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Descrizione del corso
Si dice che un'immagine valga più di mille parole. In effetti, promuovere al meglio la tua analisi dei dati non riguarda solo grafici accurati ed efficaci, ma anche estetica e originalità. Questo corso ti insegna a sfruttare la potenza dei temi di ggplot2 per creare grafici di qualità editoriale che si distinguono dalla massa di visualizzazioni standard. Ti mostra come rifinire e ottenere il massimo da ggplot2 per produrre grafici non convenzionali che attirano l'attenzione sui social media. Alla fine, unirai queste competenze per creare un report elegante e personalizzato con RMarkdown e CSS – il tutto all'interno del potente tidyverse.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Temi personalizzati di ggplot2
In questo capitolo darai una prima occhiata ai dati con cui lavorerai per tutto il corso: la relazione tra ore lavorate settimanalmente e retribuzione nei paesi europei, secondo l'International Labour Organization (ILO). Subito dopo, entrerai nel vivo e scoprirai un'interessante correlazione tramite una visualizzazione esplorativa. Applicherai poi uno stile personalizzato a quel grafico: trasformerai un plot ordinario in una visualizzazione dei dati unica e gradevole.
- Introduzione ai dati50 XP
- Unisci i due insiemi di dati100 XP
- Cambia i tipi di variabile100 XP
- Filtrare e visualizzare i dati50 XP
- Filtra i dati per il grafico100 XP
- Alcune statistiche riassuntive100 XP
- Uno scatter plot di base100 XP
- Aggiungi etichette al grafico100 XP
- Temi personalizzati di ggplot250 XP
- Applica un tema predefinito100 XP
- Modifica l'aspetto dei titoli100 XP
- Modifica il colore di sfondo e aggiungi margini100 XP
2
Creare una visualizzazione personalizzata e unica
Bar chart, scatter plot e istogrammi sono probabilmente le visualizzazioni dei dati più comuni ed efficaci. A volte, però, ci sono modi ancora migliori per mettere in evidenza visivamente il risultato che vuoi comunicare al tuo pubblico. I cosiddetti "dot plot" ci aiutano a cogliere e comprendere meglio i cambiamenti nei dati: ad esempio, l'evoluzione nel tempo. In questo capitolo creerai una visualizzazione personalizzata e unica che enfatizza e spiega esattamente un aspetto della storia che vuoi raccontare.
3
Introduzione a RMarkdown
Un tempo, ricercatori e data analyst producevano i grafici in R e poi li copiavano pazientemente nei documenti LaTeX o Word. Oggi, interi report possono essere generati e rigenerati direttamente da R e RStudio usando il linguaggio RMarkdown, combinando chunk di R, testo formattato, tabelle e grafici. In questo capitolo prenderai i risultati, le evidenze e i grafici ottenuti in precedenza e li integrerai in un report per raccontare la storia che merita di essere raccontata.
4
Personalizzare il tuo report RMarkdown
Il tuo capo, il tuo cliente o il tuo docente di solito si aspetta risultati accurati e presentati con una struttura chiara e concisa. Tuttavia, proporre anche un report ben formattato e distintivo è sicuramente un valore aggiunto, e RMarkdown può essere personalizzato per raggiungere questo obiettivo. In quest'ultimo capitolo, prenderai il report del capitolo precedente e lo caratterizzerai con uno stile tuo, personalizzato e unico.
R
Comunicare con i dati nel Tidyverse
Corso
completato
