Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
คอร์สนี้จะช่วยพัฒนาทักษะการสร้างภาพข้อมูลให้ก้าวไปไกลกว่าพื้นฐาน และปรับให้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในชุดทักษะ Data Science ตลอดบทเรียน เราจะใช้ชุดข้อมูลเปิดที่น่าสนใจ 2 ชุดเพื่อครอบคลุมข้อมูลหลายประเภท ได้แก่ สัดส่วน ข้อมูลแบบจุด การแจกแจงเดี่ยว และการแจกแจงหลายชุด พร้อมทั้งพิจารณาข้อดีและข้อเสียของการแสดงภาพข้อมูลรูปแบบที่พบบ่อยที่สุด นอกจากนี้ ยังครอบคลุมทางเลือกการแสดงภาพข้อมูลที่พบน้อยกว่าสำหรับแต่ละประเภทข้อมูล และวิธีปรับแต่งการตั้งค่าเริ่มต้นของ ggplot เพื่อสื่อสารข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
สัดส่วนของภาพรวม
บทนี้มุ่งเน้นการสร้างภาพข้อมูลสำหรับสัดส่วนของภาพรวม โดยจะเห็นว่าแผนภูมิวงกลมไม่ได้แย่อย่างที่คิด พร้อมกับพิจารณา Waffle Chart และแท่งกราฟแบบซ้อนสำหรับการเปรียบเทียบสัดส่วนหลายชุด
- แนะนำ Grammar of Graphics50 XP
- ทำความรู้จักกับข้อมูลโรค100 XP
- ทบทวนทักษะการจัดการข้อมูล100 XP
- แผนภูมิวงกลมและแผนภูมิที่เกี่ยวข้อง50 XP
- พาย-ชาร์ตที่ลือเลื่อง100 XP
- ปรับแต่งพายชาร์ตให้เรียบร้อย100 XP
- ลองใช้ Waffle Chart ดูบ้างไหม?100 XP
- เมื่อไหร่ควรใช้แผนภูมิแท่ง50 XP
- แผนภูมิแท่งแบบซ้อนเบื้องต้น100 XP
- จัดลำดับการซ้อนแท่งเพื่อให้อ่านง่ายขึ้น100 XP
- แกน x แบบหมวดหมู่100 XP
2
ข้อมูลแบบจุด
บทนี้เปลี่ยนจุดสนใจมาที่ข้อมูลแบบการสังเกตเดี่ยวหรือข้อมูลแบบจุด และอธิบายว่าเมื่อใดที่แผนภูมิแท่งเหมาะสม เมื่อใดที่ไม่เหมาะสม ควรใช้อะไรแทน รวมถึงการปรับปรุงแผนภูมิตามหลักการรับรู้ภาพ
3
การแจกแจงเดี่ยว
บทนี้ก้าวไปสู่การสร้างภาพข้อมูลเชิงการแจกแจง โดยเปิดเผยจุดอ่อนของฮิสโตแกรม อธิบายว่าเมื่อใดควรเปลี่ยนไปใช้กราฟความหนาแน่นแบบเคอร์เนล และวิธีทำให้ทั้งสองกราฟทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลของคุณ
4
การเปรียบเทียบการแจกแจง
บทสุดท้ายนี้จะพิจารณาการเปรียบเทียบการแจกแจงหลายชุด โดยอธิบายว่าทำไม Box Plot แบบดั้งเดิมจึงมีความเสี่ยง และวิธีปรับปรุงได้อย่างง่ายดาย พร้อมกับศึกษาว่าเมื่อใดควรใช้ทางเลือกขั้นสูง เช่น Beeswarm Plot และ Violin Plot
R
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างภาพข้อมูลใน R
เรียนจบแล้ว
