Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
După ce ți-ai perfecționat abilitățile de vizualizare învățând ggplot2, este momentul să abordezi seturi de date mai mari. În acest curs, vei învăța mai multe tehnici de vizualizare a datelor mari, cu accent deosebit pe tehnica de vizualizare scalabilă a fatetării. Vei vedea cum să aplici această tehnică folosind abordarea Trelliscope, implementată în pachetul R trelliscopejs. Trelliscope se integrează perfect în fluxurile de lucru standard din R și produce vizualizări interactive care îți permit să explorezi datele în detaliu. La finalul acestui curs, vei putea crea cu ușurință afișaje exploratorii interactive ale unor seturi mari de date, care te vor ajuta pe tine și colegii tăi să descoperiți noi perspective asupra datelor.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Strategii generale pentru vizualizarea datelor mari
Învață diferite strategii pentru reprezentarea grafică a datelor mari folosind ggplot2, inclusiv calculul și vizualizarea statisticilor sumare, diverse tehnici pentru a gestiona suprapunerea punctelor și principiile micilor multipli cu fatetarea, care conduce spre Trelliscope.
- Vizualizarea rezumatelor50 XP
- Numărul de curse zilnice100 XP
- Distribuția tarifului de taxi100 XP
- Distribuția tipului de plată100 XP
- Adăugarea mai multor detalii la sumare50 XP
- Relația dintre durata curselor și tariful total100 XP
- Fatetarea curselor zilnice100 XP
- Distribuția bacșișului în funcție de tipul de plată100 XP
- Vizualizarea subseturilor50 XP
- Compararea distribuției tarifelor după tipul de plată100 XP
- Vizualizarea tuturor subseturilor50 XP
2
ggplot2 + TrelliscopeJS
În capitolul anterior ai văzut cum fatetarea poate fi o tehnică eficientă pentru vizualizarea unui volum mare de date ce pot fi împărțite în mod natural în partiții semnificative. Acum, folosind pachetul trelliscopejs împreună cu ggplot2, vei învăța cum să creezi vizualizări fatetate atunci când numărul de partiții din date devine prea mare pentru a fi afișat eficient pe un singur ecran.
3
Trelliscope în Tidyverse
Interfața ggplot2 + trelliscopejs este ușor de utilizat, însă trelliscopejs oferă și un mecanism de reprezentare fatetată care îți dă mult mai multă flexibilitate în alegerea sistemului de reprezentare grafică și în modul de specificare a cognosticelor. Vei afla totul despre acestea în acest capitol!
4
Studiu de caz: Explorarea datelor BIXI din Montreal
Rețeaua de biciclete BIXI din Montreal pune la dispoziție date deschise pentru fiecare cursă, inclusiv data, ora, durata și stațiile de plecare și sosire. În acest capitol, vei analiza date din peste 4 milioane de curse efectuate în 2017, între 546 de stații. Există multe întrebări exploratorii interesante pe care le poți adresa acestor date, iar tu vei crea vizualizări exploratorii care merg de la statistici sumare până la vizualizări detaliate în Trelliscope, oferindu-ți perspective valoroase asupra datelor.
R
Vizualizarea datelor mari cu Trelliscope în R
Curs
finalizat
