After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
限られた予算で一番お得に家を買うには、どこを選べばよいでしょうか。まずは地図を作ることから始めたくなりますが、R の空間解析は、データがしばしば複雑なオブジェクトに格納されているため、ハードルが高く感じられるかもしれません。
このコースでは、まずはおなじみのデータフレームから始め、R で空間データを解析する際に使用される sp パッケージや raster パッケージの専用オブジェクトを紹介します。これらのオブジェクトを読み込み、探索し、操作する方法を学び、最終的には tmap パッケージで地図を作成できるようになります。
コースの終わりには、小さな町の不動産売買、世界各国の人口、米国北東部の人口分布、そしてニューヨーク市の地域別世帯収入の地図を作成できるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
ggplot2 と ggmap で始める基本の地図作成
まずは、米国の小さな町の不動産売買という空間データを ggplot2 で可視化するところから始めます。また、プロットに空間的な文脈を素早く加えられる ggmap パッケージも紹介します。空間データが特別な理由や、このコースを通して扱う代表的な空間データの種類についても解説します。
2
ポイントデータとポリゴンデータ
空間データはデータフレームに保存してもかなりのことができますが、専用の空間オブジェクトに保存すると作業がぐっと楽になります。この章では、sp パッケージが提供する空間オブジェクトクラス、特にポイントデータとポリゴンデータ向けのクラスを紹介します。世界地図を題材に、これらのオブジェクトを探索し、サブセット化する方法を学びます。そして学習の成果として、入力に空間オブジェクトを必要とする一方で、地図作成をとても簡単にしてくれる tmap パッケージを使います。最後に、世界の人口分布の地図を作成して締めくくります。
3
ラスターデータと色
sp パッケージにもラスターデータ用のクラスはありますが、raster パッケージはより有用なクラスを提供します。この章では、それらのクラスと利点を紹介し、表示する方法を学びます。例題は第 2 章の人口というテーマを引き継ぎつつ、空間的にも人口統計的にも、より細かな解像度のデータを扱います。章の後半では、あらゆる可視化に不可欠で、特に地図では重要となる「色」について学びます。
4
データの読み込みと投影法
この章では、生の空間データファイルから始めて、地図にクレジットを追加するまで、可視化を作り上げる流れをたどります。その過程で、R への空間データの読み込み、投影法や座標参照系の詳細、空間オブジェクトに追加データを付与する方法、そして地図を仕上げるためのコツを学びます。
R
R で地理空間データを可視化する
コース修了
