After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Dopo aver affinato le tue competenze di visualizzazione con ggplot2, è il momento di affrontare insiemi di dati più grandi. In questo corso imparerai diverse tecniche per visualizzare big data, con particolare attenzione alla tecnica scalabile del faceting. Vedrai come mettere in pratica questo approccio usando Trelliscope, così come implementato nel pacchetto R trelliscopejs. Trelliscope si integra senza problemi nei normali flussi di lavoro in R e produce visualizzazioni interattive che ti permettono di esplorare visivamente i tuoi dati in dettaglio. Al termine del corso, saprai creare con facilità visualizzazioni esplorative interattive di grandi insiemi di dati che aiuteranno te e i tuoi colleghi a ottenere nuove informazioni dai vostri dati.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Strategie generali per visualizzare big data
Impara diverse strategie per rappresentare big data con ggplot2, tra cui il calcolo e il grafico di statistiche riassuntive, varie tecniche per gestire l’overplotting e i principi dei piccoli multipli con il faceting, che fanno da ponte verso Trelliscope.
- Visualizzare i riepiloghi50 XP
- Conteggi giornalieri delle corse100 XP
- Distribuzione dell'importo della corsa in taxi100 XP
- Distribuzione del tipo di pagamento100 XP
- Aggiungere più dettagli ai riepiloghi50 XP
- Relazione tra durata del viaggio e tariffa totale100 XP
- Faceting dei viaggi giornalieri100 XP
- Distribuzione delle mance suddivisa per tipo di pagamento100 XP
- Visualizzare i sottoinsiemi50 XP
- Confrontare la distribuzione della tariffa per tipo di pagamento100 XP
- Visualizzare tutti i sottoinsiemi50 XP
2
ggplot2 + TrelliscopeJS
Nel capitolo precedente hai visto come il faceting possa essere una tecnica potente per visualizzare molte informazioni che si possono suddividere in modo naturale e significativo. Ora, usando il pacchetto trelliscopejs con ggplot2, imparerai a creare visualizzazioni a faccette quando il numero di partizioni nei dati diventa troppo grande per essere visto efficacemente in un’unica schermata.
3
Trelliscope nel Tidyverse
L’interfaccia ggplot2 + trelliscopejs è facile da usare, ma trelliscopejs offre anche un meccanismo di tracciamento a faccette che ti dà molta più flessibilità nel sistema di grafici da usare e in come specificare i cognostics. In questo capitolo scoprirai tutto su questo!
4
Caso di studio: esplorare i dati BIXI Bike di Montreal
La rete di biciclette BIXI di Montreal fornisce dati aperti per ogni corsa in bici, inclusi data, ora, durata e stazioni di partenza e arrivo. In questo capitolo analizzerai i dati di oltre 4 milioni di corse nel 2017, tra 546 stazioni. Da questi dati emergono molte domande esplorative interessanti e creerai visualizzazioni esplorative che vanno dalle statistiche riassuntive a dettagliate visualizzazioni Trelliscope che ti offriranno spunti interessanti sui dati.
R
Visualizzare Big Data con Trelliscope in R
Corso
completato
