Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Man sagt, ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Der Erfolg deiner Datenanalyse hängt allerdings nicht nur von korrekten und aussagekräftigen Grafiken ab, sondern auch von Ästhetik und Wiedererkennungswert. In diesem Kurs lernst du, wie du die Power von ggplot2-Themes nutzt, um publikationsreife Grafiken zu erstellen, die sich von der Masse der Standardplots abheben. Du erfährst, wie du ggplot2 gezielt anpasst, um unkonventionelle Visualisierungen zu produzieren, die in sozialen Medien Aufmerksamkeit erzeugen. Am Ende kombinierst du dieses Wissen, um mit RMarkdown und CSS einen eleganten, individuell gestalteten Bericht zu erstellen – und das alles im leistungsstarken tidyverse.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Individuelle ggplot2-Themes
In diesem Kapitel wirfst du zunächst einen Blick auf die Daten, mit denen du im gesamten Kurs arbeitest: den Zusammenhang zwischen wöchentlichen Arbeitsstunden und Bezahlung in europäischen Ländern, basierend auf Daten der International Labour Organization (ILO). Anschließend steigst du direkt ein und entdeckst mithilfe einer explorativen Visualisierung eine beeindruckende Korrelation. Danach verpasst du der Grafik einen individuellen Look – aus einem gewöhnlichen Plot wird eine ästhetische und einzigartige Datenvisualisierung.
- Einführung in die Daten50 XP
- Füge die beiden Datensätze zusammen100 XP
- Variablentypen ändern100 XP
- Daten filtern und plotten50 XP
- Daten für das Plotten filtern100 XP
- Einige zusammenfassende Statistiken100 XP
- Ein einfacher Scatterplot100 XP
- Füge dem Plot Beschriftungen hinzu100 XP
- Eigene ggplot2-Themes50 XP
- Ein Standard-Theme anwenden100 XP
- Aussehen von Titeln ändern100 XP
- Hintergrundfarbe ändern und Ränder hinzufügen100 XP
2
Eine individuelle und einzigartige Visualisierung erstellen
Balkendiagramme, Streudiagramme und Histogramme gehören wahrscheinlich zu den gängigsten und wirkungsvollsten Visualisierungen. Manchmal gibt es jedoch noch bessere Wege, das Ergebnis, das du deinem Publikum vermitteln willst, visuell hervorzuheben. Sogenannte „Dot Plots“ helfen uns, Veränderungen in Daten besser zu erfassen und zu verstehen – etwa Entwicklungen über die Zeit. In diesem Kapitel baust du eine individuelle und einzigartige Visualisierung, die genau einen Aspekt deiner Story betont und erklärt.
3
Einführung in RMarkdown
Früher haben Forschende und Data Analysts Plots in R erzeugt und mühsam in ihre LaTeX- oder Word-Dokumente kopiert. Heute lassen sich komplette Berichte direkt in R und RStudio mit der Sprache RMarkdown erstellen und reproduzieren – mit einer Kombination aus R-Chunks, formatiertem Fließtext, Tabellen und Grafiken. In diesem Kapitel nimmst du deine bisherigen Erkenntnisse, Ergebnisse und Grafiken und integrierst sie in einen solchen Bericht, um die Geschichte zu erzählen, die erzählt werden muss.
4
Deinen RMarkdown-Bericht anpassen
Deine Chefin, dein Kunde oder deine Professorin erwartet in der Regel genaue Ergebnisse, die klar und prägnant strukturiert sind. Ein ansprechend formatiertes und individuelles Reporting obendrein ist jedoch ein Plus – und RMarkdown lässt sich dafür anpassen. In diesem letzten Kapitel nimmst du den Bericht aus dem vorherigen Kapitel und gibst ihm mit deinem eigenen, individuellen Stil ein Branding.
R
Kommunizieren mit Daten im Tidyverse
Kurs
abgeschlossen
