R语言股票数据可视化

① 如何使用R语言进行交互数据可视化

说起R语言的交互包，第一个想到的应该就是rCharts包。该包直接在R中生成基于D3的Web界面。

rCharts包的安装

require(devtools)
install_github('rCharts', 'ramnathv')
rCharts函数就像lattice函数一样，通过formula、data指定数据源和绘图方式，并通过type指定图表类型。

下面通过例子来了解下其工作原理。我们以鸢尾花数据集为例，首先通过name函数对列名进行重新赋值（去掉单词间的点），然后利用rPlot函数绘制散点图(type=”point”)，并利用颜色进行分组（color=”Species”）。

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

rCharts支持多个javascript图表库,每个都有自己的长处。每一个图表库有多个定制选项,其中大部分rCharts都支持。

NVD3 是一个旨在建立可复用的图表和组件的 d3.js 项目——它提供了同样强大的功能，但更容易使用。它可以让我们处理复杂的数据集来创建更高级的可视化。在rCharts包中提供了nPlot函数来实现。

下面以眼睛和头发颜色的数据(HairEyeColor)为例说明nPlot绘图的基本原理。我们按照眼睛的颜色进行分组(group=”eye”),对头发颜色人数绘制柱状图，并将类型设置为柱状图组合方式(type=”multiBarChart”)，这样可以实现分组和叠加效果。

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
可以通过图形右上角选择需要查看或隐藏的类别（默认是全部类别显示的），也能通过左上角选择柱子是按照分组还是叠加的方式进行摆放（默认是分组方式）。如果选择Stacked，就会绘制叠加柱状图。

② R语言绘图——数据可视化ggplot2 介绍和主要的参数

R 有几种用于制作图形的系统，但 ggplot2 是最优雅和最通用的系统之一。与大多数其他图形包不同，ggplot2 具有基于图形语法的底层语法，它允许您通过组合独立组件来组合图形。如果想要更加了解ggplot2，请阅读 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以从 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 学习本书

所有的图都由数据data，想要可视化的信息，映射mapping（即数据变量如何映射到美学属性的描述）组成

1. 图层（layers） 是几何元素和统计变换的集合。几何对象，简称 geoms ，代表你在图中实际看到的东西：点、线、多边形等等。 统计转换，简称 stats ，总结数据:例如，装箱和计数观察，以创建一个直方图，或拟合一个线性模型。

2. Scales 将数据空间中的值映射到美学空间中的值。这包括颜色、形状和大小的使用。Scale还绘制图例和轴，这使得从图中读取原始数据值成为可能(反向映射)。

3. 坐标（coords） 或坐标系统描述如何将数据坐标映射到图形的平面。它还提供了轴和网格线来帮助读取图形。我们通常使用笛卡尔坐标系，但也可以使用其他一些坐标系，包括极坐标和地图投影。

4. 刻面（facet） 指定如何拆分数据子集并将其显示为小倍数。这也被称为条件反射或网格/格子。

5. theme 控制更精细的显示点，如字体大小和背景颜色。

ggplot2有许多参数，可根据需求自行选取，具体参数详情可见 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

基础绘图：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 开始,至少包含这三个组件，可以通过"+"不断的添加layers, scales, coords和facets。

Geoms ：几何对象，通常，您将使用geom_函数创建层，以下为常用的图形：
geom_bar() ：直方图，条形图
geom_boxplot() ：box图
geom_density() ：平滑密度估计曲线
geom_dotplot() ：点图
geom_point() :点图
geom_violin() ：小提琴图

aes()，颜色、大小、形状和其他审美属性
要向绘图添加其他变量，我们可以使用其他美学，如颜色、形状和大小。
按照属性定义
它们的工作方式与 x 和 y 相同，aes()：
aes(displ, hwy, colour = class) #按照某个属性着色
aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某个属性定义
aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某个属性定义

整体自定义
geom_xxx(colour =自定义颜色)
geom_xxx(shape=形状编号)
geom_xxx(size =编号大小定义 0-10)

注意根据需求按照aes()还是geom进行添加属性

以下为R语言中各shape形状编号

scale控制如何将数据值转换为视觉属性的细节。
labs()和lims() 是对标签和限制进行最常见调整。

labs() ，主要对图形进行调整，注释等
labs()括号内参数：title主标题，subtitle副标题，caption右下角描述，tag左上角
xlab() ，x轴命名
ylab() ，y轴命名
ggtitle() ，标题

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

scale_alpha() 透明度尺度
scale_shape() ， 搭配aes(shape=某个属性)使用
参数：name ，solid =T/F是否填充

scale_size() 搭配aes(size=某个属性)使用
参数：name，range =c(0, 10)

1.适用于发散和定性的数据

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

palette来自RcolorBrewer包，所有面板：

b. scale_colour_manual()
scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定义颜色 ，常用的参数
values可直接定义颜色，但是建议使用命名向量，例如
values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")

PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素转换为factor型，否则无效

2.适用于连续的值，渐变颜色
a. scale_colour_gradient()
scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根据值大小定义颜色,创建两个颜色梯度(低-高)，

b. scale_colour_gradient2()
scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")创建一个发散的颜色梯度(低-中-高)

c. scale_colour_gradientn()
创建一个n色渐变，scale_colour_gradientn(colours =许多R语言中的颜色面板)，

默认坐标系是笛卡尔 coord_cartesian()
一般不会修改

facet_grid() ，在网格中布置面板
facet_grid(rows = vars() ) ;cols或rows = vars(因素)，图形按列或行分割

facet_wrap()
facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分为多少行多少列

theme_bw() ，可以覆盖所有主题，背景变为白色,我们在文章中所用的图片大都需要该背景。
或者用 theme_classic() ，同时去除了网格线

theme() ，修改主题的组件，里面涉及多个参数，根据需求调整

常见参数：
legend.position，图例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不显示

③ 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用

9494 就是就是
8888 拜拜拜拜
521 我爱你
3333 闪闪闪闪

④ 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用

一般来详说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。
做分析方面
R语言
是强项。
数据可视化
是Matlab。
但是挖数据要做爬虫，这个又会用到Java和Python
Python是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等
数据分析库
，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库把数据可视化。

⑤ 数据分析师是干什么之R语言数据可视化详细介绍

什么是数据分析？
不知道题主是否区分数据分析与数据挖掘，前者偏向于业务分析，后者偏向于数据库算法。如果题主只是想问问什么是数据分析，大概谈一谈近年来的对数据分析的理解吧！
一句话概括下数据分析：借助数据来指导决策，而不是拍脑袋！传统行业的决策过多依赖于领导人得眼光和洞察力，而数据分析要做的事，就是把这些眼光和洞察力转化为人人可读的数字！
这里细分一下数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。
1.首先是数据分析的目的性极强
区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类，数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题？通过这次的分析能让我产生什么决策？比如是否在某个高校举办一场活动，是否把我们的补贴政策再增加10元等等，数据分析的目的性极强。
2.数据收集
数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道，数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据，只要是和分析目标相关，都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。
3.数据清理
由于数据分析的数据来源相比于数据挖掘的直接从数据库调取，数据分析的数据更加杂乱无章，你可能是从别人的分析报告里找数据，从网络上搜索数据，这些数据的格式、字段都不统一，在这里你需要根据你的目的进行归类、整合。
4.数据分析
数据分析是全流程最重要的过程了！这里最重要的事情是：时刻想着你的目标是什么？比如了解某个时间段的交易状况，你要根据这个目标做同比、环比等等...这一块的方法极多，内容极大。由于题主只是想了解数据分析是什么，这里就不做过多的阐述。
5.数据报告
数据报告就是阐述你的结果嘛！你可以搞一堆大家看不懂的公式什么的证明你的专业性，但是这里需要你用最通俗易懂的语言告诉你的领导：做这件事有80%的概率收获100W。OK！就是这么简单！
6.执行与反馈
就是开始干活嘛！同时干完活后需要用数据监测是否达到既定目标？如果达到了，关键因素是什么？如果没达到，问题出在哪里？

⑥ 什么叫R语言数据可视化

比如你有一个Excel数据文件，里面数据一大堆，看起来毫无规律，你是不是想做个饼图看一下各成分分布的百分比？是不是想做个折线图看有没有相关性或其他规律？是不是想做个直方图看哪个区间分布的较多？把这些数据做个图出来看起来更直观就叫数据可视化。
当然在R里做就叫“R语言数据可视化”。它能给你远超Excel图表的可视化能力。

⑦ r语言怎么实现数据高级可视化效果

R是非常常用的分析工具，而当数据量较大时，用R语言需要需用更多的时间来完成训练模型，spark作为大规模数据计算框架，采用内存计算，可以短时间内完成大量的数据的处理及计算模型，但缺点是不能图形展示！

⑧ 用数据说话，R语言有哪七种可视化应用

一般来详说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。做分析方面R语言是强项。数据可视化是Matlab。但是挖数据要做爬虫，这个又会用到Java和PythonPython是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等数据分析库，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库

⑨ 如何使用R语言进行交互数据可视化

因为你在用程序访问数据库的时候是不能进行可视化操作的，必须要通过代码来与数据库交互，可视化操作主要是便于管理。,

⑩ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

奥 威 推 出的跨平台大数据可视化工具（OurwayBI）

OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。