Effektive erklärende Diagramme

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Unser Ziel ist ein effektives erklärendes Diagramm

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

Vollständige Daten

dplyr::glimpse(gm2007_full)

Observations: 142
Variables: 3
$ country   <fct> "Afghanistan", "Albania", "Algeria", "Angola", "Argentina", "Au...
$ lifeExp   <dbl> 43.828, 76.423, 72.301, 42.731, 75.320, 81.235, 79.829, 75.635,...
$ continent <fct> Asia, Europe, Africa, Africa, Americas, Oceania, Europe, Asia, ...
1 Wir würden mit unserem vollständigen Datensatz beginnen, der drei Variablen für 142 Länder enthält.
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Erste explorative Diagramme – Verteilungen

ggplot(gm2007_full, aes(lifeExp)) +
  geom_histogram()

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Erste explorative Diagramme – Verteilungen

ggplot(gm2007_full_arranged, 
        aes(index, lifeExp)) +
  geom_point()

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Erste explorative Diagramme – Verteilungen

ggplot(gm2007_full_arranged, 
        aes(index, lifeExp, col = continent)) +
  geom_point()

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

Unsere Daten

dplyr::glimpse(gm2007)

Observations: 20
Variables: 3
$ country   <fct> "Swaziland", "Mozambique", "Zambia", "Sierra Leone", "Lesotho...
$ lifeExp   <dbl> 39.613, 42.082, 42.384, 42.568, 42.592, 42.731, 43.487, 43.82...
$ continent <fct> Africa, Africa, Africa, Africa, Africa, Africa, Africa, Asia,...
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Verwende intuitive und attraktive Geome

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Textbeschriftungen zu deinem Diagramm hinzufügen

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Geeignete Skalen verwenden

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Nützliche Titel und Zitate hinzufügen

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Nicht-datenbezogene Elemente entfernen

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Schwellenwertlinien hinzufügen

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Informativen Text hinzufügen

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Verschönerungen hinzufügen

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