè hai il pieno controllo su di essi usando javascript), ma alcuni preferiscono Protovis per semplicità. Buona discussione tecnica D3 vs Protovis qui .
• Raphael.js è una buona opzione per l'interattività web altamente personalizzata del mercato di massa poiché è a prova di futuro (senza flash) e funziona su browser vecchi come IE6 (l'unica cosa su cui non funziona che conosco sono le vecchie versioni di il browser Android). Come D3, tutto è un oggetto DOM targetizzabile e ha buoni controlli API per l'animazione e l'interattività. Non offre nulla di specifico per la visualizzazione: è una lavagna vuota molto potente e flessibile, un'ottima scelta per la progettazione di visualizzazioni personalizzate ma non per la tua analisi esplorativa iniziale. Conosci prima i tuoi dati.
• gRaphael.js è grafici standard (barra, linea, ecc.) per Raphael. È semplice ma funziona e può essere costruito su - potrebbe essere un ingrediente utile se stai costruendo la tua suite.

Per quanto riguarda l'altra tua domanda sull'apprendimento, per principi generali, Information Dashboard Design merita una menzione, se quello che vuoi è creare una serie di strumenti standard interattivi per scopi generici per i tuoi dati.

Le visualizzazioni interattive sono in linea tra le statistiche e il design dell'interattività : quindi i libri su ciò potrebbero essere utili. Non ho alcuna esperienza personale di nessuno dei tanti libri di testo sul design dell'interazione, ma sono un grande fan dei Principi universali del design . Potrebbe essere eccessivo per le tue esigenze, ma considera di guardare in basso nella colonna Usabilità nella sua eccellente pagina di Contenuti categorici e leggere i capitoli elencati (divulgazione progressiva, segnale al rumore, ecc.).

Inoltre, per chiunque sia nuovo nella programmazione, l' interattività di programmazione è un buon punto di partenza per rafforzare le capacità tecniche (include anche un capitolo pesante sull'elaborazione).

Ma per sapere cosa funziona e cosa è possibile, non puoi battere l'apprendimento facendo , e un buon inizio potrebbe essere quello di considerare di trascinare e analizzare i pacchetti di visualizzazione interattiva per uso generico di grandi nomi come tableau e jmp e pensa al motivo per cui le loro caratteristiche sono progettate così come sono.

Oltre all'elaborazione, dai un'occhiata al Nodebox basato su Python (1, 2, OpenGL), che è stato ispirato dall'elaborazione:

• http://nodebox.net
• http://beta.nodebox.net/
• www.cityinabottle.org/nodebox/

Nodebox 1 è solo per Mac, mentre Nodebox 2 e la versione OpenGL sono multipiattaforma.

Python ha un sacco di librerie di dati che possono essere importate in Nodebox, ad esempio scipy.org

Come approccio separato alle risposte esistenti, poco dopo aver pubblicato il mio primo lungo elenco, WEAVE è emerso: una suite di visualizzazione di dati dedicata open source. Ecco un breve articolo su WEAVE sul dato principale sul blog Flowing Data

È saggio adottare un approccio diverso alla visualizzazione dei dati a seconda di dove ti trovi nel processo. Prima sei, più i tuoi dati sono grezzi e inesplorati, maggiori sono le probabilità che tu possa trarre vantaggio da suite predefinite, flessibili e generiche come WEAVE e dalle sue controparti commerciali a codice chiuso come Tableau e JMP - puoi provare le cose rapidamente e indolore per conoscere i dati e capire quali linee di attacco prendere per ottenere il massimo da essi.

Man mano che scopri di più sui dati, è probabile che la tua attenzione si sposterà verso la comunicazione o "esplorazione guidata" - visualizzazioni di dati esplorativi più personalizzati progettati in base alle avvertenze, alle sfumature e alle aree di interesse che hai ora scoperto nei dati. È qui che i prodotti in ardesia bianca come gli strumenti di disegno vettoriale programmatici sopra elencati entrano in gioco.