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It is a general scheme for data visualization which breaks up graphs into semantic components such as scales and layers.
775
aziende
Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Ci sono 65 alternative a ggplot2
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ggplot2 è utilizzata in 35 paesi
Technology
is any of
ggplot2
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate | Tecnologie |
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Telecommunications | 10K |
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Pharmaceutical Manufacturing | 1K |
| ggplot2 | ||
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Stati Uniti | $15M | ggplot2 | |||
Stati Uniti | Photography | 6K | $900M | ggplot2 | |
Retail Motor Vehicles | 5K |
| ggplot2 | ||
Stati Uniti | Biotechnology Research | 10K | $2.7B | ggplot2 | |
Canada | It Services And It Consulting | 72 |
| ggplot2 | |
Stati Uniti | Software Development | 215 |
| ggplot2 | |
Stati Uniti | Hospitals And Health Care | 15K | $4.1B | ggplot2 |
Abbiamo dati su 775 aziende che usano ggplot2. La nostra lista di clienti ggplot2 è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
ggplot2 is a widely used data visualization package in the R programming language. Known for its flexible and powerful capabilities, ggplot2 allows users to create stunning and informative charts, plots, and graphics with ease. Developed by Hadley Wickham, ggplot2 follows the philosophy of the Grammar of Graphics, which emphasizes building visualizations layer by layer through a structured approach. This methodology enables users to easily customize and modify plots to suit their specific needs, making ggplot2 a popular choice among data analysts and researchers.
As a part of the Charting Libraries category, ggplot2 focuses on providing users with a wide range of tools and functionalities to create visually appealing and insightful charts. Whether it's generating scatter plots, bar charts, histograms, or more complex visualizations like box plots and heat maps, ggplot2 excels in helping users effectively communicate their data findings. By offering a high level of customization and interactivity, ggplot2 empowers users to convey complex data relationships in a clear and engaging manner.
Founded by Hadley Wickham in 2006, ggplot2 was created to address the limitations of existing data visualization tools in the R ecosystem. Wickham's motivation was to develop a package that promotes a declarative and consistent approach to creating graphics, simplifying the process for users while maintaining the flexibility to handle diverse datasets and visualization requirements. Since its inception, ggplot2 has gained widespread adoption and acclaim within the data science community, setting a new standard for data visualization in R.
In terms of current market share, ggplot2 continues to be a dominant force in the Charting Libraries category, with a strong presence in both academic and industry settings. Its user-friendly interface, robust functionality, and active community support have contributed to its sustained popularity. With the growing emphasis on data-driven decision-making and the increasing demand for sophisticated visualizations, ggplot2 is poised to maintain its market position and even expand its user base in the future. As organizations increasingly recognize the value of data visualization in driving insights and decision-making, ggplot2 is likely to experience continued growth and adoption within the data analysis and visualization landscape.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano ggplot2 visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 775 aziende che utilizzano ggplot2.
ggplot2 è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Telecommunications", "Pharmaceutical Manufacturing", "Photography", "Retail Motor Vehicles", "Biotechnology Research", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Hospitals And Health Care". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano ggplot2, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano ggplot2 includono Cox Communications Inc., Cytel Inc, TechData Service Company LLC., Precision Analytics, Getty Images, Copart, Inc, Revvity, ProCogia, QuantCo, University Hospitals e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 775 aziende che utilizzano ggplot2 su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, ggplot2 è più popolare in Stati Uniti (341 companies), Regno Unito (39 companies), Francia (24 companies), Canada (18 companies), Germania (15 companies), India (15 companies), Spagna (13 companies), Brasile (10 companies), Australia (7 companies), Irlanda (5 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano ggplot2 cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.