In diesem Kapitel erhältst du eine Einführung in grundlegende Grafiken mit plotly. Du erstellst deine ersten interaktiven Grafiken und visualisierst sowohl univariate als auch bivariate Verteilungen. Außerdem erfährst du, wie du ggplot2-Grafiken ganz einfach in interaktive plotly-Grafiken umwandelst.

Was ist plotly?

Eine Anschlussfrage zur Kurs-Einführung

Ein ggplot2-Streudiagramm konvertieren

Univariate Grafiken

Histogramme

Balkendiagramme

Bivariate Grafiken

Ein erstes Streudiagramm

Erstes gestapeltes Balkendiagramm

Boxplots

Einführung in plotly

In diesem Kapitel lernst du, wie du das Erscheinungsbild deiner Grafiken anpasst und mit Transparenz, Symbolen und Farbe deine Aussage klarer machst. Du lernst außerdem, wie du Achsen transformierst, beschriftest und die Hover-Informationen deiner Grafiken anpasst.

Passe deine Traces an

Farbe und Deckkraft

Alternative Farbformate

Größe und Symbol

Durchdachter Einsatz von Farbe

Eine dritte Variable hinzufügen

Mehr als Farbe: Symbole

Transformation einer Farbskala

Hover-Infos

Ein Teil der Hover-Infos entfernen

Hover-Info erweitern

Individuelle Hover-Infos

Dein Layout anpassen

Einen Scatterplot verfeinern

Ein Thema nachbilden

Grafiken gestalten und anpassen

In diesem Kapitel gehst du über grundlegende plotly-Diagramme hinaus und untersuchst komplexere Zusammenhänge und größere Datensätze. Du lernst, wie du Traces übereinanderlegst, Facetten-Diagramme und Streudiagramm-Matrizen erstellst und gebinnte Streudiagramme anlegst.

Spuren überlagern

Einen linearen Smoother hinzufügen

Überlagerte Dichteplots

Subplots

Manuelles Faceting

Automatisches Faceting

Plot- und Achsentitel

Achsentitel feinjustieren

Streudiagramm-Matrizen

Dein erster SPLOM

Farben anpassen

Feinschliff am Erscheinungsbild

Gebinnte Streudiagramme

Ein Scatterplot binned darstellen

Fortgeschrittene Diagramme

Im letzten Kapitel nutzt du dein plotly-Werkzeugset, um die Ergebnisse der US-Zwischenwahlen 2018 zu erkunden, und lernst dabei, wie man in plotly Karten erstellt.

Einführung in die Wahldaten 2018

Sind die Wähler:innen hingegangen?

Eine Referenzlinie hinzufügen

Welcher Bundesstaat hatte die höchste Wahlbeteiligung?

Wie viel wurde für Senatswahlen ausgegeben?

Welche Kandidat:in hat am meisten ausgegeben?

Choroplethenkarten

Veränderung der Wahlbeteiligung kartieren

Sieger im Senat kartieren

Punkte zu einer Karte hinzufügen

Geo-Layout

Von Polygonen zu Karten

Senatssieger auf der Karte, Teil 2

Eine Choroplethenkarte auf County-Ebene

Abschluss

Fallstudie

Video game sales and ratings dataset

Wine datasets

Midterm election datasets

Interaktive Grafiken ermöglichen es dir, dargestellte Daten zu manipulieren und so zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen. Du kannst zum Beispiel in einen Teil deiner Daten hineinzoomen, ohne einen neuen Plot erstellen zu müssen. In diesem Kurs lernst du, wie du mit plotly und der Programmiersprache R interaktive Grafiken erstellst und anpasst. Unterwegs wiederholst du Best Practices der Datenvisualisierung und lernst neue Plottypen kennen, etwa Streudiagramm-Matrizen und gebinnte Streudiagramme.

<h2>Erstelle interaktive Datenvisualisierungen in plotly </h2>
Mit interaktiven Grafiken kannst du die dargestellten Daten bearbeiten, um mehr Infos zu kriegen. Mit einer interaktiven Grafik kannst du zum Beispiel einen Teil deiner Daten vergrößern, ohne dass du dafür ein neues Diagramm erstellen musst. In diesem Kurs lernst du, wie du mit R interaktive Grafiken in Plotly erstellen und anpassen kannst.
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<h2>Los geht's mit plotly</h2>
Du startest den Kurs mit einer Einführung in plotly und einem Überblick über die verschiedenen Diagramme, die du mit diesem R-Paket erstellen kannst, darunter Histogramme, Balkendiagramme, zweidimensionale Grafiken, Streudiagramme und Boxplots. Du lernst auch, wie du ein ggplot2-Streudiagramm in Plotly umwandeln kannst, um deine Grafiken und Dashboards zu verbessern. 
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<h2>Entdecke das Erstellen von plotly-Diagrammen und Dashboards </h2>
In den nächsten beiden Kapiteln des Kurses lernst du, wie du deine Grafiken anpassen kannst, um das perfekte Dashboard zu erstellen, und sogar Hover-Informationen hinzufügen kannst, um Details und Tiefe zu ergänzen. Dann gehst du zu fortgeschrittenen Diagrammen über, die komplexe Zusammenhänge und größere Datensätze zeigen. Wenn du diesen Kurs machst, kannst du manuelle und automatische Facettierung, gruppierte Streudiagramme und dein erstes Streudiagramm-Matrix (SPLOM) erstellen.

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<h2>Mach Visualisierungen mit echten Daten </h2>
Im letzten Kapitel dieses Kurses wirst du deine neuen Plotly-Kenntnisse nutzen, um die Ergebnisse der US-Wahlen 2018 zu visualisieren. Du wirst das erste interaktive Plotly-Dashboard in deinem Portfolio erstellen und lernen, wie du mit diesem coolen Tool zur Datenvisualisierung Karten erstellen kannst. 

Introduction to the Tidyverse

Lernen Sie, wie Sie mit Plotly in R interaktive Datenvisualisierungen für bessere Datenstorys erstellen.

Interaktive Datenvisualisierung mit plotly in R

Dieser Kurs hilft dir, mit plotly in R interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen und deine Daten optimal zu präsentieren. 

Durchdachter Einsatz von Farbe

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