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Visualizzare dati geospaziali in R
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Dove conviene comprare casa per ottenere il massimo valore per il tuo denaro? Il primo passo potrebbe essere creare una mappa, ma l’analisi spaziale in R può intimorire a causa dei complessi oggetti in cui spesso vivono i dati.
Questo corso ti introdurrà ai dati spaziali partendo da oggetti che già conosci, i data frame, per poi passare agli oggetti speciali dei pacchetti sp e raster usati per rappresentare i dati spaziali per l’analisi in R. Imparerai a leggere, esplorare e manipolare questi oggetti con il grande vantaggio finale di poter usare il pacchetto tmap per creare mappe.
Alla fine del corso avrai realizzato mappe delle vendite immobiliari in una piccola città, delle popolazioni dei paesi del mondo, della distribuzione delle persone nel Nord-Est degli USA e del reddito mediano nei quartieri di New York City.
Prerequisiti
Introduction to RIntroduction to Data Visualization with ggplot21
Basic mapping with ggplot2 and ggmap
We'll dive in by displaying some spatial data -- property sales in a small US town -- using ggplot2 and we'll introduce you to the ggmap package as a quick way to add spatial context to your plots. We'll talk about what makes spatial data special and introduce you to the common types of spatial data we'll be working with throughout the course.
2
Point and polygon data
You can get a long way with spatial data stored in data frames, but it makes life easier if they are stored in special spatial objects. In this chapter we'll introduce you to the spatial object classes provided by the sp package, particularly for point and polygon data. You'll learn how to explore and subset these objects by exploring a world map. The reward for learning about these object classes: we'll show you the package tmap which requires spatial objects as input, but makes creating maps really easy! You'll finish up by making a map of the world's population.
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Raster data and color
While the sp package provides some classes for raster data, the raster package provides more useful classes. You'll be introduced to these classes and their advantages and then learn to display them. The examples continue with the theme of population from Chapter 2, but you'll look at some much finer detail datasets, both spatially and demographically. In the second half of the chapter you'll learn about color -- an essential part of any visual display, but especially important for maps.
4
Data import and projections
In this chapter you'll follow the creation of a visualization from raw spatial data files to adding a credit to a map. Along the way, you'll learn how to read spatial data into R, more about projections and coordinate reference systems, how to add additional data to a spatial object, and some tips for polishing your maps.
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