仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
请注意,第一行文本(Coluumn 1)下的一系列破折号是第二级标题的另一种 Markdown 语法形式,即
参考:25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出, 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等, 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation), 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation), 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
资源背后的机构和开发者,都可以看看,他们的网站,个人Twitter之类的,寻宝哦。
去年师兄用这个包做了一个不错的应用(企业可靠性统计方向的项目)。今天正好需要学习下数据可视化仪表盘的制作。尝试了下,还不错,比Tableau还要优秀。最近出一期入门,有机会可以把自己的例子介绍一下。
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包,比如CRAN,Bioconductor,Neuroconductor,以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
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在前面一篇博客中,我们介绍了一些关于在Windows系统上安装R Studio来编写R Markdown,最后编译成Beamer的演示文档的过程。而在Windows系统的使用过程中发现,编译过程还是要依赖于pdflatex的,而根据以往的经验,在Windows上搞Latex还是略显麻烦。所以在前一篇博客中,才给出了本地编译成Tex文件,最后切换到Overleaf上去编译成pdf的下策。这里我们将给出另外一套解决方案:通过TinyTex来部署R Markdown环境,TinyTeX 是益辉大神基于 TeX Live 管理工具修改的 R 拓展包。
今天这篇推文,小编为大家介绍华夫饼图(Waffle charts) 的绘制方法,这次主要介绍使用R-waffle包进行绘制。主要内容如下:
在写一些学术演示文档时,经常有可能用到Beamer——一种Latex的学术风PPT模板,比如下图所示的这种:
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在2023年早些时候,Go 1.20发布了供用户测试的概要版本的基于性能分析的优化(PGO)[2]。经过解决预览版已知的限制,并得益于社区反馈和贡献的进一步改进,Go 1.21中的PGO支持已经准备好供一般生产使用!请查阅性能分析优化用户指南[3]以获取完整的文档。
今天这篇推文小编给大家介绍一下各种矩阵图的绘制,让你用可视化方式展现变量之间的关系。R-GGally包就可以轻松绘制配对图矩阵、散点图矩阵、平行坐标图和生存图等。主要内容如下:
在当前海量数据和资源的情况下,面对客户需求,如何找准需求标的和问题核心,并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素,是当前数据分析运用的关键。
https://github.com/barretlee/online-markdown
今天小编给大家推荐一种绘制另类分布图的绘制方法,其可以绘制出经济学人风格的箱线分布统计图。当然,你可以将其看作是箱线图的另外一种可视化形式。涉及的知识点为R-ggeconodist包绘图技巧,详细内容如下:
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
今天小编再给大家介绍一个在统计学中常用的图表-云雨图(Raincloud plots)。雨云图本质上是一个混合图,可同时将原始数据、数据分布和关键汇总统计数据可视化表现出来,由对分的小提琴图(Violin plot)、箱线图(boxplot) 和作为某种散点的原始数据组成。接下来,小编就介绍几种绘制该类型图表的绘制方法,详细内容如下:
1.本教程将使用 Typora 编辑器来讲解 Markdown 的语法,Typora 支持 MacOS 、Windows、Linux 平台,且包含多种主题,编辑后直接渲染出效果。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
之前[文档站点的搭建]()里我们介绍了路由的动态生成逻辑,其中说到了文档是使用Markdown格式编写的,并且还直接在路由文件里使用md文件作为路由组件:
构建生信分析流程是生物信息学从业人员必备的技能之一,对该项能力的评估常常是各大公司招录人员的参考项目之一。
This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.
在搭建博客中, 自动生成摘要是一个很普遍的需求, 今天讲的生成摘要方式均为抽取式, 并且实质仍是抽取文章前 N 个字, 真正的抽取式通常会使用 TextRank 算法计算文章中的句子权重高的再抽取句子, 更非生成式,生成式摘要需要依靠神经网络的帮助.
在编写GitBook的过程中,不可能避免有些篇章会篇幅比较长,此时就会想到markdown有个[TOC]可以生成目录。 但是在使用GitBook运行服务gitbook serve打开页面的时候,却是不支持的,如下图:
小编在查阅资料时发现一个宝藏可视化包-R-see,该包可以将数据的统计计算结果、模型参数、预测结果以及性能估算等使用合理的可视化方式展现,帮助使用者利用可视化来获得更多信息、可交流和全面的科学报告。话不多说,接下来就让小编带大家感受下这个包的魅力(其中可能涉及统计分析知识,后期和Python一起讲解,本期只关注其可视化部分)
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文,其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础,为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。本期主要涉及的知识点如下:
我实际做的事情就是写了两个R的函数,可以通过调用的方式创建Rmarkdown文档,并利用knitr包的knit函数将其转换为markdown文档。
作为2021年的第一篇推文,我们选择粉丝要求的图表绘制,这期推文,我们将介绍如何使用Python和R制作三相元图( ternary plots),涉及的知识点如下:
今天小编给大家介绍的图类型为漏斗图(Funnel Plots),本期就详细介绍该种图表的含义及绘制方法,主要内容如下:
MarkdownPad专业版附注册码是一款是一种轻量级的标记语言,目前有不少Markdown编辑器,其他的编辑器,诸如:Notepad++、Sublime Text 2也通过插件添加了支持。Markdown的特点就是易读易写,在撰写文章的时候,只需要简单的标记,最后可以生成美观的Html代码。
作为2022年的第一篇推文,我们读者要求,介绍如何使用Python和R制作三相元图( ternary plots),涉及的知识点如下:
这块没有跑通,大概就是下载视频提取语音,调用OpenAIWhisperParser转成文字
一直以来用的都是 MarkEditor 写作,它有一个比较重要的功能:能自动将拷贝到编辑器中的截图同步到图床,这样如果要将文章导出发到其他平台,由于本地的图片在导出后自动转成了链接,所以无需担心图片在其他平台的识别问题。
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