Introdução à Grammar of Graphics

Boas práticas de visualização em R

Nick Strayer

Instructor

O que é este curso?

O que você vai aprender

Como criar visualizações melhores pensando a fundo nos dados.

Como você vai aprender

Visão geral de tipos de dados
Visualizações padrão
Alternativas

Estrutura do curso

Capítulo 1: Proporções de um todo

Capítulo 2: Dados pontuais

Capítulo 3: Distribuições únicas

Capítulo 4: Distribuições múltiplas (ou condicionais)

Atenção!

Os tópicos aqui não são tão preto no branco quanto outros de programação
Toda regra terá exceções
Vamos focar em raciocinar sobre cada problema para ajudar você a lidar com esses casos quando surgirem

Ferramentas usadas

R
O "Tidyverse"
Ggplot2

Dados usados

Vem da World Health Organization (WHO)

who_disease

# A tibble: 43,262 x 6
   region countryCode country             disease  year  cases
   <chr>  <chr>       <chr>               <chr>   <int>  <dbl>
 1 EMR    AFG         Afghanistan         measles  2016 638   
 2 EUR    ALB         Albania             measles  2016  17.0 
 3 AFR    DZA         Algeria             measles  2016  41.0 
 4 EUR    AND         Andorra             measles  2016   0   
 5 AFR    AGO         Angola              measles  2016  53.0 
 6 AMR    ATG         Antigua and Barbuda measles  2016   0   
 7 AMR    ARG         Argentina           measles  2016   0   
 8 EUR    ARM         Armenia             measles  2016   2.00
# ... with 43,254 more rows

Dados de doenças da WHO

# Filter to AMR region 
amr_region <- who_disease %>% 
  filter(region == 'AMR')

# Map x to year and y to cases, color by disease
ggplot(amr_region, aes(x = year, y = cases, color = disease)) + 
  geom_point(alpha = 0.5)

Vamos praticar!

Boas práticas de visualização em R