Best Practices für ästhetische Elemente

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Welche ästhetischen Elemente?

• Nutze dein kreatives Know-how und
• Befolge einige klare Richtlinien
• Jacques Bertin
  • The Semiology of Graphics, 1967
• William Cleveland
  • The Elements of Graphing Data, 1985
  • Visualizing Data, 1993

Die Form folgt der Funktion

Die Form folgt der Funktion

Funktion

Primär:

• Genaue und effiziente Darstellungen

Sekundär:

• Visuell ansprechende, schöne Diagramme

Leitprinzipien

Niemals:

• Daten verdrehen oder verschleiern
• Betrachter mit Komplexität verwirren

Immer:

• Zielgruppe und Zweck jedes Diagramms bedenken

Informationen aus Daten extrahieren

Die beste Wahl für ästhetische Elemente

• Effizient
  • Bietet einen schnelleren Überblick als numerische Zusammenfassungen
• Genau
  • Minimiert den Informationsverlust

Ästhetische Elemente – kontinuierliche Variablen

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width,
                 color = Species)) + 
  geom_point()

Ästhetische Elemente – kontinuierliche Variablen

ggplot(iris, aes(color = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width,
                 x = Species)) + 
  geom_point()

Drei Iris-Streudiagramme

Drei Iris-Streudiagramme, nicht ausgerichtete y-Achsen

Einzelne facettierte Darstellung, gemeinsame y-Achse

Ästhetische Elemente – kategoriale Variablen

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length,
                 y = Sepal.Width, 
                 col = Species)) + 
  geom_point()

Ästhetische Elemente – kategoriale Variablen

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, 
                 y = Sepal.Width, 
                 col = Species)) + 
  geom_point(position = "jitter", 
             alpha = 0.5)

Jetzt bist du dran!

Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2