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강의

R로 분석하는 미국 인구조사 데이터

중급기술 수준

업데이트됨 2023. 3.

tidyverse 도구로 미국 인구조사국의 데이터를 빠르게 시각화하고 탐색하는 방법을 배웁니다.

무료로 강의 시작

RExploratory Data Analysis

4시간

17 동영상

59 연습 문제

5,050 XP

5,372

성취 증명서

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강의 설명

산업 전반의 분석가들은 업무에 미국 인구조사국(United States Census Bureau)의 데이터를 활용합니다. 이 강의에서는 R 환경에서 인구조사의 표 형식 데이터와 공간 데이터를 다루는 방법을 배웁니다. 강의는 decennial US Census와 American Community Survey의 데이터를 tidyverse와 잘 맞는 형식으로 가져오는 tidycensus 패키지와, R에서 Census 지리 데이터를 불러오는 tigris 패키지에 초점을 맞춥니다. 강의가 끝나면 수강생 여러분은 ggplot2와 기타 tidyverse 도구를 사용해 인구조사국의 인구통계 데이터를 빠르게 시각화하고 탐색할 수 있으며, 몇 줄의 R 코드만으로 인구조사 인구통계 데이터 지도를 만들 수 있습니다.

선수 조건

Introduction to the Tidyverse Visualizing Geospatial Data in R

1

Census data in R with tidycensus

In this chapter, students will learn the basics of working with Census data in R with tidycensus. They will acquire data using tidycensus functions, search for data, and make a basic plot.

Census data in R: an overview

Obtain and set your Census API key

Getting Census data with tidycensus

Basic tidycensus functionality

Understanding tidycensus options

Tidy and wide data in tidycensus

Searching for data with tidycensus

Loading variables in tidycensus

Exploring variables with tidyverse tools

Visualizing Census data with ggplot2

Comparing geographies with ggplot2 visualizations

Customizing ggplot2 visualizations of ACS data

2

Wrangling US Census Data

In this chapter, students learn how to use tidyverse tools to wrangle data from the US Census and American Community Survey. They also learn about handling margins of error in the ACS.

Tables and summary variables in tidycensus

Download and view a table of data from the ACS

Get a summary variable and calculate percentages

Census data wrangling with tidy tools

Finding the largest group by county

Recoding variables and calculating group sums

Comparing ACS estimates for multiple years

Working with margins of error in tidycensus

Inspecting margins of error

Using margin of error functions in tidycensus

Calculating group-wise margins of error

Visualizing margins of error from the ACS

Quick visual exploration of ACS margins of error

Customizing a ggplot2 margin of error plot

3

US Census geographic data in R

In this chapter, students will learn how to work with US Census Bureau geographic data in R using the tigris R package.

Understanding census geography and tigris basics

Getting Census boundary files with tigris

Getting geographic features with tigris

Understanding the structure of tigris objects

Customizing tigris options

TIGER/Line and cartographic boundary files

Getting data as simple features objects

Setting a cache directory

Working with historic shapefiles

Combining and joining census geographic datasets

Combining datasets of the same tigris type

Getting data for multiple states

Joining data from an external data frame

Plotting data with tigris and ggplot2

Plotting simple features with geom_sf()

Customizing geom_sf() plots

4

Mapping US Census Data

In this chapter, you will learn how to obtain feature geometry with the tidycensus package, and use ggplot2 and mapview to make customized static and interactive maps of US Census data.

Simple feature geometry and tidycensus

Getting simple feature geometry

Joining data from tigris and tidycensus

Shifting Alaska and Hawaii geometry

Mapping demographic data with ggplot2

Making a choropleth map

Modifying map colors

Customizing the map output

Advanced demographic mapping

Graduated symbol maps

Faceted maps with ggplot2

Interactive visualization with mapview

Cartographic workflows with tigris and tidycensus

Generating random dots with sf

Obtaining data for cartography with tigris

Making a dot-density map with ggplot2

Next steps for working with demographic data in R

R로 분석하는 미국 인구조사 데이터

강의
완료

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