or
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Di bab ini, Anda akan melihat sekilas data yang akan Anda gunakan sepanjang kursus: hubungan antara jam kerja mingguan dan kompensasi moneter di negara-negara Eropa, menurut International Labour Organization (ILO). Setelah itu, Anda akan langsung menyelami dan menemukan korelasi yang mencolok melalui visualisasi eksploratif. Anda kemudian akan menerapkan tampilan kustom pada grafik tersebut – mengubah plot biasa menjadi visualisasi data yang estetis dan unik.
Barchart, scatter plot, dan histogram mungkin merupakan visualisasi data yang paling umum dan efektif. Namun, terkadang ada cara yang lebih baik untuk menyoroti temuan yang ingin Anda sampaikan kepada audiens. "Dot plot" membantu kita lebih memahami perubahan dalam data: misalnya perkembangan dari waktu ke waktu. Di bab ini, Anda akan membangun visualisasi kustom dan unik yang menekankan serta menjelaskan satu aspek tertentu dari cerita yang ingin Anda sampaikan.
Dulu, peneliti dan analis data membuat plot di R lalu menyalinnya secara manual ke dokumen LaTeX atau Word. Kini, seluruh laporan dapat diproduksi dan direproduksi langsung dari R dan RStudio menggunakan bahasa RMarkdown – menggabungkan potongan kode R, prosa terformat, tabel, dan plot. Di bab ini, Anda akan mengambil temuan, hasil, dan grafik sebelumnya dan mengintegrasikannya ke dalam laporan semacam itu untuk menyampaikan cerita yang perlu disampaikan.
Atasan, klien, atau dosen Anda biasanya mengharapkan hasil yang akurat dan disajikan dalam struktur yang jelas dan ringkas. Namun, menyajikan laporan yang tertata rapi dan unik di atas itu merupakan nilai tambah, dan RMarkdown dapat disesuaikan untuk mencapainya. Di bab terakhir ini, Anda akan mengambil laporan dari bab sebelumnya dan memberinya merek dengan gaya kustom dan unik milik Anda.
Latihan Saat Ini