Pages

Tuesday, January 27, 2015

Data Visualization | Week 2

Data Visualization Week 2

Datawrapper (Easy to use, Customize, Full Control)
   Datawrapper เป็นเว็บแอปพลิเคชั่นที่มีความสามารถ ในการนำข้อมูลของเราในฟอแมต CSV มาแสดงผลในรูปแบบกราฟแบบต่างๆ ตามที่เหมาะกับข้อมูลของเรา โดยจากตัวอย่างเป็นการนำไฟล์ข้อมูล อุณหภูมิภายในห้องแต่ละชั่วโมง ที่เป็นฟอแมต CSV และนำมาอัพโหลดข้อมูลจะถูกแสดงอยู่ในกราฟแบบที่เราเลือก

RAW (copy, paste & Customize)
   Raw เป็นเว็บแอปพลิเคชั่นที่สามารถนำข้อมูลที่ไม่เฉพาะแค่ตัวเลข แต่สามารถแสดงกราฟที่มีข้อมูลเป็นตัวอักษรได้ด้วยโดยจะใช้สีในการจำแนกข้อมูลตัวอักษรนั้นๆ โดยการเพิ่มข้อมูลสามารถทำได้โดยการ คัดลอก ตารางมาจากโปรแกรม Spreadsheet และนำมาวางได้เลย (Copy & Paste)
   *โดยข้อมูลข้างต้นที่นำมาใช้นั้นไม่สามารถใช้ได้เนื่องจากไม่มีรูปแบบกราฟที่รองรับ

   โดยข้อมูลที่นำมาทดลองเป็นตัวอย่างของทางเว็บโดยเป็นข้อมูลส่วนแบ่งทางการตลาดของ วัสดุที่ใช้ในการบันทึกเพลง ของแต่ละปีโดยทำการเลือกแสดงผลในรูปแบบของกราฟ "Voronoi Tessellation"
ซึ่งคนทั่วไปอาจจะดูไม่รู้เรื่อง ~
   รูปแบบของกราฟนั้นมีให้เลือกทั้งหมด 16 รูปแบบโดยเป็นกราฟที่อาจจะไม่ค่อยคุ้นสำหรับคนทั่วไป
   ปล. เว็บไซต์นี้ไม่รองรับการ import ข้อมูลจากไฟล์ CSV สามารถเพิ่มข้อมูลโดยการพิมพ์หรือ Copy & Paste ได้เท่านั้น

Plot.ly
   plot.ly เว็บแอปพลิเคชั่นที่สามารถนำข้อมูลมาแสดงผลในรูปแบบของกราฟ (รองรับการ Import ข้อมูลจากไฟล์ CSV) โดยมีตาราง Spreadsheet ให้เราใส่ข้อมูลได้เลยหรือจะ Import จากไฟลฺ์ CSV ก็ได้โดยมีเครื่องมือสำหรับจัดการและ วิเคราะห์ข้อมูลนั้นๆด้วย
   กราฟที่ได้จากการ Import ไฟล์ CSV สามารถนำมาพล๊อตกราฟได้และยังสามารถเลือกธีมของกราฟนั้นๆได้ปรับสีได้เลือกขนาดเส้นได้และอื่นๆซึ่งมีความหลากหลายมาก
กราฟตัวอย่างจาก https://plot.ly/~BrillionNerd/3/

Google Chart
   เป็นการสร้างกราฟโดยใช้ภาษา JavaScript ซึ่งสามารถเขียนใช้บนหน้าเว็บได้รองรับ HTML5
   ตัวอย่างกราฟที่ได้จากการเขียนโค้ดฝังบนหน้าเว็บโดย import ข้อมูลมาจาก google sheet
   Code (ฝัง script ลงบนหน้าเว็บ)
  1. <html>  
  2.   <head>  
  3.     <script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script>  
  4.     <script type="text/javascript">  
  5.       google.load('visualization''1', {'packages': ['table''map''corechart']});  
  6.       google.setOnLoadCallback(initialize);  
  7.   
  8.       function initialize() {  
  9.         var query = new google.visualization.Query(  
  10.             'https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ckSCsOQgwyAaLRA_xYIjRujMwddwKbtBZNRdjN6LWIo/edit?usp=sharing');  
  11.         query.send(draw);  
  12.       }  
  13.   
  14.       function draw(response) {  
  15.         if (response.isError()) {  
  16.           alert('Error in query');  
  17.         }  
  18.   
  19.         var ticketsData = response.getDataTable();  
  20.         var chart = new google.visualization.ColumnChart(  
  21.             document.getElementById('chart_div'));  
  22.         chart.draw(ticketsData, {'isStacked'true'legend''bottom',  
  23.             'vAxis': {'title''Temperature °C'},  
  24.             'hAxis': {'title''Time'}});  
  25.       }  
  26.     </script>  
  27.   </head>  
  28.   
  29.   <body>  
  30.     <div id="chart_div" style="align: center; width: 700px; height: 300px;"></div>  
  31.   </body>  
  32. </html>  

No comments:

Post a Comment