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Corso

Visualizzare Big Data con Trelliscope in R

BasicLivello di competenza
Aggiornato 08/2024
Impara a visualizzare i big data in R usando ggplot2 e trelliscopejs.
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RData Visualization
4 h
16 video
46 Esercizi
3,450 XP
6,283
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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

Introduction to the Tidyverse
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.
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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.
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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!
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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.
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