Najlepsze praktyki estetyczne

Wprowadzenie do wizualizacji danych z ggplot2

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

Które atrybuty estetyczne?

Wykorzystaj swoją wiedzę i kreatywność,
Przestrzegaj jasnych wytycznych
Jacques Bertin
- The Semiology of Graphics, 1967
William Cleveland
- The Elements of Graphing Data, 1985
- Visualizing Data, 1993

Forma podąża za funkcją

Funkcja

Podstawowa:

Dokładne i efektywne reprezentacje

Dodatkowa:

Wizualnie atrakcyjne wykresy

Zasady przewodnie

Nigdy:

Nie zniekształcaj ani nie ukrywaj danych
Nie wprowadzaj w błąd nadmierną złożonością

Zawsze:

Uwzględniaj odbiorców i cel każdego wykresu

Wyodrębnianie informacji z danych

Najlepsze wybory estetyczne

Efektywne
- Szybszy przegląd niż podsumowania numeryczne
Dokładne
- Minimalizują utratę informacji

Estetyka – zmienne ciągłe

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

Estetyka – zmienne ciągłe

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

Trzy wykresy punktowe iris

Trzy wykresy iris – niezrównane osie Y

Jeden wykres z facetami, wspólna oś Y

Estetyka – zmienne kategoryczne

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

Estetyka – zmienne kategoryczne

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

Teraz Twoja kolej

Wprowadzenie do wizualizacji danych z ggplot2