Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Acest curs de ggplot2 se bazează pe cunoștințele dobândite în cursul introductiv și te ghidează spre crearea de grafice explicative cu adevărat utile. Vei calcula statistici din mers și vei descoperi cum te ajută straturile Coordinates și Facets să comunici mai clar datele. Vei explora și bunele practici în vizualizarea datelor cu ggplot2, astfel încât să înțelegi ce funcționează și de ce. La finalul cursului, vei avea toate instrumentele necesare pentru a crea o funcție personalizată de reprezentare grafică, combinând statistici și vizualizări de calitate, pentru a explora seturi mari de date.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Statistici
O imagine face cât o mie de cuvinte – tocmai de aceea ggplot2 în R este un instrument atât de puternic pentru analiza grafică a datelor. În acest capitol, vei trece de la simpla reprezentare a datelor la aplicarea unor metode statistice variate. Acestea includ modele liniare, statistici descriptive și inferențiale (medie, abatere standard și intervale de încredere), precum și funcții personalizate.
- Statistici cu geom-uri50 XP
- Netezire100 XP
- Gruparea variabilelor100 XP
- Modificarea stat_smooth100 XP
- Modificarea stat_smooth (2)100 XP
- Statistici: sumă și cuantilă50 XP
- Cuantile100 XP
- Utilizarea stat_sum100 XP
- Statistici în afara geom-urilor50 XP
- Pregătiri100 XP
- Utilizarea obiectelor de poziție100 XP
- Variații grafice100 XP
2
Coordonate
Stratul Coordinates oferă instrumente specifice și foarte utile pentru a comunica datele eficient și precis. Vei explora diferite modalități de a folosi aceste straturi, astfel încât să poți reprezenta clar seturi de date lognormale, variabile cu unități de măsură și date periodice.
3
Fațete
Fațetele îți permit să împarți graficele în mai multe panouri, fiecare afișând un subset al setului de date. Vei învăța cum să aranjezi fațetele în formă de grilă sau să le organizezi flexibil, și cum să le adaugi etichete personalizate.
4
Bune practici
Acum că ai competențele tehnice pentru a crea vizualizări de calitate, este important să le faci cât mai semnificative. În acest capitol, vei analiza trei tipuri de grafice frecvent descurajate în comunitatea de vizualizare a datelor: hărțile de căldură, graficele circulare și graficele cu bare de eroare tip „dinamită". Vei înțelege capcanele acestor grafice și cum să le eviți.
R
Vizualizare intermediară a datelor cu ggplot2
Curs
finalizat
