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US-Census-Daten in R analysieren

Nächste Schritte für die Arbeit mit demografischen Daten in R

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Diese Übung ist Teil des Kurses

US-Census-Daten in R analysieren

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.9+

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In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Arbeit mit Census-Daten in R mit tidycensus. Du beziehst Daten mit tidycensus-Funktionen, suchst nach Daten und erstellst ein einfaches Diagramm.

Exercise 1: Census-Daten in R: ein Überblick Exercise 2: Census-API-Schlüssel abrufen und setzen Exercise 3: Census-Daten mit tidycensus abrufen Exercise 4: Grundlegende tidycensus-Funktionen Exercise 5: tidycensus-Optionen verstehen Exercise 6: Tidy- und Wide-Daten in tidycensus Exercise 7: Daten mit tidycensus suchen Exercise 8: Variablen in tidycensus laden Exercise 9: Variablen mit tidyverse-Tools erkunden Exercise 10: Census-Daten mit ggplot2 visualisieren Exercise 11: Geografien mit ggplot2-Visualisierungen vergleichen Exercise 12: Anpassen von ggplot2-Visualisierungen für ACS-Daten

In diesem Kapitel lernst du, wie du mit tidyverse-Tools Daten aus dem US Census und der American Community Survey aufbereitest. Außerdem lernst du den Umgang mit Fehlermargen in der ACS.

Exercise 1: Tabellen und Summary-Variablen in tidycensus Exercise 2: Eine Tabelle mit Daten aus der ACS herunterladen und ansehen Exercise 3: Eine Summenvariable abrufen und Prozentsätze berechnen Exercise 4: Census-Daten mit tidy-Tools aufbereiten Exercise 5: Die größte Gruppe pro County finden Exercise 6: Variablen neu kodieren und Gruppensummen berechnen Exercise 7: ACS-Schätzungen über mehrere Jahre vergleichen Exercise 8: Mit Fehlermargen in tidycensus arbeiten Exercise 9: Konfidenzintervalle prüfen Exercise 10: Verwendung von Funktionen für Stichprobenfehler in tidycensus Exercise 11: Gruppenweise Fehlermargen berechnen Exercise 12: Visualisierung der Fehlermargen aus der ACS Exercise 13: Schnelle visuelle Erkundung von ACS-Fehlermargen Exercise 14: Ein ggplot2-Diagramm mit Fehlerspannen anpassen

In diesem Kapitel lernst du, wie du mit geografischen Daten des US Census Bureau in R arbeitest, und zwar mit dem R-Paket tigris.

Exercise 1: Census-Geografie verstehen und tigris-Grundlagen Exercise 2: Census-Grenzdateien mit tigris abrufen Exercise 3: Geografische Objekte mit tigris abrufen Exercise 4: Die Struktur von tigris-Objekten verstehen Exercise 5: tigris-Optionen anpassen Exercise 6: TIGER/Line- und kartografische Boundary-Dateien Exercise 7: Daten als Simple-Features-Objekte abrufen Exercise 8: Ein Cache-Verzeichnis festlegen Exercise 9: Arbeiten mit historischen Shapefiles Exercise 10: Zensus-Geodatensätze kombinieren und verknüpfen Exercise 11: Datensätze desselben tigris-Typs kombinieren Exercise 12: Daten für mehrere Bundesstaaten abrufen Exercise 13: Daten aus einem externen Data Frame verknüpfen Exercise 14: Daten mit tigris und ggplot2 visualisieren Exercise 15: Einfache Features mit geom_sf() plotten Exercise 16: geom_sf()-Diagramme anpassen

In diesem Kapitel lernst du, wie du mit dem Paket tidycensus Geometrien von Features beziehst und mit ggplot2 und mapview individuell angepasste statische und interaktive Karten von US-Census-Daten erstellst.

Exercise 1: Simple Feature-Geometrie und tidycensus Exercise 2: Simple-Feature-Geometrie abrufen Exercise 3: Daten aus tigris und tidycensus verknüpfen Exercise 4: Geometrie von Alaska und Hawaii verschieben Exercise 5: Demografische Daten mit ggplot2 kartieren Exercise 6: Eine Choroplethenkarte erstellen Exercise 7: Kartenfarben anpassen Exercise 8: Kartenausgabe anpassen Exercise 9: Fortgeschrittene demografische Kartierung Exercise 10: Karten mit abgestuften Symbolen Exercise 11: Facet-Maps mit ggplot2 Exercise 12: Interaktive Visualisierung mit mapview Exercise 13: Kartografische Workflows mit tigris und tidycensus Exercise 14: Zufällige Punkte mit sf erzeugen Exercise 15: Kartografische Daten mit tigris beziehen Exercise 16: Eine Punktdichtekarte mit ggplot2 erstellen Exercise 17: Nächste Schritte für die Arbeit mit demografischen Daten in R

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