Big Data mit Trelliscope in R visualisieren

Im vorherigen Kapitel hast du gesehen, wie Faceting als leistungsstarke Technik eingesetzt werden kann, um viele Daten zu visualisieren, die sich auf sinnvolle Weise natürlich partitionieren lassen. Jetzt lernst du mit dem Paket trelliscopejs in Kombination mit ggplot2, wie du facettierte Visualisierungen erstellst, wenn die Anzahl der Partitionen in den Daten zu groß wird, um sie effektiv auf einem einzigen Bildschirm zu betrachten.

Die Schnittstelle ggplot2 + trelliscopejs ist leicht zu verwenden, aber trelliscopejs bietet auch einen facettierten Plot-Mechanismus, der dir viel mehr Flexibilität gibt – sowohl beim gewählten Plot-System als auch bei der Spezifikation von Cognostics. All das lernst du in diesem Kapitel!

Das Montreal BIXI Bike-Netzwerk stellt offene Daten zu jeder Fahrt bereit, darunter Datum, Uhrzeit, Dauer sowie Start- und Endstation. In diesem Kapitel analysierst du Daten von über 4 Millionen Fahrten im Jahr 2017 zwischen 546 Stationen. Aus diesen Daten lassen sich viele spannende explorative Fragen ableiten, und du erstellst explorative Visualisierungen von Zusammenfassungsstatistiken bis hin zu detaillierten Trelliscope-Visualisierungen, die dir interessante Einblicke in die Daten geben.