Build your ultimate AI agent
コース説明
このコースでは、基本を超えてデータ可視化のスキルを磨き、データサイエンスの強力なツールへと高めていきます。レッスンを通じて 2 つの興味深いオープンデータセットを使い、さまざまなデータ型（比率、点データ、単一分布、複数分布）を扱いながら、一般的な可視化手法の長所と短所を学びます。さらに、それぞれのデータ型に対するあまり一般的でない代替の可視化や、メッセージを効率的かつ効果的に伝えるための ggplot のデフォルト設定の調整方法も取り上げます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
全体に対する比率
この章では、全体に対する比率の可視化に焦点を当てます。円グラフも実は悪くないことを確認しつつ、複数の比率を比較するためのワッフルチャートや積み上げ棒グラフについても解説します。
2
点データ
ここからは、単一観測（点）データに焦点を移し、棒グラフが適切な場合と不適切な場合、その代替となる可視化、そして知覚に基づくグラフ全般の見やすさ向上テクニックについて説明します。
3
単一の分布
次に、分布データの可視化に進みます。ヒストグラムの脆さを明らかにし、カーネル密度推定プロットへ切り替えるのが適切な場面、そして両方のプロットをデータに合わせて最適に仕上げる方法を学びます。
4
分布の比較
最後に、複数の分布を相互に比較する方法を見ていきます。従来のボックスプロットがなぜ危険になり得るのか、その簡単な改善方法を確認し、さらに beeswarm プロットやバイオリンプロットといった高度な代替手法をいつ使うべきかを検討します。
R
R による可視化ベストプラクティス
コース修了
