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コース

ggplot2 で始めるデータ可視化入門

基礎スキルレベル

更新日 2025/12

ggplot2で、グラフィックスの文法を理解しながら、意味があり美しいデータ可視化を作成する方法を学びます。

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RData Visualization

4時間

14 ビデオ

52 演習

4,300 XP

180K+

修了証明書

何千もの企業の従業員が支持

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コース説明

意味があり美しいデータ可視化を作成する力は、データサイエンティストにとって不可欠なスキルです。本コースは R のデータ可視化シリーズの最初のチュートリアルとして、良い可視化の原則と、ggplot2 パッケージで実装された Grammar of Graphics（図式言語）の考え方を紹介します。ggplot2 は、R における柔軟でプロフェッショナルなプロット作成の定番ツールです。ここでは、プロット作成に必須の最初の3つのレイヤー――Data、Aesthetics、Geometries――を学びます。コースの最後には、複雑な探索的プロットを作成できるようになります。動画にはライブ字幕があり、動画左下の "Show transcript" をクリックすると表示できます。コース用語集は右側のリソースセクションにあります。 CPE クレジットを取得するには、コースを修了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

Introduction to the Tidyverse

1

Introduction

In this chapter we’ll get you into the right frame of mind for developing meaningful visualizations with R. You’ll understand that as a communications tool, visualizations require you to think about your audience first. You’ll also be introduced to the basics of ggplot2 - the 7 different grammatical elements (layers) and aesthetic mappings.

Introduction

Explore and explain

Drawing your first plot

Data columns types affect plot types

The grammar of graphics

Mapping data columns to aesthetics

Understanding variables

ggplot2 layers

Adding geometries

Changing one geom or every geom

Saving plots as variables

チャプターを開始

2

Aesthetics

Aesthetic mappings are the cornerstone of the grammar of graphics plotting concept. This is where the magic happens - converting continuous and categorical data into visual scales that provide access to a large amount of information in a very short time. In this chapter you’ll understand how to choose the best aesthetic mappings for your data.

Visible aesthetics

All about aesthetics: color, shape and size

All about aesthetics: color vs. fill

All about aesthetics: comparing aesthetics

Aesthetics for categorical & continuous variables

Using attributes

All about attributes: color, shape, size and alpha

All about attributes: conflicts with aesthetics

Going all out

Modifying aesthetics

Updating aesthetic labels

Setting a dummy aesthetic

Aesthetics best practices

Appropriate mappings

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3

Geometries

A plot’s geometry dictates what visual elements will be used. In this chapter, we’ll familiarize you with the geometries used in the three most common plot types you’ll encounter - scatter plots, bar charts and line plots. We’ll look at a variety of different ways to construct these plots.

Scatter plots

Overplotting 1: large datasets

Overplotting 2: Aligned values

Overplotting 3: Low-precision data

Overplotting 4: Integer data

Drawing histograms

Positions in histograms

Position in bar and col plots

Overlapping bar plots

Bar plots: sequential color palette

Basic line plots

Multiple time series

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4

Themes

In this chapter, we’ll explore how understanding the structure of your data makes data visualization much easier. Plus, it’s time to make our plots pretty. This is the last step in the data viz process. The Themes layer will enable you to make publication quality plots directly in R. In the next course we'll look at some extra layers to add more variables to your plots.

Themes from scratch

Moving the legend

Modifying theme elements

Modifying whitespace

Theme flexibility

Built-in themes

Exploring ggthemes

Setting themes

Publication-quality plots

Effective explanatory plots

Using geoms for explanatory plots

Using annotate() for embellishments

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