Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kursbeskrivning
Den här kursen hjälper dig att ta dina datavisualiseringsfärdigheter bortom grunderna och göra dem till ett kraftfullt verktyg i din datavetenskap. Under kursens gång använder vi två intressanta öppna datamängder för att täcka olika typer av data (proportioner, punktdata, enskilda fördelningar och flera fördelningar) och diskuterar för- och nackdelar med de vanligaste visualiseringstyperna. Dessutom går vi igenom mindre vanliga alternativa visualiseringar för respektive datatyp och hur du justerar ggplots standardinställningar för att förmedla ditt budskap så effektivt som möjligt.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Andelar av en helhet
I det här kapitlet fokuserar vi på att visualisera andelar av en helhet. Vi ser att cirkeldiagram faktiskt inte är så problematiska som de ofta påstås vara, och vi diskuterar även vaffeldiagram och staplade stapeldiagram för att jämföra flera proportioner.
- Introduktion till grafens grammatik50 XP
- Bekanta dig med sjukdomsdata100 XP
- Uppvärmning i databearbetning100 XP
- Cirkeldiagrammet och dess varianter50 XP
- Det ökända K-A-K-D-I-A-G-R-A-M-M-E-T100 XP
- Städa upp pajdiagrammet100 XP
- Vad sägs om ett waffle-diagram?100 XP
- När ska man använda stapeldiagram50 XP
- Grundläggande staplade stapeldiagram100 XP
- Ordna staplar för bättre läsbarhet100 XP
- Kategorisk x-axel100 XP
2
Punktdata
Nu riktar vi fokus mot data med enskilda observationer, det vill säga punktdata. Vi går igenom när stapeldiagram är lämpliga och när de inte är det, vad du bör använda i stället, och hur du förbättrar dina diagram utifrån perceptionsbaserade principer.
3
Enskilda fördelningar
Här går vi vidare till att visualisera fördelningsdata. Vi undersöker histogrammens svagheter, diskuterar när kärnornstäthetskurvor är ett bättre val, och visar hur du får ut det mesta av båda diagramtyperna.
4
Jämföra fördelningar
Som avslutning tittar vi på hur man jämför flera fördelningar med varandra. Vi ser varför traditionella lådagram kan vara missvisande och hur du enkelt förbättrar dem – samt när du bör välja mer avancerade alternativ som beeswarm-diagram och violindiagram.
R
Visualiseringsmetoder i R
Kurs
slutförd
