Lewati ke konten utama

Kursus

Memvisualisasikan Data Geospasial di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 11/2025

Pelajari cara membaca, mengeksplorasi, dan memanipulasi data spasial, lalu gunakan keterampilan Anda untuk membuat peta informatif menggunakan R.

Mulai Kursus Gratis

RData Visualization

4 jam

15 videos

58 Latihan

5,000 XP

29,716

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Di mana sebaiknya Anda membeli rumah agar mendapatkan nilai terbaik untuk uang Anda? Langkah pertama mungkin membuat peta, tetapi analisis spasial di R bisa terasa menakutkan karena objek data yang sering kali rumit.

Kursus ini akan memperkenalkan Anda pada data spasial dengan mulai dari objek yang sudah Anda kenal, yaitu data frame, sebelum memperkenalkan objek khusus dari paket sp dan raster yang digunakan untuk merepresentasikan data spasial untuk analisis di R. Anda akan belajar membaca, menelusuri, dan memanipulasi objek-objek ini dengan hasil akhir berupa kemampuan menggunakan paket tmap untuk membuat peta.

Pada akhir kursus, Anda akan membuat peta penjualan properti di sebuah kota kecil, populasi negara-negara di dunia, sebaran penduduk di wilayah Timur Laut AS, dan pendapatan median di lingkungan-lingkungan Kota New York.

Persyaratan

Introduction to R Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Pemetaan dasar dengan ggplot2 dan ggmap

Kita akan mulai dengan menampilkan beberapa data spasial — penjualan properti di sebuah kota kecil di AS — menggunakan ggplot2 dan memperkenalkan Anda pada paket ggmap sebagai cara cepat untuk menambahkan konteks spasial ke plot Anda. Kita akan membahas apa yang membuat data spasial itu istimewa dan memperkenalkan jenis-jenis umum data spasial yang akan kita gunakan sepanjang kursus.

Pengantar data spasial

Mengambil peta latar belakang

Menggabungkan semuanya

Wawasan melalui estetika

Opsi get_map() dan ggmap() yang berguna

Peta yang berbeda

Memanfaatkan kekuatan ggplot2

Alternatif yang cepat

Jenis umum data spasial

Menggambar poligon

Peta koroplet

Data raster sebagai heatmap

2

Data titik dan poligon

Anda bisa melangkah jauh dengan data spasial yang disimpan dalam data frame, tetapi akan lebih mudah jika disimpan dalam objek spasial khusus. Pada bab ini kami akan memperkenalkan Anda pada kelas objek spasial yang disediakan oleh paket sp, khususnya untuk data titik dan poligon. Anda akan belajar cara menelusuri dan melakukan subset pada objek-objek ini dengan menjelajahi peta dunia. Imbalan dari mempelajari kelas-kelas objek ini: kami akan memperlihatkan paket tmap yang memerlukan objek spasial sebagai masukan, namun membuat pembuatan peta menjadi sangat mudah! Anda akan menutup bab ini dengan membuat peta populasi dunia.

Pengenalan objek sp

Mari melihat sebuah objek spasial

Apa isi sebuah objek spasial?

Objek spasial yang lebih rumit

Menelusuri hierarki

Lebih jauh menyelami hierarki

Lebih banyak kelas dan metode sp

Subset berdasarkan indeks

Mengakses data dalam objek sp

Subset berdasarkan atribut data

tmap, paket yang bekerja dengan objek sp

Pengenalan tmap

Membangun plot secara bertahap (layer)

Mengapa Greenland terlihat begitu besar?

Menyimpan plot tmap

3

Data raster dan warna

Meskipun paket sp menyediakan beberapa kelas untuk data raster, paket raster menyediakan kelas yang lebih bermanfaat. Anda akan diperkenalkan pada kelas-kelas ini beserta kelebihannya lalu belajar cara menampilkannya. Contoh-contohnya melanjutkan tema populasi dari Bab 2, tetapi Anda akan melihat himpunan data dengan detail yang jauh lebih halus, baik secara spasial maupun demografis. Pada paruh kedua bab ini Anda akan mempelajari tentang warna — bagian penting dari tampilan visual apa pun, dan sangat penting untuk peta.

Paket raster

Apa itu objek raster?

Beberapa metode yang berguna

Objek yang lebih rumit

Paket yang menggunakan objek Raster

Skala warna

Pilih palet yang tepat

Menambahkan palet warna kontinu kustom ke plot ggplot2

Palet kustom di tmap

Lebih lanjut tentang skala warna

Contoh skala interval

Contoh skala divergen

Contoh kualitatif

4

Impor data dan proyeksi

Dalam bab ini Anda akan mengikuti pembuatan sebuah visualisasi dari berkas data spasial mentah hingga menambahkan kredit pada peta. Sepanjang proses, Anda akan belajar cara membaca data spasial ke dalam R, lebih jauh tentang proyeksi dan sistem referensi koordinat, cara menambahkan data tambahan ke objek spasial, serta beberapa kiat untuk memoles peta Anda.

Membaca data spasial

Membaca shapefile

Membaca berkas raster

Mengambil data menggunakan sebuah paket

Sistem referensi koordinat

Menggabungkan data dari CRS/proyeksi yang berbeda

Mengonversi dari satu CRS/proyeksi ke yang lain

Menambahkan data ke objek spasial

Cara yang keliru

Memeriksa kecocokan data

Menggabungkan atribut data

Plot pertama

Memoles peta

Menyeleksi subset neighborhoods

Menambahkan label lingkungan

Merapikan legenda dan beberapa penyesuaian akhir

Memvisualisasikan Data Geospasial di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Memvisualisasikan Data Geospasial di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.