作者peipeifish (peifish)
看板R_Language
標題[問題] 如何判斷繪出最佳圖形
時間Tue Jul 4 11:52:06 2017
我已經把繪圖的程式寫好了
只是是手動的 丟csv檔 然後選擇圖形種類
然後繪出
現在要丟入csv 讓他自動選擇一個最佳化的圖形顯示
這個部分研究很久還是沒辦法解決
本來是用矩陣的方式判斷可是每筆資料的行列都不同，很難做
不知道是不是我邏輯有問題
跪求大大幫幫我QQ
謝謝
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1F：推 andrew43: 先定義最佳化 07/04 12:38
2F：→ peipeifish: 回a大，最佳化 就是該筆資料用什麼圖形顯示最好 07/04 12:51
3F：→ peipeifish: 例如 縣市人口比率 用圓餅圖 這樣 07/04 12:51
4F：→ hohiyan: 這要配合資料類型的定義才會比較好做 07/04 13:26
5F：→ peipeifish: 回h大 請問資料類型的定義是? 因為我是從政府開放資 07/04 13:38
6F：→ peipeifish: 料網站抓下來的，有些能跑出圖形有些不能，我是選能 07/04 13:38
7F：→ peipeifish: 繪出圖形的資料 所以應該算是蠻多種類的資料的 07/04 13:38
8F：→ ianmao: 如果先思考x, y是什麼class，再對y的性質(n,小數)分類呢？ 07/04 14:31
10F：推 f496328mm: 有最佳的圖形這件事？給使用者選擇可能比較好 07/04 18:02
12F：→ peipeifish: i大 不懂你的意思， 如果先考慮xy的性質，不就等於 07/05 10:59
13F：→ peipeifish: 是手動了嗎@@? 07/05 10:59
14F：→ peipeifish: f大 看了很多國內外的論文跟專題 目前是沒有人做的 07/05 11:01
15F：→ peipeifish: 不過google有類似的功能 07/05 11:01
16F：→ peipeifish: L大 謝謝 是這種的概念 只是現在卡在用索引的方式寫 07/05 11:03
17F：→ peipeifish: 不知道行不行的通 07/05 11:03
18F：推 hohiyan: 圖本來就是用來輔助解讀資料的一種方式，不可能不考慮資 07/05 12:30
19F：→ hohiyan: 料類型。例如A變項包含1~300的值，不知道它的資料類型怎 07/05 12:32
20F：→ hohiyan: 選擇要用哪個圖來表示資料？變項A的值可能是代表不同的行 07/05 12:33
21F：→ hohiyan: 政區域，那這時就要用長條圖或圓餅圖來呈現比例。 07/05 12:34
22F：→ hohiyan: 但變項A若是考試成績，那麼就要用適合連續變項的圖來呈現 07/05 12:34
23F：→ hohiyan: 不弄清楚變項類型，就像拿到資料不管三七二十一通通都丟 07/05 12:35
24F：→ hohiyan: 進去跑迴歸，電腦一樣會跑結果出來，只是有沒有意義而已 07/05 12:36
25F：推 locka: 請問什麼叫作「用索引的方式寫」…有範例的程式碼嗎 07/05 13:35
26F：→ ianmao: 可以寫進function裡用if(class(x)=="factor"){plot()} 07/05 14:08
27F：推 APM99: 我以為圖表都是人手動一點一點刻出來的耶 07/05 14:51
28F：→ clansoda: 你說google做的那個 他是用machine learning做出來的吧 07/05 15:25
29F：→ clansoda: 你這個rule based要定義到死掉吧 07/05 15:25
30F：→ ianmao: 我覺得原po想嘗試看看也沒關係啦，至少試過才知道。 07/06 00:57
31F：→ peipeifish: L大 先建立一個判斷適合圖形的規則 然後丟入程式中 07/06 11:46
32F：→ peipeifish: 再讓它去抓去資料庫現有的資料比對 再讓圖形跑出來 07/06 11:46
33F：→ peipeifish: 大概是這樣，程式部分還沒QQ 07/06 11:46
34F：→ peipeifish: i大 好的 我會試試看，謝謝你 07/06 11:46
35F：→ peipeifish: c大 真的很難嗎 會定義到死QQ 07/06 11:48
36F：→ peipeifish: i大 這是目前想到的方法，如果可以成功那是最好的了 07/06 11:50
37F：推 cd12631: 其實真的可以用Machine Learning去做做看吧 07/10 16:40
38F：→ cd12631: 不過前提是你要找來一堆訓練的資料 07/10 16:41