그래픽 문법 소개

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

Nick Strayer

Instructor

이 과정은 무엇인가요?

학습 목표

데이터를 깊이 이해하여 더 나은 시각화를 만드는 방법을 학습합니다.

학습 방법

다양한 데이터 유형 개요
표준 시각화
대안적 시각화

과정 구성

1장: 전체에서의 비율

2장: 포인트 데이터

3장: 단일 분포

4장: 다중(또는 조건부) 분포

주의!

이 주제는 다른 프로그래밍 주제만큼 명확하지 않을 수 있습니다.
모든 규칙에는 예외가 있습니다.
다양한 사례에 대처할 수 있도록 각 문제를 깊이 생각하는 것을 강조합니다.

사용 도구

R
'Tidyverse'
Ggplot2

사용 데이터

세계보건기구(WHO) 데이터

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

WHO 질병 데이터

# 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)

연습해 봅시다!

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