5 chủ đề biểu đồ được truy cập nhiều nhất trên The R Graph Gallery

1. The Grammar of Graphics: ggplot2

Không ngạc nhiên, hạng mục ggplot2 là chủ đề được truy cập nhiều nhất với khoảng cách rất xa: nó chiếm khoảng 15% lưu lượng truy cập được xét trong bài viết này (tức 45% tổng lưu lượng, như đã đề cập ở trên).

Lượng truy cập này không chỉ có thể được giải thích bởi mức độ phổ biến lớn của gói này trong cộng đồng R, mà còn bởi thực tế rằng hạng mục này tập hợp mọi loại biểu đồ bạn có thể tạo với gói này, như boxplot, scatterplot, biểu đồ vùng, v.v., và cũng chứa một số tiểu mục cho thấy cách bạn có thể thêm chú thích, quản lý màu sắc biểu đồ và tạo data art. Nói ngắn gọn, hạng mục này chứa rất nhiều thông tin liên quan đến gói R này.

Thư viện này, vốn là “một hệ thống vẽ cho R, dựa trên ngữ pháp đồ họa”, là tài liệu tham khảo cho đồ họa R và có rất nhiều tài nguyên để học cú pháp của nó, như khóa học Data Visualization with ggplot2 của DataCamp, và ggplot2 cùng cuốn sách ggplot2 của tác giả Hadley Wickham.

ggplot2 là một hiện thực hóa của ngữ pháp đồ họa, nghĩa là có một ngữ pháp cơ bản để tạo đồ họa: bạn cần dữ liệu và các yếu tố đồ họa để tạo biểu đồ, giống như bạn cần đại từ nhân xưng và động từ chia thì để tạo câu.

Với biểu đồ, điều này có nghĩa là bạn cấp dữ liệu cho biểu đồ dưới dạng các thành phần x và y và bạn cần thao tác một số chi tiết như màu sắc, đánh dấu, v.v. như các yếu tố đồ họa. Bạn sẽ thấy ggplot2 cũng phân biệt như vậy, và sẽ thấy có một vài thành phần cơ bản bạn thường có thể nhận ra trong các biểu đồ ggplot2, như dữ liệu, hình học, thẩm mỹ và thang đo.

Tất nhiên, cũng có một số phần nâng cao hơn trong ngữ pháp ggplot2, như các biến đổi thống kê và facets, nhưng những phần đó sẽ không được đề cập trong bài viết này. Hãy xem các tài nguyên đã nhắc ở trên để có thông tin chuyên sâu hơn về ggplot2 và các khả năng của nó.

Quay lại thư viện, bạn sẽ thấy hiện đang hiển thị khoảng 40 đồ họa sử dụng gói này, cho phép thực hiện các loại biểu đồ chính như biểu đồ cột mà bạn sẽ thấy bên dưới:

Bạn thấy biểu đồ dưới đây sử dụng ba trong bốn thành phần đã nêu: dữ liệu, thẩm mỹ và hình học. Giờ hãy xem kỹ hơn kết quả hoặc mở rộng cửa sổ trong thẻ “Plots” xuất hiện cạnh bảng điều khiển R của bạn trong khối DataCamp Light ở trên:

Lưu ý rằng nếu bạn cần thêm chủ đề, thang đo và geom cho các biểu đồ ggplot2, bạn luôn có thể lấy từ các gói bổ sung như ggthemes hoặc ggthemr.

2. Biểu đồ tương tác

Tiếp theo, hạng mục biểu đồ tương tác chiếm khoảng 11% lưu lượng được xét cho bài viết này. Tương tự ggplot2, bạn có thể cho rằng phần lớn lưu lượng đến hạng mục này xuất phát từ việc đây là một hạng mục tổng quát hơn, bao quát rất nhiều thông tin về các loại biểu đồ tương tác khác nhau.

Nhưng biểu đồ tương tác là gì?

Tất nhiên chúng là biểu đồ, nhưng điểm đặc biệt là bạn có thể phóng to hoặc thu nhỏ biểu đồ, tương tác với các trục, rê chuột lên các phần tử để xem thêm thông tin, xuất ở định dạng png, lọc dữ liệu cụ thể, v.v. Chúng cho phép người dùng tương tác với dữ liệu và tìm ra thông tin họ cần.

Khi dùng trong quá trình phân tích, biểu đồ tương tác giúp bạn khám phá dữ liệu hiệu quả hơn. Khi dùng để báo cáo cho khách hàng, đồng nghiệp hoặc độc giả, chúng giúp thu hút sự chú ý và giúp họ hiểu dữ liệu; Biểu đồ tương tác cho phép giao tiếp hai chiều giữa người dùng và biểu đồ, khiến đây là tình huống đôi bên cùng có lợi.

Không phải ngẫu nhiên mà các biểu đồ tương tác hiện được sử dụng bởi các tờ báo như New York Times và các bài báo khoa học như Science!

Trong R, việc tạo chúng cực kỳ dễ dàng bằng htmlwidgets.

Ngoài việc trình bày ví dụ về gói này, thư viện cũng cho thấy nhiều ví dụ sử dụng Plotly. Plotly là một gói R để tạo biểu đồ trên web thông qua thư viện đồ họa JavaScript mã nguồn mở plotly.js. Cú pháp mã rất gần với ggplot2, nên có lẽ bạn sẽ tạo được biểu đồ tương tác đầu tiên chỉ trong vài phút! Nếu bạn muốn bắt đầu với gói này, hãy cân nhắc Hướng dẫn Plotly này.

Tất nhiên, bạn cũng có thể tạo biểu đồ tương tác với Shiny, một thư viện R cho phép bạn biến phân tích thành các ứng dụng web tương tác, và bên cạnh các thư viện đã thấy trong phần này, còn rất nhiều thư viện khác cho phép bạn biến các trực quan hóa tĩnh thành tương tác!

3. Boxplot

Hạng mục boxplot chiếm khoảng 8% lưu lượng được xét cho bài viết này. Đây là hạng mục phổ biến thứ ba trên trang, có lẽ vì nó cụ thể hơn hai hạng mục trước: nó xử lý một loại biểu đồ cụ thể.

Boxplot không còn cần giới thiệu nữa. Đây là công cụ thường dùng để trực quan hóa mối quan hệ giữa một biến số với một biến rời rạc. Nhưng hãy cẩn thận kẻo bỏ lỡ thông tin có thể bị ẩn sau một boxplot (như phân phối hai đỉnh)!

R graph gallery sẽ cung cấp cho bạn một số lựa chọn thú vị thay thế boxplot, như violin plot hoặc boxplot kèm jitter. Bạn sẽ thấy rằng, dù ggplot2 có phần riêng, gói này vẫn rất phổ biến, cùng với các hàm base R như jitter()!

# Library `ggplot2`
library(.......)

# First type of color
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_violin(aes(fill = cyl))

4. Spider plot

Thật bất ngờ, hạng mục spider plot hay biểu đồ mạng nhện rất thành công trên thư viện, với 6% trong số 45% lưu lượng được phân tích cho bài viết này.

Radar chart là cách so sánh nhiều biến định lượng. Một ví dụ là xây dựng các biểu đồ này với thư viện fmsb, chứa các hàm tiện ích cho cuốn sách “Practices of Medical and Health Data Analysis using R”.

Mã trong khối DataCamp Light cho ra kết quả sau (hoặc chỉ cần mở rộng cửa sổ trong thẻ “Plots” xuất hiện cạnh thẻ R Console của bạn trong khối DataCamp Light):

Mẹo: như bạn có thể hình dung, đừng biểu diễn quá nhiều nhóm trên cùng một biểu đồ! Nó có thể trở nên rất khó đọc chỉ trong chốc lát!

Nhưng gói fmsb không phải là tất cả: bạn cũng có thể tạo radar chart với ggplot, dù điều này không được tích hợp trong gói. Bạn có thể tìm một hướng dẫn tại đây hoặc xem phần mở rộng ggplot2 ggradar.

Một lựa chọn cũng đáng quan tâm là gói radarchart. Đây là lựa chọn đáng ghi nhớ nếu bạn muốn tạo radar chart tương tác.

5. Data Art

Tò mò? Vui? Hứng thú? Ngạc nhiên?

Tôi không biết điều gì dẫn mọi người đến đó, nhưng mục Data Art là chủ đề được người dùng R Graph Gallery truy cập nhiều thứ năm, với khoảng 5% lưu lượng được xét trong bài viết này.

Chắc chắn đây không phải là thứ bạn thấy mỗi ngày!

Trang này giới thiệu tóm lược tác phẩm của 10 nghệ sĩ dữ liệu (data aRtists) từ khắp nơi trên thế giới. Data Art là một xu hướng mới, nơi bạn, như cụm từ đã gợi ý, tạo nghệ thuật từ dữ liệu. Nó có thể có nhiều hình thức, dùng dữ liệu thực hay không, biểu diễn một điều gì đó hoặc chỉ tạo các hình dạng trừu tượng.

Bạn quan tâm và muốn biết thêm? Hãy xem phần này và tất nhiên, cứ thoải mái đề xuất tác phẩm của bạn!

Bạn muốn đóng góp cho R Graph Gallery, đề xuất một biểu đồ hoặc yêu cầu một biểu đồ còn thiếu? Hãy truy cập tại đây.