关于可视化工具选择的十四个问题

可视化 excel python perl r it

当你在为选择适合自己的可视化工具而伤透脑筋的时候,回答如下问题,即可帮您做出抉择:

  1. 怎样定义和度量一个图表的特性?(How do you define and measure the quality of a chart?
  2. 那款工具允许制作交互图或地图?(Which tools allow you to produce interactive graphs or maps?)
  3. 对于大数据的可视化,你推荐使用哪些工具?(Which tools do you recommend for big data visualization?)
  4. 哪款可视化工具可由API 做批量处理,如每 5 分钟更新一次地震灾害图,或者每个时点的股票价格(Which visualization tools can be accessed via an API, in batch mode? (for instance, to update earthquake maps every 5 minutes, or stock prices every second))
  5. 您对 Excel、Python、Perl 和 R 的图库评价如何?(What do you think of Excel? And Python or Perl graph libraries? And R?)
  6. 有哪些工具可以很容易的制作音频,如展示欺诈案例是如何发生的,或者疾病随着时间的变换是如何扩展的?(Are there any tools that allow you to easily produce videos about of your data (e.g. to show how fraud cases or diseases spread over time)?)
  7. 在 Excel 中,你可以更新你的数据,您的模型和图表也会随着数据的更新而更新。有没有类似 Excel 这种特性的工具,并且拥有更多数据模型的性能?(In Excel you can update your data: then your model and charts get updated right away. Are there any alternatives to Excel, offering the same features, but having much better data modeling capabilities?)
  8. 怎样制作一个号的图结构,如可视化 Facebook 的用户关系?(How do you produce nice graph structures - e.g. to visually display Facebook connections?)
  9. 热力图有什么用途?什么时候使用它比较有意义?(What is an heat map? When does it make sense to use it ?)
  10. 如何绘制指定的图形?(How do you draw "force-directed graphs"?)
  11. 工具是否能处理图像、矢量图像、图表、决策树 、散点图、时间序列、股票价格曲线、地图、三维图形等?(Good tools for raster images? for vector images? for graphs? for decision trees? for fractals? for time series? for stock prices? for maps? for spatial data?)
  12. 如何将 R 和其他图形包整合到一起?(How can you integrate R with other graphical packages?)
  13. 在简单的二维图中,你怎样展示 5 个维度的数据,如时间、容积、分类、价格、位置?(How do you represent 5 dimensions (e.g. time, volume, category, price, location) in a simple 2-dimensional graph? Or is better to represent fewer dimensions if your goal is to communicate a message to executives?)
  14. 数学家和运筹学研究人员选择的可视化工具,如 Matlab 为什么不同于数据科学家?是数据类型的原因还是仅仅是历史的原因?(Why visualization tools used by mathematicians and operations research practitioners (e.g. Matlab) are not the same as tools used by data scientists? Is it because of the type of data, or just historical reasons?)

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