数据可视化

研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据…

一般来说，大家都不太愿意直接看数据，更希望通过图表来进行呈现。今天，我们讨论图表化数据的问题。

花了一些时间整理了工作中常用的数据图表，希望对大家有用，不再是单纯给领导、用户展示干瘪的数据~

数据可视化是这几年非常流行的一个词儿，俗话说：千言万语不如一张图。确实，一张简洁而富有逻辑性的图表是很好的报表呈现形式，既能快速的“读出”作图者想表达的意思，又能大大节约受众的看图表的时间。

自从工作后，经常需要面对各种数据分析的工作，因此学会了制作各种各样直观、好看（夸一下自己哈）的图表，最近又学会了一个高大上的旭日图，那我就简单跟大家分享下旭日图！

如果我们能够把人的社会关系最终落实到行为位置轨迹上，并聚合各种位置信息，探讨在具体地理位置上人的特征并建模，我们将更好的理解大数据的价值！

作为一个全栈的数据分析师，必须能够操办从数据爬取，到数据存储，到数据清洗，到数据分析，到数据可视化一条龙的服务。

无论对于学术研究而言，还是对于数据新闻而言，政客的公开发言都是重要的数据来源。随着自然语言处理的发展和普及，越来越多的媒体利用这些发言数据进行报道。数据科学家Maixent Chenebaux对两位总统候选人希拉里和川普接受所在党派提名时发表的演讲进行了统计，并将结果发表在了Medium上，文中所配的七张图片由设计师Fanny Algeyer创作。

在当今高速运转的数据经济体中，不熟悉数据越来越在工作中拖你的后腿。

出租车作为城市发展、社会变迁的见证者，其活动轨迹提供了很好的一扇窗，让我们能够一窥背后的纽约故事。

R语言数据可视化之数据分布图（直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图）。

散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系，图中的每个点表示目标数据集中的每个样本。

折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化，其中横轴很多时候是时间轴。

数据可视化中，最常用的图非条形图莫属，它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值。

本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧，更多技术细节推荐参考《R语言核心手册》。