Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Die Fähigkeit, aussagekräftige und schöne Datenvisualisierungen zu erstellen, ist ein wesentlicher Bestandteil deiner Fähigkeiten als Datenwissenschaftler/in. Dieser Kurs, das erste R Datenvisualisierungs-Tutorial der Reihe, führt dich in die Prinzipien guter Visualisierungen und die Grammatik der grafischen Plot-Konzepte ein, die im ggplot2-Paket implementiert sind. ggplot2 hat sich zum Standardwerkzeug für flexible und professionelle Plots in R entwickelt. Hier untersuchen wir die ersten drei wesentlichen Ebenen für die Erstellung eines Plots – Daten, Ästhetik und Geometrie. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, komplexe Explorationsplots zu erstellen.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung
In diesem Kapitel helfen wir dir, die richtige Denkweise zu entwickeln, um aussagekräftige Visualisierungen mit R zu erstellen. Du wirst verstehen, dass du bei Visualisierungen als Kommunikationsinstrument zuerst an dein Publikum denken musst. Du wirst auch in die Grundlagen von ggplot2 eingeführt – die 7 verschiedenen grammatikalischen, also strukturellen, Elemente (Ebenen) und ästhetische Zuordnungen.
- Einführung50 XP
- Erkunden und erklären50 XP
- Zeichne deinen ersten Plot100 XP
- Typen von Datenspalten beeinflussen Plot-Typen100 XP
- Die Grammatik der Grafik50 XP
- Datenspalten auf Ästhetik abbilden100 XP
- Variablen verstehen50 XP
- ggplot2-Schichten50 XP
- Hinzufügen von Geometrien100 XP
- Ein Geom oder jedes Geom ändern100 XP
- Speichern von Plots als Variablen100 XP
2
Ästhetik
Ästhetische Zuordnungen sind der Eckpfeiler der Grammatik des grafischen Plot-Konzepts. Hier passiert die Magie – die Umwandlung von kontinuierlichen und kategorialen Daten in visuelle Skalen, die in kürzester Zeit Zugang zu einer großen Menge an Informationen bieten. In diesem Kapitel erfährst du, wie du die besten ästhetischen Mappings für deine Daten auswählst.
3
Geometrien
Die Geometrie eines Plots bestimmt, welche visuellen Elemente verwendet werden. In diesem Kapitel machen wir dich mit den Geometrien vertraut, die in den drei häufigsten Diagrammtypen verwendet werden – Streudiagramme, Balkendiagramme und Liniendiagramme. Wir werden uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, wie man diese Plots konstruieren kann.
4
Themen
In diesem Kapitel werden wir untersuchen, wie das Verständnis der Struktur deiner Daten die Datenvisualisierung erleichtert. Außerdem ist es an der Zeit, unsere Plots ansprechend zu gestalten. Dies ist der letzte Schritt im Datenerfassungsprozess. Mit dem Themen-Layer kannst du direkt in R Plots in Publikationsqualität erstellen. Im nächsten Kurs werden wir uns einige zusätzliche Layer ansehen, um mehr Variablen zu deinen Plots hinzuzufügen.
R
Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2
Kurs
abgeschlossen
