關於數據處理工具R語言，R-bloggers是一個不錯的資源網站。除了R語言本身的資訊更新和相關應用之外，該網站對於其他數據處理分析工具的建議用法和評價內容，也具有相當高的參考價值。
Exploratory Analysis – When to Choose R, Python, Tableau or a Combination一文針對R、Python和Tableau等三種數據處理工具，評價其各自的優缺點，並提供建議挑選和整合的使用方式。文章內容提及Tableau擅長以各式圖表凸顯數據內容，使達到資訊視覺化，然而Tableau處理網頁爬蟲等等類似工作卻是令人頭疼。因此將數據表格丟入Tableau之前，將可善用R進行前置工作，包含網頁資料抓取和資料整理工作，使R和Tableau均拿出各自強項，共同完成資料處理工作。(OS: 企業的人力資源配置和團隊工作，何嘗不也是如此? 善用大家的長處，有效率地完成任務。)
藉由台北市政府資料平台的資料集，利用R抓取台北市空氣監測站數據，並藉由tidyverse和stringr套件進行資料整理工作，包含字串拆解、刪除不必要和多餘的資料欄位等等工作。最後，使資料以.csv格式匯出，供Tableau讀取。資訊視覺化的結果如本文封面圖和圖一所示，由圖表呈現，可清楚解讀台北市各站在不同時間點所監測的空氣指標，空氣指標包含PM2.5和O3。另外，Tableau也提供網頁嵌入碼，使數據依選擇條件即時動態呈現，自行勾選右側條件玩玩看吧。
最後，分享同樣在R-blogger的Tableau相關應用文章，其利用Tableau結合地圖來呈現印度區域的各類礦產資訊，是個不錯的學習範本。
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| 圖一、中正站於2018/02/28~03/10期間的PM2.5指標狀態 |
Reference:
Indian mineral data visualization on Tableau
延伸閱讀:[R]如何處理壓縮檔案(.zip)並彙整成圖表_以北市府X亞馬遜AWSX大學雲端大數據跨界合作資料集專區為例?
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回覆刪除Dear pham thai hoa:
回覆刪除It seems an useful tool for data visualization. Thanks for your information.