DataGraph for iPhone

기술

DataGraph는 강력하고 사용하기 쉬운 그래프 및 차트 작성 응용 프로그램입니다. DataGraph는 깨끗하고 정확한 출판 품질 그래프 및 차트를 생성하는 것과 관련된 소란과 좌절을 최소화합니다. DataGraph는 또한 데이터의 고품질 분석을 가능하게 하는 강력한 기능 피팅 및 통계 분석 기능을 포함합니다. 파일에서 데이터를 가져오고 스프레드시트에서 숫자를 붙여넣고 수동으로 입력합니다. 그래픽을 파일로 내보내거나 프레젠테이션에 복사하여 붙여넣습니다. 스프레드시트의 훌륭한 동반자 프로그램입니다. DataGraph는 널리 사용되며 일관된 사용자 피드백은 일반적으로 사용되는 스프레드시트 및 통계 응용 프로그램보다 더 나은 그래프를 만드는 방법을 배우는 데 거의 시간이 걸리지 않는다는 것입니다. DataGraph에 익숙해지면 벡터 드로잉 프로그램에서 많은 수정과 사후 처리가 필요한 몇 번의 클릭으로 그래프를 만들 수 있습니다. DataGraph는 2005년 Apple Design Awards에서 최고의 Mac OS X Scientific Computing Solution으로 수상한 고급 과학 응용 프로그램인 DataTank를 만든 회사에서 만든 것입니다. DataGraph는 대화 상자와 검사기를 피합니다. 단일 창에서 데이터 테이블, 그리기 명령 및 생성된 그래프를 볼 수 있습니다. 데이터 또는 그리기 명령의 변경 사항은 그래프에 즉시 반영됩니다. 그리기 명령을 사용하면 기본 설정에 빠르게 액세스할 수 있으며 모든 설정을 한 번에 보기 위해 열 수 있으며 다른 항목을 변경하기 위해 숨길 필요가 없습니다. 20개의 그리기 명령을 사용할 수 있으며 모두 동시에 여러 번 사용할 수 있습니다. 일부는 테이블에서 데이터를 가져오고 일부는 데이터에 적합하며 통계를 계산하거나 그래프 영역에 주석을 달거나 강조 표시하는 데 사용됩니다. 모든 것은 정확한 좌표를 사용하여 지정되므로 축이 변경되더라도 레이블은 삽입한 위치에 유지됩니다. DataGraph 파일은 데이터가 그래프로 변환되는 작업 파이프라인으로 사용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 여러 데이터 파일을 처리하여 유사한 그래프를 제공할 수 있습니다. Automator 내에서 또는 포함된 명령줄 유틸리티를 사용하여 이 파이프라인에 액세스할 수도 있습니다. DataGraph는 "2002년 6월 15일", "2002년 15월 6일" 및 "2002년 6월 15일"과 같은 여러 형식의 달력 날짜에서 올바르게 작동하며, 연도에서 분, 초로 표시되는 눈금을 자동으로 선택합니다. range.DataGraph에는 여러 데이터 조작 작업이 포함되어 있습니다. 분석 표현식을 사용하여 데이터 열을 매핑하고, 데이터의 하위 테이블을 정렬, 필터링, 검색+바꾸기 및 생성할 수 있습니다. DataGraph는 고도로 최적화되었습니다. 테이블에는 수백만 개의 행이 있을 수 있으며 그리기 명령은 대화식 속도로 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있으므로 몇 개의 점이 있는 것만큼 쉽게 수십만 개의 선분으로 그래프의 크기를 조정할 수 있습니다. DataGraph 기능의 일부 목록은 다음과 같습니다. 열 유형은 숫자, 문자열, 날짜, 표현식, 이진입니다.- 맞춤 함수: 선, 다항식, 거듭제곱, 지수 및 최적화될 미결정 계수가 있는 임의 함수.- 텍스트 파일 가져오기(탭, 쉼표 또는 공백으로 구분), netCDF 데이터 파일, matlab 바이너리 파일 및 크리켓 그래프 데이터 파일.- 그래픽을 pdf, eps 또는 모든 해상도의 비트맵으로 내보내기.- 애니메이션을 QuickTime 동영상으로 내보내기.- 분포를 분석하기 위한 커널 밀도, 상자 및 수염 도표를 포함한 히스토그램. 중앙값, 평균, 표준 편차 등을 계산합니다. - 플롯, 산점도, 선, 슬라이더를 사용하여 변경할 수 있는 분석 기능 그리기. 모든 표준 분석 기능이 정의되어 있습니다.- 다중 x 및 y 축, 중첩(예: 이중 y) 및 나란히.- 다중 채우기 스타일- CMYK 색상- 유니코드 지원, 수학 표현식을 작성할 수 있고 그리스 문자, 위 첨자, 아래 첨자.- 텍스트 레이블에는 통계 및 맞춤 결과가 포함될 수 있습니다.- 데이터 하위 집합을 그리거나 맞추기 위해 레이블 또는 값을 기반으로 한 마스크.- 데이터/레이블에 따라 다양한 포인트 색상- 데이터에 따라 다양한 포인트 크기.