After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
想用同样的预算买到最划算的房子，应该选在哪里？第一步也许是先做一张地图。但在 R 中进行空间分析可能让人望而生畏，因为数据常常存放在结构复杂的对象中。
本课程将从您已经熟悉的对象（数据框）入手，引入空间数据；随后介绍 R 中用于表达空间数据的 sp 和 raster 包的特殊对象。您将学习如何读取、探索并操作这些对象，最终可以使用 tmap 包轻松制图。
课程结束时，您将完成多幅地图：一座小城的房产交易、全球各国人口、美国东北部的人口分布，以及纽约市各社区的收入中位数。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
使用 ggplot2 和 ggmap 的基础制图
我们将从展示空间数据入手——使用 ggplot2 可视化一座美国小城的房产交易数据——并向您介绍 ggmap 包，它可以快速为您的图形添加空间背景。我们还将讨论空间数据的特殊之处，并介绍本课程中将使用的常见空间数据类型。
2
点数据与多边形数据
将空间数据存放在数据框中可以完成很多工作，但若使用专门的空间对象会更省力。本章将向您介绍 sp 包提供的空间对象类，重点是点数据和多边形数据。您将通过探索世界地图来学习如何查看并子集这些对象。学习这些对象类的回报是：我们将演示 tmap 包，它以空间对象为输入，却能让制图变得非常简单！本章最后，您将制作一张世界人口地图。
3
栅格数据与颜色
虽然 sp 包也提供了一些栅格数据的类，但 raster 包提供的类更为实用。您将了解这些类及其优势，并学习如何将其可视化。示例将延续第 2 章的人口主题，但会使用空间和人口统计粒度都更细的数据集。下半章您将学习颜色——这是任何可视化的关键元素，对地图尤为重要。
4
数据导入与投影
本章将带您从原始空间数据文件开始，一步步完成一幅可视化，并为地图添加署名。过程中，您将学习如何在 R 中读取空间数据、更深入地理解投影与坐标参考系统、如何为空间对象添加额外数据，以及一些润色地图的实用技巧。
R
在 R 中可视化地理空间数据
课程完成
