स्टैट्स: sum और quantile

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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2

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4.8+

एक तस्वीर हज़ार शब्द कहती है, यही वजह है कि R ggplot2 ग्राफिकल डेटा एनालिसिस के लिए इतना पावरफुल टूल है। इस चैप्टर में, आप सिर्फ डेटा प्लॉट करने से आगे बढ़कर तरह-तरह की सांख्यिकीय विधियाँ लागू करेंगे। इनमें कई प्रकार के लीनियर मॉडल, डिस्क्रिप्टिव और इन्फ़रेंशियल स्टैटिस्टिक्स (mean, standard deviation और confidence intervals) और कस्टम फंक्शंस शामिल हैं।

Exercise 1: Geoms के साथ Stats Exercise 2: Smoothing Exercise 3: Grouping वैरिएबल्स Exercise 4: stat_smooth में बदलाव Exercise 5: stat_smooth में बदलाव (2)Exercise 6: स्टैट्स: sum और quantile

वर्तमान अभ्यास

Exercise 7: क्वांटाइल्स Exercise 8: stat_sum का उपयोग Exercise 9: Geoms के बाहर Stats Exercise 10: तैयारी Exercise 11: position objects का उपयोग Exercise 12: Plotting के अलग-अलग रूप

Coordinates लेयर्स डेटा को कुशलता और सटीकता से कम्युनिकेट करने के लिए विशेष और बहुत उपयोगी टूल देती हैं। यहाँ हम इन लेयर्स का प्रभावी इस्तेमाल करने के अलग-अलग तरीकों को देखेंगे, ताकि आप lognormal डेटासेट्स, यूनिट्स वाले वैरिएबल्स, और periodic डेटा को साफ़ तौर पर विज़ुअलाइज़ कर सकें।

Exercise 1: Coordinates Exercise 2: ज़ूम इन करना Exercise 3: आस्पेक्ट रेशियो I: 1:1 रेशियो Exercise 4: आस्पेक्ट रेशियो II: रेशियो सेट करना Exercise 5: Expand और clip Exercise 6: Coordinates बनाम Scales Exercise 7: लॉग-ट्रांसफ़ॉर्मिंग स्केल्स Exercise 8: ट्रांसफ़ॉर्म्ड स्केल्स पर स्टैट्स जोड़ना Exercise 9: डबल और फ्लिप्ड अक्ष Exercise 10: उपयोगी डबल अक्ष Exercise 11: धुरों को फ्लिप करना I Exercise 12: एक्सिस फ्लिप करना II Exercise 13: Polar coordinates Exercise 14: Pie charts Exercise 15: विंड रोज़ प्लॉट्स

Facets आपको प्लॉट्स को कई पैन में बाँटने देते हैं, जिनमें से हर एक डेटासेट के सबसेट दिखाता है। यहाँ आप सीखेंगे कि facets को कैसे wrap करें और उन्हें grid में अरेंज करें, साथ ही कस्टम लेबलिंग कैसे दें।

Exercise 1: Facets लेयर Exercise 2: Facet लेयर की बुनियाद Exercise 3: कई वैरिएबल Exercise 4: Formula नोटेशन Exercise 5: फेसेट लेबल और क्रम Exercise 6: Facets को लेबल करना Exercise 7: क्रम सेट करना Exercise 8: Facet plotting spaces Exercise 9: Variable plotting spaces I: continuous variables Exercise 10: Variable plotting spaces II: श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स Exercise 11: Facet wrap और margins Exercise 12: कई स्तरों के लिए Wrapping Exercise 13: मार्जिन प्लॉट्स

अब जब आपके पास बेहतरीन विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की तकनीकी स्किल्स हैं, तो यह ज़रूरी है कि आप उन्हें जितना हो सके उतना अर्थपूर्ण बनाएँ। इस चैप्टर में, आप तीन प्लॉट टाइप्स की समीक्षा करेंगे जिन्हें डेटा विज़ कम्युनिटी में आमतौर पर हतोत्साहित किया जाता है: heat maps, pie charts, और dynamite plots। आप इन प्लॉट्स की कमियों को समझेंगे और यह भी कि खुद इन गलतियों से कैसे बचें।

Exercise 1: Best practices: bar plots Exercise 2: Bar plots: डायनामाइट प्लॉट्स Exercise 3: Bar plots: पोज़िशन डॉजिंग Exercise 4: Bar plots: समेकित डेटा का उपयोग Exercise 5: हीटमैप्स: उपयोग का परिदृश्य Exercise 6: हीट मैप्स Exercise 7: उपयोगी हीट मैप्स Exercise 8: हीटमैप के विकल्प Exercise 9: जब अच्छा डेटा खराब प्लॉट बनाता है Exercise 10: Origin को दबाना (Suppression of the origin)Exercise 11: Color blindness Exercise 12: आम समस्याएँ