R語言股票數據可視化

① 如何使用R語言進行交互數據可視化

說起R語言的交互包，第一個想到的應該就是rCharts包。該包直接在R中生成基於D3的Web界面。

rCharts包的安裝

require(devtools)
install_github('rCharts', 'ramnathv')
rCharts函數就像lattice函數一樣，通過formula、data指定數據源和繪圖方式，並通過type指定圖表類型。

下面通過例子來了解下其工作原理。我們以鳶尾花數據集為例，首先通過name函數對列名進行重新賦值（去掉單詞間的點），然後利用rPlot函數繪制散點圖(type=」point」)，並利用顏色進行分組（color=」Species」）。

library(rCharts)
names(iris) = gsub("\\.", "", names(iris))
p1 <- rPlot(SepalLength ~ SepalWidth | Species, data = iris, color = 'Species', type = 'point')
p1

rCharts支持多個javascript圖表庫,每個都有自己的長處。每一個圖表庫有多個定製選項,其中大部分rCharts都支持。

NVD3 是一個旨在建立可復用的圖表和組件的 d3.js 項目——它提供了同樣強大的功能，但更容易使用。它可以讓我們處理復雜的數據集來創建更高級的可視化。在rCharts包中提供了nPlot函數來實現。

下面以眼睛和頭發顏色的數據(HairEyeColor)為例說明nPlot繪圖的基本原理。我們按照眼睛的顏色進行分組(group=」eye」),對頭發顏色人數繪制柱狀圖，並將類型設置為柱狀圖組合方式(type=」multiBarChart」)，這樣可以實現分組和疊加效果。

library(rCharts)
hair_eye_male <- subset(as.data.frame(HairEyeColor), Sex == "Male")
hair_eye_male[,1] <- paste0("Hair",hair_eye_male[,1])
hair_eye_male[,2] <- paste0("Eye",hair_eye_male[,2])
n1 <- nPlot(Freq ~ Hair, group = "Eye", data = hair_eye_male,
type = "multiBarChart")
n1
可以通過圖形右上角選擇需要查看或隱藏的類別（默認是全部類別顯示的），也能通過左上角選擇柱子是按照分組還是疊加的方式進行擺放（默認是分組方式）。如果選擇Stacked，就會繪制疊加柱狀圖。

② R語言繪圖——數據可視化ggplot2 介紹和主要的參數

R 有幾種用於製作圖形的系統，但 ggplot2 是最優雅和最通用的系統之一。與大多數其他圖形包不同，ggplot2 具有基於圖形語法的底層語法，它允許您通過組合獨立組件來組合圖形。如果想要更加了解ggplot2，請閱讀 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以從 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 學習本書

所有的圖都由數據data，想要可視化的信息，映射mapping（即數據變數如何映射到美學屬性的描述）組成

1. 圖層（layers） 是幾何元素和統計變換的集合。幾何對象，簡稱 geoms ，代表你在圖中實際看到的東西：點、線、多邊形等等。 統計轉換，簡稱 stats ，總結數據:例如，裝箱和計數觀察，以創建一個直方圖，或擬合一個線性模型。

2. Scales 將數據空間中的值映射到美學空間中的值。這包括顏色、形狀和大小的使用。Scale還繪制圖例和軸，這使得從圖中讀取原始數據值成為可能(反向映射)。

3. 坐標（coords） 或坐標系統描述如何將數據坐標映射到圖形的平面。它還提供了軸和網格線來幫助讀取圖形。我們通常使用笛卡爾坐標系，但也可以使用其他一些坐標系，包括極坐標和地圖投影。

4. 刻面（facet） 指定如何拆分數據子集並將其顯示為小倍數。這也被稱為條件反射或網格/格子。

5. theme 控制更精細的顯示點，如字體大小和背景顏色。

ggplot2有許多參數，可根據需求自行選取，具體參數詳情可見 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

基礎繪圖：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 開始,至少包含這三個組件，可以通過"+"不斷的添加layers, scales, coords和facets。

Geoms ：幾何對象，通常，您將使用geom_函數創建層，以下為常用的圖形：
geom_bar() ：直方圖，條形圖
geom_boxplot() ：box圖
geom_density() ：平滑密度估計曲線
geom_dotplot() ：點圖
geom_point() :點圖
geom_violin() ：小提琴圖

aes()，顏色、大小、形狀和其他審美屬性
要向繪圖添加其他變數，我們可以使用其他美學，如顏色、形狀和大小。
按照屬性定義
它們的工作方式與 x 和 y 相同，aes()：
aes(displ, hwy, colour = class) #按照某個屬性著色
aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某個屬性定義
aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某個屬性定義

整體自定義
geom_xxx(colour =自定義顏色)
geom_xxx(shape=形狀編號)
geom_xxx(size =編號大小定義 0-10)

注意根據需求按照aes()還是geom進行添加屬性

以下為R語言中各shape形狀編號

scale控制如何將數據值轉換為視覺屬性的細節。
labs()和lims() 是對標簽和限制進行最常見調整。

labs() ，主要對圖形進行調整，注釋等
labs()括弧內參數：title主標題，subtitle副標題，caption右下角描述，tag左上角
xlab() ，x軸命名
ylab() ，y軸命名
ggtitle() ，標題

lims()
xlim() , xlim(a,b) 限制坐標(a，b)
ylim() ， ylim(a,b) 限制坐標(a，b)

scale_alpha() 透明度尺度
scale_shape() ， 搭配aes(shape=某個屬性)使用
參數：name ，solid =T/F是否填充

scale_size() 搭配aes(size=某個屬性)使用
參數：name，range =c(0, 10)

1.適用於發散和定性的數據

a. scale_colour_brewer() ，scale_colour_brewer(palette =" ")，scale_colour_brewer(palette ="Green ")

palette來自RcolorBrewer包，所有面板：

b. scale_colour_manual()
scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定義顏色 ，常用的參數
values可直接定義顏色，但是建議使用命名向量，例如
values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")

PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素轉換為factor型，否則無效

2.適用於連續的值，漸變顏色
a. scale_colour_gradient()
scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根據值大小定義顏色,創建兩個顏色梯度(低-高)，

b. scale_colour_gradient2()
scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")創建一個發散的顏色梯度(低-中-高)

c. scale_colour_gradientn()
創建一個n色漸變，scale_colour_gradientn(colours =許多R語言中的顏色面板)，

默認坐標系是笛卡爾 coord_cartesian()
一般不會修改

facet_grid() ，在網格中布置面板
facet_grid(rows = vars() ) ;cols或rows = vars(因素)，圖形按列或行分割

facet_wrap()
facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分為多少行多少列

theme_bw() ，可以覆蓋所有主題，背景變為白色,我們在文章中所用的圖片大都需要該背景。
或者用 theme_classic() ，同時去除了網格線

theme() ，修改主題的組件，裡面涉及多個參數，根據需求調整

常見參數：
legend.position，圖例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不顯示

③ 用數據說話，R語言有哪七種可視化應用

9494 就是就是
8888 拜拜拜拜
521 我愛你
3333 閃閃閃閃

④ 用數據說話，R語言有哪七種可視化應用

一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。
做分析方面
R語言
是強項。
數據可視化
是Matlab。
但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python
Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等
數據分析庫
，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。

⑤ 數據分析師是干什麼之R語言數據可視化詳細介紹

什麼是數據分析？
不知道題主是否區分數據分析與數據挖掘，前者偏向於業務分析，後者偏向於資料庫演算法。如果題主只是想問問什麼是數據分析，大概談一談近年來的對數據分析的理解吧！
一句話概括下數據分析：藉助數據來指導決策，而不是拍腦袋！傳統行業的決策過多依賴於領導人得眼光和洞察力，而數據分析要做的事，就是把這些眼光和洞察力轉化為人人可讀的數字！
這里細分一下數據分析的框架：明確分析目標、數據收集、數據清理、數據分析、數據報告、執行與反饋。
1.首先是數據分析的目的性極強
區別於數據挖掘的找關聯、分類、聚類，數據分析更傾向於解決現實中的問題。我想解決什麼問題？通過這次的分析能讓我產生什麼決策？比如是否在某個高校舉辦一場活動，是否把我們的補貼政策再增加10元等等，數據分析的目的性極強。
2.數據收集
數據分析區別於數據挖掘的第一點就是數據來源。數據分析的數據可能來源於各種渠道，資料庫、信息採集表、走訪等等各種形式的數據，只要是和分析目標相關，都可以收集。而數據挖掘則偏向於資料庫數據的讀取。
3.數據清理
由於數據分析的數據來源相比於數據挖掘的直接從資料庫調取，數據分析的數據更加雜亂無章，你可能是從別人的分析報告里找數據，從網路上搜索數據，這些數據的格式、欄位都不統一，在這里你需要根據你的目的進行歸類、整合。
4.數據分析
數據分析是全流程最重要的過程了！這里最重要的事情是：時刻想著你的目標是什麼？比如了解某個時間段的交易狀況，你要根據這個目標做同比、環比等等...這一塊的方法極多，內容極大。由於題主只是想了解數據分析是什麼，這里就不做過多的闡述。
5.數據報告
數據報告就是闡述你的結果嘛！你可以搞一堆大家看不懂的公式什麼的證明你的專業性，但是這里需要你用最通俗易懂的語言告訴你的領導：做這件事有80%的概率收獲100W。OK！就是這么簡單！
6.執行與反饋
就是開始幹活嘛！同時幹完活後需要用數據監測是否達到既定目標？如果達到了，關鍵因素是什麼？如果沒達到，問題出在哪裡？

⑥ 什麼叫R語言數據可視化

比如你有一個Excel數據文件，裡面數據一大堆，看起來毫無規律，你是不是想做個餅圖看一下各成分分布的百分比？是不是想做個折線圖看有沒有相關性或其他規律？是不是想做個直方圖看哪個區間分布的較多？把這些數據做個圖出來看起來更直觀就叫數據可視化。
當然在R里做就叫「R語言數據可視化」。它能給你遠超Excel圖表的可視化能力。

⑦ r語言怎麼實現數據高級可視化效果

R是非常常用的分析工具，而當數據量較大時，用R語言需要需用更多的時間來完成訓練模型，spark作為大規模數據計算框架，採用內存計算，可以短時間內完成大量的數據的處理及計算模型，但缺點是不能圖形展示！

⑧ 用數據說話，R語言有哪七種可視化應用

一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。做分析方面R語言是強項。數據可視化是Matlab。但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和PythonPython是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫

⑨ 如何使用R語言進行交互數據可視化

因為你在用程序訪問資料庫的時候是不能進行可視化操作的，必須要通過代碼來與資料庫交互，可視化操作主要是便於管理。,

⑩ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

奧 威 推 出的跨平台大數據可視化工具（OurwayBI）

OurwayBI採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime)，它實際上是對Google V8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快，利用基於時間序列的內存計算技術，減少與資料庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作，設置了操作指引，智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。