Communiquer avec les données dans le tidyverse

Les diagrammes en barres, nuages de points et histogrammes sont sans doute les visualisations de données les plus courantes et efficaces. Pourtant, il existe parfois de meilleures façons de mettre en valeur, visuellement, le message que vous souhaitez transmettre à votre public. Les « dot plots » (graphiques à points) facilitent la compréhension des évolutions dans les données : par exemple, l’évolution dans le temps. Dans ce chapitre, vous construirez une visualisation personnalisée et unique qui met en avant et explique précisément un aspect de l’histoire que vous souhaitez raconter.

Autrefois, les chercheurs et analystes généraient des graphiques dans R, puis les copiaient laborieusement dans leurs documents LaTeX ou Word. Aujourd’hui, des rapports complets peuvent être produits et reproduits directement depuis R et RStudio avec le langage RMarkdown, qui combine blocs de code R, texte mis en forme, tableaux et graphiques. Dans ce chapitre, vous reprendrez vos constats, résultats et graphiques précédents pour les intégrer dans un tel rapport et raconter l’histoire qui doit être racontée.

Votre responsable, votre client ou votre professeur attend généralement des résultats exacts, présentés de manière claire et concise. Cependant, proposer en plus un rapport bien mis en forme et original est un atout, et RMarkdown peut être personnalisé pour y parvenir. Dans ce dernier chapitre, vous reprendrez le rapport du chapitre précédent et l’habillerez avec votre propre style, à la fois personnalisé et unique.