Introduzione alla Grammar of Graphics

Buone pratiche di visualizzazione in R

Nick Strayer

Instructor

Che corso è questo?

Cosa imparerai

A creare visualizzazioni migliori ragionando a fondo sui dati a disposizione.

Come lo imparerai

Panoramica dei diversi tipi di dati
Visualizzazioni standard
Alternative

Struttura del corso

Capitolo 1: Proporzioni di un insieme

Capitolo 2: Dati puntuali

Capitolo 3: Distribuzioni singole

Capitolo 4: Distribuzioni multiple (o condizionate)

Attenzione!

Qui gli argomenti non sono netti come in altri temi di programmazione
Ogni regola ha eccezioni
Insistiamo sul ragionare su ogni problema per gestire questi casi quando li incontrerai

Strumenti usati

R
Il "Tidyverse"
Ggplot2

Dati usati

Proviene dalla 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

Dati sulle malattie 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)

Esercitiamoci!

Buone pratiche di visualizzazione in R