Wykres kołowy i jego warianty

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Nick Strayer

Instructor

Czym jest proporcja?

  • Części składające się na całość
  • Często stosowane do analizy populacji

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Wykres kołowy

  • Często pierwsza poznawana technika
  • Często też pierwsza, która rozczarowuje
  • Niechęć nie jest w pełni uzasadniona

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Wady wykresu kołowego

  • Wykresy kołowe są mało precyzyjne
    • Dane kodowane kątami
  • Słabo radzi sobie z wieloma kategoriami
    • Powyżej trzech wycinków porównanie jest trudne

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Zalety wykresu kołowego

  • Intuicyjny i kompaktowy
who_disease %>% 
  mutate(
    region = ifelse(
      region %in% c('EUR', 'AFR'), 
      region, 'Other')
  ) %>% 
  ggplot(aes(x = 1, fill = region)) +
    geom_bar(color = 'white') +
    coord_polar(theta = "y") +
    theme_void()

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Wykres waflowy

  • Dokładniejszy niż wykresy kołowe
  • Dane kodowane polem, nie kątem
obs_by_region <- who_disease %>%
  group_by(region) %>% summarise(num_obs = n()) %>% 
  mutate(percent = round(num_obs/sum(num_obs)*100))

# Array of rounded percentages
percent_by_region <- obs_by_region$percent
names(percent_by_region) <- obs_by_region$region

# Send array of percentages to waffle plot function
waffle::waffle(percent_by_region, rows = 5)
Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Wykres waflowy

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Czas na ćwiczenia!

Najlepsze praktyki wizualizacji danych w R

Preparing Video For Download...