Des graphiques explicatifs efficaces

Introduction à la visualisation de données avec ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Notre objectif, un graphique explicatif efficace

Introduction à la visualisation de données avec ggplot2

Données complètes

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 Nous commencerons par notre ensemble de données complet, qui contient trois variables pour 142 pays.
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Premiers graphiques exploratoires : distributions

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

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Premiers graphiques exploratoires : distributions

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

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Premiers graphiques exploratoires : distributions

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

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Nos données

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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Utilisez des geoms intuitives et attrayantes

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Ajouter des étiquettes de texte à votre graphique

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Utiliser des échelles appropriées

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Ajouter des titres et des légendes utiles

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Supprimer les éléments visuels ne concernant pas les données

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Ajouter des lignes de seuil

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Ajouter un texte informatif

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Ajouter des embellissements

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Passons à la pratique !

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