Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kurs Açıklaması
Bu kurs, veri görselleştirme becerilerini temellerin ötesine taşıyıp veri bilimi araç setinin güçlü bir parçasına dönüştürmene yardımcı olacak. Dersler boyunca iki ilginç açık veri kümesini kullanarak farklı veri türlerini (oranlar, nokta verisi, tekil dağılımlar ve birden çok dağılım) ele alacak ve en yaygın görselleştirmelerin artılarını ve eksilerini tartışacağız. Ayrıca, bu veri türleri için daha az yaygın alternatif görselleştirmeleri ve iletmek istediğin mesajı en verimli ve etkili şekilde aktarmak için varsayılan ggplot ayarlarını nasıl ince ayar yapabileceğini de kapsayacağız.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Bütünün oranları
Bu bölümde, bütünün oranlarını görselleştirmeye odaklanıyoruz; pasta grafiklerin aslında o kadar da kötü olmadığını görüyoruz, ayrıca birden çok oranı karşılaştırmak için waffle grafiğini ve yığılmış çubukları tartışıyoruz.
- Grafik Dilbilgisine Giriş50 XP
- Hastalık verileriyle tanışma100 XP
- Veri düzenlemeye ısınma100 XP
- Pasta grafiği ve arkadaşları50 XP
- Meşhur P-A-S-T-A100 XP
- Pasta grafiğini toparlama100 XP
- Bir waffle’a ne dersin?100 XP
- Çubukları ne zaman kullanmalı50 XP
- Temel yığılmış çubuklar100 XP
- Okunabilirlik için yığının sıralanması100 XP
- Kategorik x ekseni100 XP
2
Nokta verisi
Şimdi odağımızı tek gözlemli ya da nokta verisine çeviriyor, çubuk grafiklerin ne zaman uygun olup olmadığını, uygun değilse ne kullanman gerektiğini ve grafiklerin için algıya dayalı genel iyileştirmeleri gözden geçiriyoruz.
3
Tekil dağılımlar
Şimdi dağılımsal verileri görselleştirmeye geçiyoruz; histogramların kırılganlığını ortaya koyuyor, ne zaman çekirdek yoğunluk grafiklerine geçmenin daha iyi olduğunu tartışıyor ve her iki grafiği de verin için en iyi şekilde nasıl çalıştırabileceğini gösteriyoruz.
4
Dağılımları karşılaştırma
Son olarak birden çok dağılımı birbirleriyle karşılaştırmaya bakıyoruz. Geleneksel kutu grafiklerinin neden çok tehlikeli olabileceğini ve bunları nasıl kolayca iyileştirebileceğini görüyor, ayrıca arı sürüsü (beeswarm) grafiği ve keman grafikleri gibi daha gelişmiş alternatifleri ne zaman kullanman gerektiğini inceliyoruz.
R
R'de Görselleştirme En İyi Uygulamaları
Kurs
Tamamlandı
