Introducere în Grammar of Graphics

Cele mai bune practici de vizualizare în R

Nick Strayer

Instructor

Despre ce este acest curs?

Ce veți învăța

Cum să creați vizualizări mai bune prin analiza atentă a datelor.

Cum veți învăța

Prezentare generală a tipurilor de date
Vizualizări standard
Alternative

Structura cursului

Capitolul 1: Proporții dintr-un întreg

Capitolul 2: Date punctuale

Capitolul 3: Distribuții individuale

Capitolul 4: Distribuții multiple (sau condiționale)

Atenție!

Subiectele abordate nu sunt la fel de clare ca alte teme de programare
Orice regulă are excepții
Se pune accent pe analiza fiecărei probleme, pentru a vă pregăti să gestionați cazurile speciale

Instrumente utilizate

R
The 'Tidyverse'
Ggplot2

Date utilizate

Provine de la Organizația Mondială a Sănătății (OMS)

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

Date OMS despre boli

# 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)

Să exersăm!

Cele mai bune practici de vizualizare în R