or
Toto cvičení je součástí kurzu
V této kapitole se poprvé seznámíš s daty, se kterými budeš pracovat po celý kurz: se vztahem mezi týdenní pracovní dobou a výší odměny v evropských zemích podle Mezinárodní organizace práce (ILO). Poté se rovnou pustíš do průzkumu a pomocí explorační vizualizace odhalíš překvapivou korelaci. Naučíš se na tento graf aplikovat vlastní vzhled – proměníš obyčejný plot v esteticky působivou a jedinečnou datovou vizualizaci.
Sloupcové grafy, bodové grafy a histogramy patří pravděpodobně k nejběžnějším a nejúčinnějším datovým vizualizacím. Někdy ale existují ještě lepší způsoby, jak vizuálně zdůraznit zjištění, která chceš svému publiku sdělit. Takzvané „dot ploty" nám pomáhají lépe vnímat a chápat změny v datech – například vývoj v čase. V této kapitole vytvoříš vlastní a jedinečnou vizualizaci, která přesně zdůrazní a vysvětlí jeden konkrétní aspekt příběhu, který chceš vyprávět.
V minulosti museli výzkumníci a datoví analytici generovat grafy v R a pak je pracně kopírovat do LaTeXu nebo Wordu. Dnes lze celé reporty vytvářet a reprodukovat přímo v R a RStudiu pomocí jazyka RMarkdown – s kombinací R bloků, formátovaného textu, tabulek a grafů. V této kapitole vezmeš svá předchozí zjištění, výsledky a grafy a začleníš je do takového reportu, abys mohl/a vyprávět příběh, který je třeba vyprávět.
Tvůj šéf, klient nebo profesor zpravidla očekává přesné výsledky prezentované v jasné a přehledné struktuře. Pěkně naformátovaný a originální report je pak velkým plusem – a RMarkdown ti s tím pomůže. V této poslední kapitole vezmeš report z předchozí kapitoly a opatříš ho vlastním unikátním stylem.
Aktuální cvičení