After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
이 ggplot2 강좌는 입문 강좌에서 쌓은 지식을 바탕으로 의미 있는 설명형 그래프를 만드는 방법을 다룹니다. 통계량을 즉석에서 계산하고, Coordinates와 Facets가 소통에 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 또한 ggplot2로 데이터 시각화 모범 사례의 세부 사항을 익혀, 무엇이 왜 효과적인지 탄탄히 이해하도록 도와드려요. 강좌가 끝나면, 큰 데이터셋을 탐색하기 위한 맞춤형 플로팅 함수를 만들 수 있을 만큼의 도구를 모두 갖추게 되며, 통계와 뛰어난 시각화를 결합해 활용할 수 있습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Statistics
백 마디 말보다 한 장의 그림이 더 많은 것을 전하듯, R의 ggplot2는 그래픽 기반 데이터 분석에 매우 강력한 도구입니다. 이 장에서는 단순히 데이터를 그리는 단계에서 나아가 다양한 통계 방법을 적용하는 법을 배웁니다. 여기에는 여러 선형 모델, 기술·추론 통계(평균, 표준편차, 신뢰구간), 그리고 사용자 정의 함수가 포함됩니다.
2
Coordinates
Coordinates 레이어는 데이터를 효율적이고 정확하게 전달하는 데 특화된 매우 유용한 도구를 제공합니다. 이 장에서는 이러한 레이어를 효과적으로 활용하는 다양한 방법을 살펴봐서, 로그정규 분포 데이터셋, 단위를 가진 변수, 주기적 데이터를 명확하게 시각화할 수 있도록 도와드립니다.
3
Facets
Facets를 사용하면 그래프를 여러 패널로 나누어, 각 패널에 데이터셋의 하위 집합을 표시할 수 있습니다. 이 장에서는 facets를 감싸 배치하고(grid로 정렬), 맞춤 라벨을 제공하는 방법을 배웁니다.
4
Best Practices
이제 훌륭한 시각화를 만들 기술은 갖추셨으니, 그래프를 최대한 의미 있게 만드는 것이 중요합니다. 이 장에서는 데이터 시각화 커뮤니티에서 흔히 비추천되는 세 가지 그래프 유형—히트맵, 파이 차트, 다이너마이트 플롯—을 검토합니다. 이러한 그래프의 함정과, 동일한 실수를 피하는 방법을 배우게 됩니다.
R
ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화
코스
완료
