¿Cuáles son los mejores recursos para aprender la visualización de datos?

Para aprender la visualización de datos, necesitará dos cosas: herramientas de datos y visualización.

Recopile u obtenga algunos datos y cree sus primeros gráficos utilizando algunas de estas herramientas:

Visualizaciones estáticas

• ggplot2 se encuentra entre las mejores herramientas de R para trazar datos. Se basa en la gramática del libro de gráficos de Leland Wilkinson y tiene una sintaxis simple y elegante
• Matplotlib es la herramienta de facto de Python para trazar. Es una solución integral.
• Seaborn es una extensión de Matplotlib que ofrece más opciones gráficas.

Visualizaciones dinámicas

• D3.js es una gran herramienta para representaciones gráficas orientadas a datos
• Leaflet.js es una biblioteca de trazado geográfico de código abierto
• Shiny permite a los usuarios de R escribir pequeñas aplicaciones web. Se puede combinar con ggplot2 para crear potentes visualizaciones interactivas
• Bokeh le permite escribir gráficos interactivos con Python.

¡Buena suerte aprendiendo visualización de datos!

Para obtener más información sobre la visualización de datos, lea algunas de mis respuestas:

• La respuesta de Yassine Alouini a ¿Qué herramienta de mapeo y visualización de datos utiliza NYTimes.com?
• La respuesta de Yassine Alouini a ¿Cuál es una forma simple de trazar la longitud y la latitud usando D3.js?
• La respuesta de Yassine Alouini a ¿Cómo aprendo D3.js? ¿Cuál es su trasfondo? ¿Qué es? ¿Como funciona? ¿Necesitas algún software? ¿Cuáles son los mejores recursos para aprender?

Algunos recursos para aprender más sobre las herramientas de visualización de datos:

Visualizaciones estáticas

• ggplot2
• Python plotting – documentación de Matplotlib 1.4.3
• Seaborn: visualización de datos estadísticos

Visualizaciones dinámicas

• D3.js – Documentos basados ​​en datos
• Folleto: una biblioteca JavaScript de código abierto para mapas interactivos
• Brillante
• Bienvenido a Bokeh

[Editar 13-6-2015]

Como sugiere John Heath , el sitio web Information Is Beautiful es un gran lugar para inspirarse y mejorar sus sentidos artísticos.

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Hay muchas tecnologías interesantes disponibles para recopilar y examinar datos. Tanto las aplicaciones web como las de escritorio han proporcionado algunas interfaces realmente excelentes para enamorarse de la minería de datos, y con el aumento de la popularidad hemos notado un mayor número de cartera de Infografía creada en los últimos años.
Better World Flux ..
Esta es una hermosa visualización! Better World Flux es un gráfico de información interactiva que abarca ideas importantes en todo el mundo. Seleccione un solo país o países de su elección, seguido de indicadores como la esperanza de vida o el acceso al agua.

Nos sentimos bien.
Como se anuncia, We Feel Fine es una exploración de la emoción humana. Este es uno de los motores de visualización más singulares que he visto en una página web. Para comenzar, haga clic en el botón grande en su página de inicio. La aplicación se cargará de acuerdo con el sistema operativo que esté ejecutando, pero afortunadamente todo parece igual en su navegador.

RSS Voyage ..
Otro de mis favoritos personales que realmente ayuda a visualizar datos en la web. Si inicia sesión en RSS Voyage, puede importar fuentes RSS personalizadas en su cuenta para un gráfico de datos completo. Alternativamente, en su página de inicio, puede presionar “Inicio” para ir directamente a la aplicación con las fuentes predeterminadas. En este escenario, RSS Voyage se basará en algunos blogs populares como The New York Times, Engadget, The Guardian y otros.

Volver a visitar..
El proyecto oficial de Revisit es una forma de redefinir cómo vemos Twitter. Con esta herramienta, puede crear mapas de líneas personalizados de datos que conectan tweets relacionados con una o varias palabras clave. También puede agregar un título a su gráfico y compartir el enlace en línea (incluso en Twitter).

La visualización de datos es un gran campo para abordar con la mente de un principiante. No hace mucho tiempo, en mi opinión, las mejores prácticas eran muy prescriptivas. Sin embargo, necesitará algunos conocimientos teóricos como base.
Una buena manera de superar ese primer paso es leyendo libros para principiantes. Recomiendo los libros de Nathan Yau, Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics and Visualization That Signthing, Designing Data Visualizations: Representating Relationsal Informations by Noah Iliinsky y Data Visualization: a exitoso proceso de diseño por Andy Kirk (consejo profesional) para el último: obtenga la versión electrónica).

Todos estos libros son de fácil lectura y no requieren conocimientos técnicos, informáticos o de diseño.

Entonces, ¿cómo ir más allá de eso?
El aspecto del diseño visual de la visualización de datos, así como la parte UX / UI no son muy diferentes de su contraparte sin datos, por lo que se aplican los mismos recursos.
En el aspecto técnico, hay herramientas como Gephi o Tableau (que si bien requieren experiencia, no son lo que yo consideraría programar) que se pueden usar para crear cosas increíbles.
Por otro lado, un buen conocimiento de la ciencia de datos / análisis / estadísticas / habilidades de base de datos no puede dañar.
Luego, si está dispuesto a escribir código, hay bibliotecas javascript como d3js o three.js, o el lenguaje de procesamiento. Existen libros, así como muchos tutoriales en línea y, lo más importante, una comunidad vibrante y útil.
Visualización interactiva de datos para la web, visualización de datos: exploración y explicación de datos con el entorno de procesamiento.

Este paquete de 100 infografías totalmente editables es un recurso perfecto ya que estos 100 elementos gráficos incluyen mapas, diagramas, cuadros, gráficos, letreros, ilustraciones, botones, cintas, flechas, iconos y más.

pago para su referencia

Depende de qué tan lejos la madriguera del conejo quieres llegar.

Puede comenzar a aprender Excel hoy y hacer visualizaciones esta tarde. Excel es fácil de comenzar.

Sin embargo, si prevé que pronto tendrá que manejar grandes cantidades de datos, sería mejor buscar un enfoque de lenguaje de programación. Eso valdrá la pena a largo plazo.

Una vez que aprenda el lenguaje de programación que elija, puede generar 1000 gráficos diferentes en un segundo con solo unas pocas líneas de código. Con programas gráficos como Excel, le llevará mucho tiempo hacer lo mismo. Además de eso, los productos que crea con un lenguaje de programación son altamente personalizables.

Si un enfoque de lenguaje de programación suena como algo que buscaría, entonces definitivamente le sugeriría que aprenda a elegir Python.

Python es poderoso y fácil de aprender. Puede leer archivos Excel y CSV en Python muy fácilmente usando la biblioteca de pandas de Python y luego aplicar métodos de visualización a los datos y generar gráficos usando la biblioteca matplotlib.

Soy el autor de un tutorial paso a paso sobre el aprendizaje de Python, pandas y matplotlib y la visualización de algunos datos de la vida real. El curso es una mezcla de videos, cuestionarios y ejercicios. Aquí está el enlace de descuento para inscribirse: Python paso a paso: construir un programa de análisis de datos

Aquí hay dos de los gráficos que producirá en el curso:

Espero que esto ayude.

Personalmente, me gustaría recomendar estos sitios:

Plantillas de visualización de datos, ejemplos y habilidades

Un sitio web bastante informativo para una amplia gama de plantillas de gráficos, ejemplos , consejos de visualización de datos y habilidades . Además, puede encontrar el software de visualización de datos adecuado en el sitio. En general, los sitios cubren casi todas las habilidades e información esenciales para su negocio o para propósitos de uso diario.

FlowingData

También es un buen sitio para la visualización de datos. FlowingData se enfoca en habilidades más específicas y consejos para estadísticas o temas numéricos relacionados como ciencias o matemáticas con una guía más explicativa.

PREMIOS

Una gran comunidad para diferentes tipos de visualización de datos. Puede compartir gráficos o discutir con otros una vez que haya registrado una cuenta. Además, puede buscar información basada en naciones o temas.

VisualComplexity

Un nuevo sitio con tráfico limitado hasta ahora, pero en realidad es un lugar interesante e inspirador para la información de datos visuales. Puede encontrar muchas plantillas de datos y ejemplos prácticos, compartirlos o comentarlos.

La información es hermosa

El conocimiento es bello. Usted es libre de compartir cualquier información de visualización de datos en el sitio. Puede ver una lista de hojas de datos gratuitas en detalles si hace clic en la sección Datos.

Puedes encontrar más desde aquí:

Cómo crear un gráfico circular profesional

Cómo crear un gráfico de líneas profesional

Cómo crear un gráfico PERT

Video Tutorial – Cómo Crear un Gráfico de Araña

Creador de tablas y gráficos para Mac

El mejor software de gráficos para Linux con ejemplos

Ejemplos

▪ http://www.visualcomplexity.com/vc/
▪ Estambre http://stamen.com/projects
▪ http://bestiario.org/
▪ http://www.Datavisualization.ch
▪ http://www.Flowingdata.com
▪ http://www.Coolinfographics.com
▪ http://www.Jeremygillies.com
▪ http://www.Good.is

Herramientas

▪ http://www.Tableausoftware.com – análisis de negocios
▪ http://www.Fidgt.com – mapeo de redes sociales
▪ Muchos ojos – Datos de IBM vis research – http://www-958.ibm.com/software/ …
▪ http://www.Spatialkey.com – análisis de datos
▪ http://flare.prefuse.org/ Biblioteca ActionScript para crear visualizaciones que se ejecutan en Adobe Flash Player
▪ http://www.Processing.org : lenguaje y entorno de programación de código abierto de Java
▪ http://www.degrafa.org/ – marco gráfico declarativo para flex
▪ http://vis.stanford.edu/protovis/ Kit de herramientas Javascript / SVG
▪ http://www.Openframeworks.cc & nbsp ; Marco de código abierto de C ++ para codificación creativa
▪ http://libcinder.org/ C ++ codificación creativa
▪ http://code.google.com/apis/char …
▪ http://www.r-project.org/ software de computación estadística

Practicantes

Edward Tufte
Hans Rosling
Jeffrey heer ( http://hci.stanford.edu/jheer/ )
Jer Thorp – procesamiento ( http://blog.blprnt.com/blog/blpr …),
Karstsen Schmidt – procesamiento ( http://toxi.co.uk/ )
Moritz Stefaner ( http://moritz.stefaner.eu/ )

Google abre herramientas de infografía para todos

http://www.fastcodesign.com/1663 …

Ver más en Medio, [1]

FlowingData de Nathan Yau y datos recopilados de New York Times

El blog de Stephen Few sobre datos, a saber

Notas al pie

[1] 24 sitios de Data Viz para mejorar su próximo proyecto de diseño de datos

Dos recursos que siempre me han llamado la atención son:

Diseño del tablero de información de Stephen Few
Este libro es un punto de partida perfecto para cualquier persona interesada en la visualización de datos. Es una lectura rápida con muchos ejemplos y proporciona al lector un conjunto decente de reglas básicas para crear visualizaciones limpias y expresivas. Pocos tienen otros libros también, aunque este es el único que he leído. Me lo dio un * gran * jefe que tenía hace años, y fue el primer material que leí que me hizo pensar en visualizar datos como algo más que simplemente crear gráficos automáticamente en Excel.

Blog de Kaiser Fung Gráficos basura
Este blog es increible. Fung (y otros contribuyentes) toman cuadros y gráficos de datos incorrectos y los revisan para que sean más simples e informativos. La calidad de “antes / después” de los ejercicios los hace poderosos para cualquiera que trabaje en sus habilidades de visualización y análisis de datos. Incluso más allá de la mecánica de las visualizaciones en sí, Fung hace preguntas más profundas sobre los datos subyacentes y las preguntas de investigación en cada proyecto: si los datos en sí son suficientes para responder a la pregunta en cuestión, o si se está haciendo la pregunta correcta de los datos. Él y los otros colaboradores piensan críticamente sobre estos temas y son metódicos en su enfoque (ver Junk Charts Trifecta Checkup: The Definitive Guide). Algunas publicaciones son más fuertes que otras, pero en general he sentido que siempre salgo con algo nuevo cada vez que leo una.

La clase de periodismo en América del Centro Knight de Alberto Cairo es un buen lugar para comenzar. Aprenderá una combinación de teoría y ejercicios con D3, una de las herramientas de visualización de datos más utilizadas en la actualidad:

Al final del curso, obtendrá conocimientos sobre:

• Cómo elegir formas gráficas apropiadas para representar su información de manera efectiva.
• Cómo combinar cuadros, mapas, diagramas, etc., y organizarlos como narraciones.
• Cómo interpretar visualizaciones correctamente y evitar los tipos más comunes de errores.
• Cómo usar d3.js para crear gráficos de datos y mapas.
• Cómo usar animación e interacción usando esa misma biblioteca Javascript.

La clase está cerrada actualmente, pero estoy seguro de que volverá a abrir en 2016.

Enlazar:
Visualización de datos e infografías con D3.js

La secuela del curso (recién lanzada):
D3 intermedio para visualización de datos

Estos son mis 12 mejores libros de visualización de datos, sin ningún orden en particular:

• La exhibición visual de información cuantitativa por Edward R.Tufte
• Storytelling with Data: una guía de visualización de datos para profesionales de negocios por Cole Nussbaumer Knaflic
• Buenos gráficos: la guía HBR para hacer visualizaciones de datos más inteligentes y persuasivas por Scott Berinato
• Diseño del panel de información: visualización de datos para el monitoreo de un vistazo por Stephen Few
• Hermosa visualización, mirando datos a través de los ojos de expertos por Julie Steele, Noah Iliinsky
• El analista accidental: muestre sus datos quién es el jefe por Eileen y Stephen McDaniel
• El arte funcional de Alberto Cairo
• Cartografías del tiempo: una historia de la línea de tiempo por Daniel Rosenberg
• Visualice esto: la guía FlowingData para diseño, visualización y estadísticas de Nathan Yau
• Gráficos de información de Sandra Rendgen, Julius Wiedemann
• Pensamiento visual para diseño de Colin Ware
• Semiología de gráficos: diagramas, redes, mapas por Jacques Berti

Visualmente acaba de lanzar su propio centro de aprendizaje, con recursos en todo lo relacionado con datos, desde infografías hasta gráficos en movimiento y un desglose de cuadros y gráficos.

http://visual.ly/learn

¡Echale un vistazo!

Además de lo que ya han expresado otros miembros de la comunidad, también es bienvenido a Chartopedia, una guía para los tipos de gráficos . ¡Nosotros, AnyChart, lo acabamos de lanzar!

Chartopedia proporciona descripciones de más de 50 tipos de gráficos principales, incluidos lo que son y cómo deben usarse. Todos los tipos de gráficos se dividen en 8 grupos por propósito:

• Comparación
• Datos a lo largo del tiempo
• Distancia
• Distribución
• Proporción
• Ubicación
• Parte del todo
• Financiar

Esperamos que esto ayude a todos a elegir siempre los tipos de gráficos correctos para cada una de sus tareas de visualización de datos.

Aquí hay 3 libros que recomendaría:

1) La ciencia de los gráficos y cuadros

Los cuadros y gráficos son una herramienta esencial para ayudar a ilustrar los datos en un formato gráfico fácil de entender. Sin embargo, cada tabla y gráfico está destinado a presentar información estadística específica solamente.

2) Visualización de datos

La visualización de datos es la palabra de moda para todas y cada una de las actividades comerciales que realmente importan en estos días. Y eso es lo que hace imperativo para cualquier ejecutivo de negocios serio aprender algunas cuerdas en sus artes y oficios.

3) Análisis de datos

En un mundo tan desconcertado con tales innovaciones tecnológicas, no estará mal decir que todo está impulsado por los datos. Y la ciencia de analizar datos en bruto y sacar conclusiones sobre esa información puede llamarse Data Analytics.

Espero que estos ayuden!

Si desea practicar con la creación de gráficos, me gustaría sugerir Vizydrop | Software de visualización de datos. Es fácil de usar y simple.

Nuestra herramienta tiene sugerencias de gráficos automáticos, por lo que ayudaría a encontrar la visualización adecuada de los datos proporcionados. Vizydrop analiza los datos de ingresos y descubre la naturaleza de los datos, los tipos de columnas y los campos, luego crea gráficos automáticamente basados ​​en algoritmos estadísticos y de minería de datos.

También me gustaría destacar que las facetas son compatibles con Vizydrop, que se puede utilizar para crear visualizaciones más avanzadas. Ejemplo en vivo-> Acciones de la empresa

30 excelentes recursos de visualización en 30 días: diseñé este ejercicio para iniciar este proceso hace un tiempo. Relevante para principiantes y practicantes intermedios. Si lo encuentra útil, disfrute 🙂

El mejor recurso es absolutamente Edward Tufte, el padrino del campo. Sus dos libros más populares le darán ejemplos, teoría, inspiración y reverencia. No hay mejor lugar para comenzar:

http://www.amazon.com/Visual-Dis …

http://www.amazon.com/Envisionin …

Para más, ver:
¿Cuál es el mejor libro de Edward Tufte?

¡Hola! Gran pregunta Aquí en edX, un destino de aprendizaje en línea y proveedor de MOOC, que ofrece cursos de alta calidad de las mejores universidades e instituciones del mundo para estudiantes de todo el mundo.

Aquí hay un puñado de cursos en línea gratuitos para visualización de datos:

Análisis de datos: visualización y diseño de paneles

Análisis y visualización de datos con Power BI

Análisis de datos: llévelo al máximo ()

Análisis y visualización de datos con SQL Server Reporting Services

Espero que esto ayude y feliz aprendizaje!

Escribimos una publicación de blog sobre los conceptos básicos de visualización de datos: http://blog.silk.co/post/1200860 … como en qué tipos de visualizaciones elegir para qué tipos de datos y comparación. No me preocuparía por hacer visualizaciones sofisticadas y simplemente aprendería lo básico. Existen muchas herramientas para visualizar datos básicos, es decir, no se requiere codificación. Infogr.am es uno (aunque para conjuntos de datos más pequeños, solo 200 pts) para infografías. Datawrapper hace buenos gráficos y cosas más complicadas. My company Silk: publicar sus datos en línea le permite convertir una hoja de cálculo en una base de datos y luego crear rápidamente un montón de tipos de visualización, incluidos mapas y varios gráficos para incrustaciones o historias de datos completos (puede crear paneles y visualizaciones de gráficos múltiples).