After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khóa học ggplot2 này xây dựng dựa trên kiến thức từ khóa nhập môn để tạo ra các biểu đồ giải thích có ý nghĩa. Thống kê sẽ được tính ngay trong quá trình vẽ và bạn sẽ thấy cách Coordinates và Facets hỗ trợ truyền đạt thông tin. Bạn cũng sẽ khám phá các nguyên tắc thực hành tốt nhất về trực quan hóa dữ liệu với ggplot2 để đảm bảo bạn hiểu vững điều gì hiệu quả và vì sao. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có đầy đủ công cụ để tạo một hàm vẽ tùy chỉnh để khám phá một tập dữ liệu lớn, kết hợp giữa thống kê và hình ảnh trực quan xuất sắc.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Thống kê
Một bức tranh đáng giá ngàn lời nói, đó là lý do R ggplot2 là công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu bằng đồ họa. Ở chương này, bạn sẽ tiến từ việc chỉ vẽ dữ liệu sang áp dụng nhiều phương pháp thống kê. Bao gồm các mô hình tuyến tính, thống kê mô tả và suy luận (trung bình, độ lệch chuẩn và khoảng tin cậy) và các hàm tùy chỉnh.
- Thống kê với geoms50 XP
- Làm mượt (Smoothing)100 XP
- Biến nhóm (grouping variables)100 XP
- Điều chỉnh stat_smooth100 XP
- Chỉnh sửa stat_smooth (2)100 XP
- Thống kê: tổng và phân vị50 XP
- Các phân vị (Quantiles)100 XP
- Sử dụng stat_sum100 XP
- Thống kê ngoài các geom50 XP
- Chuẩn bị100 XP
- Sử dụng các đối tượng position100 XP
- Biến thể khi vẽ biểu đồ100 XP
2
Tọa độ
Các lớp Tọa độ cung cấp những công cụ chuyên biệt và rất hữu ích để truyền đạt dữ liệu hiệu quả và chính xác. Tại đây, chúng ta sẽ xem các cách sử dụng hiệu quả những lớp này, để bạn có thể trực quan hóa rõ ràng các tập dữ liệu lognormal, biến có đơn vị đo, và dữ liệu chu kỳ.
3
Phân mảnh (Facets)
Facets cho phép bạn chia biểu đồ thành nhiều ô, mỗi ô hiển thị một phần con của tập dữ liệu. Tại đây, bạn sẽ học cách gói facets và sắp xếp chúng trong một lưới, cũng như cung cấp nhãn tùy chỉnh.
4
Thực hành tốt nhất
Giờ đây khi bạn đã có kỹ năng kỹ thuật để tạo ra các trực quan hóa chất lượng, điều quan trọng là làm cho chúng có ý nghĩa nhất có thể. Ở chương này, bạn sẽ xem lại ba loại biểu đồ thường bị khuyến cáo hạn chế dùng trong cộng đồng trực quan hóa dữ liệu: heat map, biểu đồ tròn, và dynamite plot. Bạn sẽ học các cạm bẫy của những biểu đồ này và cách tránh mắc các lỗi đó.
R
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2
Hoàn
thành khóa học
