Build your ultimate AI agent
课程介绍
本课程将帮助您把数据可视化技能从基础提升到更高水平，使其成为数据科学工具箱中有力的一员。课程中我们将使用两个有趣的开放数据集，涵盖不同类型的数据（比例、点数据、单一分布以及多重分布），并讨论最常见可视化方式的优缺点。此外，我们还会介绍这些数据类型的一些较少见的替代图形，以及如何调整 ggplot 的默认设置，以更高效、更清晰地传达您的信息。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
整体中的比例
本章聚焦于展示整体中的比例；我们将看到饼图并非一无是处，同时讨论用于比较多个比例的华夫图和堆叠条形图。
2
点数据
本章将重心转向单次观测或点数据，讲解何时适合使用条形图、何时不适合；当不适合时应采用哪些替代方案；以及基于人类感知的通用图表优化方法。
3
单一分布
接下来我们转向分布型数据的可视化，揭示直方图的脆弱性，讨论何时更应采用核密度图，并讲解如何让这两种图在您的数据上发挥最佳效果。
4
分布对比
最后，我们将比较多个分布。您将了解传统箱线图为何可能存在较大风险以及如何轻松改进它们，并探讨何时应使用更高级的替代方案，如蜂群图和小提琴图。
R
R 中的可视化最佳实践
课程完成
