Kurs
Geodaten in R visualisieren
FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 11/2025RData Visualization4 Std.15 Videos58 Übungen5,000 XP29,630Leistungsnachweis
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Probiere es mit DataCamp for BusinessKursbeschreibung
Wo solltest du ein Haus kaufen, um das meiste für dein Geld zu bekommen? Der erste Schritt könnte eine Karte sein, aber räumliche Analysen in R wirken oft einschüchternd, weil die Daten in komplexen Objekten stecken.
In diesem Kurs lernst du räumliche Daten kennen, beginnend mit Objekten, die du bereits kennst: Data Frames. Danach stellen wir dir die speziellen Objekte aus den Paketen sp und raster vor, mit denen räumliche Daten für Analysen in R dargestellt werden. Du lernst, diese Objekte einzulesen, zu erkunden und zu bearbeiten – mit dem großen Vorteil, anschließend mit dem Paket tmap Karten erstellen zu können.
Am Ende des Kurses hast du Karten zu Immobilienverkäufen in einer kleinen Stadt, den Bevölkerungen der Länder der Welt, der Verteilung der Menschen im Nordosten der USA und zum Medianeinkommen in den Stadtteilen von New York City erstellt.
Voraussetzungen
Introduction to RIntroduction to Data Visualization with ggplot21
Basic mapping with ggplot2 and ggmap
We'll dive in by displaying some spatial data -- property sales in a small US town -- using ggplot2 and we'll introduce you to the ggmap package as a quick way to add spatial context to your plots. We'll talk about what makes spatial data special and introduce you to the common types of spatial data we'll be working with throughout the course.
2
Point and polygon data
You can get a long way with spatial data stored in data frames, but it makes life easier if they are stored in special spatial objects. In this chapter we'll introduce you to the spatial object classes provided by the sp package, particularly for point and polygon data. You'll learn how to explore and subset these objects by exploring a world map. The reward for learning about these object classes: we'll show you the package tmap which requires spatial objects as input, but makes creating maps really easy! You'll finish up by making a map of the world's population.
3
Raster data and color
While the sp package provides some classes for raster data, the raster package provides more useful classes. You'll be introduced to these classes and their advantages and then learn to display them. The examples continue with the theme of population from Chapter 2, but you'll look at some much finer detail datasets, both spatially and demographically. In the second half of the chapter you'll learn about color -- an essential part of any visual display, but especially important for maps.
4
Data import and projections
In this chapter you'll follow the creation of a visualization from raw spatial data files to adding a credit to a map. Along the way, you'll learn how to read spatial data into R, more about projections and coordinate reference systems, how to add additional data to a spatial object, and some tips for polishing your maps.
Geodaten in R visualisieren
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