El mejor software de visualización de datos de código abierto para usar con PowerPoint

¿Cuál es el mejor software de visualización de datos de código abierto? Requiero lo siguiente:

1. Puede importar datos desde Microsoft Excel (importar datos desde bases de datos Oracle también sería bueno, pero esto no es obligatorio).

2. Los gráficos generados por el software se pueden exportar a Microsoft PowerPoint (copiar y pegar está bien para mí).

3. Código abierto y fácil de usar.

Actualización 2017-02-24 :

Creo que la mejor solución es usar R con RStudio . (Python y iPython notebook son una alternativa):

• Importación de datos
  • Excel: paquete readxl
  • Oracle: paquete ora o RODBC
• Trazado: ggplot2
• Exportar parcelas
  • Copiar y pegar: funcionalidad de trazado de exportaciones de RStudio
  • Programaticamente: paquete ReporteRs

TLDR;

Importación de datos

Existen numerosas formas de importar datos de Excel (tabulares). Para los datos de Excel, el readxlpaquete proporciona la forma más fácil y versátil. Generalmente obtiene los tipos de variables correctos en la importación.

Las alternativas son guardar el archivo como CSV y volver a importarlo. El readrpaquete es bueno para esto. @Nick Stauner proporciona quizás la solución más básica usando read.csv; La limitación es que esto requiere el paso adicional de guardar una hoja de trabajo como un archivo CSV. Esto no es bueno si sus datos se distribuyen en varias hojas. Puede ser tedioso, aunque hay programas VBA para guardar todas las hojas como archivos CSV. Google para ellos. Otra limitación es obtener los tipos de variables correctos. Si usa read.csv, a menudo tiene que corregir sus tipos después de importar en R.

Existen algunos paquetes que evitan estos problemas al permitirle conectar lectura / escritura directamente desde la hoja de cálculo o mediante ODBC. Busque en CRAN Excel o Odbc para encontrar el relevante para su situación.

Graficado

En términos de obtener trazados en PowerPoint, use las funciones de trazado de exportación de Rstudio, el método de copiar y pegar usando Rstudio es:

export plot> copy plot to clipboard> copy as: metafileCapturas de la trama en el búfer de la pasta que le permite pegar directamente en Power Point.

En cuanto a generar parcelas, R tiene numerosas opciones. El paquete ggplot2 mencionado anteriormente proporciona una interfaz muy poderosa para crear todo tipo de tramas. Hay paquetes adicionales para hacer cientos o miles de otros tipos de tramas / animaciones / etc. Una limitación es que a menudo están enterrados en paquetes CRAN .

Una alternativa es usar el paquete ReporteRs.

No sé sobre "mejor", pero el entorno de software que le da nombre cumple con todos sus requisitos:

• Mantengo mis datos en hojas de cálculo de Excel; cuando estoy listo para importarlos a R, guardo como CSV y uso read.csv().
  • Los paquetes RODBCy oraestán disponibles para importar desde Oracle.
• Las imágenes producidas en R pueden copiarse como mapas de bits o metarchivos y pegarse directamente en PowerPoint. Puede encontrar muchas recomendaciones aquí para R como una utilidad de visualización de datos de código abierto:
  • ¿Herramientas de código abierto para visualizar datos multidimensionales?
  • ¿Alguien conoce algún buen software de código abierto para visualizar datos de la base de datos?
  • Software para la exploración de datos fácil pero robusta
  • ¿Recursos para aprender a crear visualizaciones de datos?
  • Recursos para aprender a usar (/ crear) visualización estadística dinámica (/ interactiva)
    • R: ¡actualiza un gráfico dinámicamente !
  • ¿Cómo puedo crear buenos gráficos automáticamente?
  • Bibliotecas de visualización web
  • Software gratuito de mapeo de árboles
  • Bibliotecas de visualización recomendadas para aplicaciones independientes.
  • Vale la pena considerar otras sugerencias en estos hilos, pero no las he probado.
  • Más entusiasmo por R en general (no solo por la visualización de datos):
    • ¿Cuáles son algunos proyectos valiosos de código abierto de Análisis Estadístico?
    • ¿Cuál es su sitio web o paquete de software de análisis estadístico favorito y fácil de usar?
    • vs. Python como banco de trabajo de estadísticas ... ¡por lo menos un concurso cerrado!
• R es de código abierto. Aunque su curva de aprendizaje no es trivial, se vuelve fácil de usar con experiencia.

Estoy de acuerdo con Nick Stauner en R. Y, con un nombre de usuario como "R Learner", tuve la tentación de no sugerir otras herramientas, pero hay muchas. Esperaré para ver cuál es la respuesta a mis preguntas para las más específicas de la plataforma, pero Mondrian es un programa de escritorio Java (multiplataforma) y admite muchos tipos de visualización que puede acceder fácilmente a PowerPoint.