Name: Trực quan hóa Dữ liệu Lớn với Trelliscope trong R
Rating: 4.767441860465116 (43 reviews)

Mô tả khóa học

Sau khi đã rèn luyện kỹ năng trực quan hóa với ggplot2, giờ là lúc bạn xử lý các bộ dữ liệu lớn hơn. Trong khóa học này, bạn sẽ học một số kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu lớn, tập trung đặc biệt vào kỹ thuật trực quan hóa có khả năng mở rộng là faceting. Bạn sẽ học cách áp dụng kỹ thuật này bằng phương pháp Trelliscope được triển khai trong gói R trelliscopejs. Trelliscope tích hợp mượt mà vào quy trình làm việc chuẩn của R và tạo ra các hình trực quan tương tác, cho phép bạn khám phá dữ liệu chi tiết bằng mắt. Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể dễ dàng tạo các màn hình khám phá tương tác cho các bộ dữ liệu lớn, giúp bạn và đồng nghiệp rút ra những hiểu biết mới từ dữ liệu.

Yêu cầu tiên quyết

Introduction to the Tidyverse

Chương trình học

Đề cương khóa học

Chiến lược tổng quát để trực quan hóa dữ liệu lớn

Tìm hiểu các chiến lược khác nhau để vẽ dữ liệu lớn bằng ggplot2, bao gồm tính toán và biểu diễn số liệu tóm tắt, các kỹ thuật xử lý hiện tượng chồng lấp điểm, và nguyên tắc về small multiples với faceting, từ đó dẫn vào Trelliscope.

Bắt đầu chương

ggplot2 + TrelliscopeJS

Ở chương trước, bạn đã thấy faceting có thể được dùng như một kỹ thuật mạnh mẽ để trực quan hóa rất nhiều dữ liệu được phân tách tự nhiên theo một cách có ý nghĩa. Giờ đây, sử dụng gói trelliscopejs cùng ggplot2, bạn sẽ học cách tạo các trực quan hóa dạng faceting khi số lượng phần (partition) trong dữ liệu trở nên quá lớn để có thể xem hiệu quả trên một màn hình duy nhất.

Bắt đầu chương

Trelliscope trong Tidyverse

Giao diện ggplot2 + trelliscopejs rất dễ sử dụng, nhưng trelliscopejs cũng cung cấp một cơ chế vẽ faceted cho bạn nhiều linh hoạt hơn về hệ thống vẽ dùng tới và cách chỉ định các chỉ số cognostics. Bạn sẽ tìm hiểu tất cả điều đó trong chương này!

Bắt đầu chương

Nghiên cứu tình huống: Khám phá dữ liệu xe đạp BIXI ở Montreal

Mạng lưới xe đạp BIXI ở Montreal cung cấp dữ liệu mở cho mọi chuyến đi, bao gồm ngày, giờ, thời lượng, và trạm bắt đầu/kết thúc của chuyến. Trong chương này, bạn sẽ phân tích dữ liệu của hơn 4 triệu chuyến đi xe đạp năm 2017, giữa 546 trạm. Có rất nhiều câu hỏi khám phá thú vị từ bộ dữ liệu này và bạn sẽ tạo các hình trực quan khám phá, từ số liệu tóm tắt đến các trực quan hóa Trelliscope chi tiết, mang lại những góc nhìn thú vị về dữ liệu.