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Apprenez différentes stratégies pour tracer de grandes données avec ggplot2, notamment le calcul et la représentation de statistiques sommaires, diverses techniques pour gérer la surimpression des points, ainsi que les principes des petits multiples avec le cloisonnement, qui mènent à Trelliscope.
Dans le chapitre précédent, vous avez vu comment le cloisonnement peut servir de technique puissante pour visualiser beaucoup de données pouvant être naturellement partitionnées de façon pertinente. Maintenant, en utilisant le paquet trelliscopejs avec ggplot2, vous apprendrez à créer des visualisations cloisonnées lorsque le nombre de partitions dans les données devient trop élevé pour être vu efficacement sur un seul écran.
L'interface ggplot2 + trelliscopejs est simple à utiliser, mais trelliscopejs offre aussi un mécanisme de traçage cloisonné qui vous donne beaucoup plus de souplesse quant au système de graphiques utilisé et à la façon de définir les « cognostics ». Vous allez tout apprendre à ce sujet dans ce chapitre !
<a href="https://www.bixi.com" target="_blank">Le réseau de vélos BIXI Montréal</a> fournit des données ouvertes pour chaque trajet, incluant la date, l'heure, la durée, ainsi que les stations de départ et d'arrivée. Dans ce chapitre, vous analyserez des données portant sur plus de 4 millions de trajets effectués en 2017, entre 546 stations. On peut poser de nombreuses questions exploratoires intéressantes à partir de ces données, et vous créerez des visualisations exploratoires allant de statistiques sommaires à des visualisations Trelliscope détaillées qui vous donneront un éclairage intéressant sur les données.
Exercice en cours