Di bab ini, Anda akan belajar melakukan tiga hal pada sebuah tabel: memfilter untuk pengamatan tertentu, menyusun pengamatan dalam urutan yang diinginkan, dan melakukan mutate untuk menambah atau mengubah kolom. Anda akan melihat bagaimana setiap langkah ini membantu Anda menjawab pertanyaan tentang data Anda.

Himpunan data gapminder

Memuat paket gapminder dan dplyr

Memahami sebuah data frame

Kata kerja filter

Menyaring untuk satu tahun

Menyaring satu negara dan satu tahun

Verba arrange

Mengurutkan observasi berdasarkan harapan hidup

Menyaring dan mengurutkan

Kata kerja mutate

Menggunakan mutate untuk mengubah atau membuat kolom

Menggabungkan filter, mutate, dan arrange

Pengolahan data

Sering kali cara yang lebih baik untuk memahami dan menyajikan data adalah sebagai grafik. Di bab ini, Anda akan mempelajari keterampilan dasar visualisasi data menggunakan paket ggplot2, dan melihat bagaimana paket dplyr dan ggplot2 bekerja erat untuk membuat grafik yang informatif.

Visualisasi dengan ggplot2

Penetapan variabel

Membandingkan populasi dan PDB per kapita

Membandingkan populasi dan harapan hidup

Skala logaritmik

Menggunakan skala log pada sumbu x

Menerapkan skala log pada sumbu x dan y

Estetika tambahan

Menambahkan warna pada diagram sebar

Menambahkan ukuran dan warna ke plot

Pencacahan

Membuat subgraf untuk setiap benua

Memfacet berdasarkan tahun

Visualisasi data

Sejauh ini Anda telah menjawab pertanyaan tentang pasangan negara-tahun individual, tetapi Anda mungkin tertarik pada agregasi data, seperti rata-rata harapan hidup semua negara pada tiap tahun. Di sini Anda akan belajar menggunakan verba group_by dan summarize, yang merangkum himpunan data besar menjadi ringkasan yang mudah dikelola.

Verba summarize

Merangkum median harapan hidup

Merangkum median angka harapan hidup pada 1957

Merangkum beberapa variabel pada tahun 1957

Kata kerja group_by

Meringkas per tahun

Membuat ringkasan per benua

Menyarikan berdasarkan benua dan tahun

Memvisualisasikan data yang diringkas

Memvisualisasikan median harapan hidup dari waktu ke waktu

Memvisualisasikan median PDB per kapita per benua dari waktu ke waktu

Membandingkan median harapan hidup dan median PDB per kapita per benua pada 2007

Pengelompokan dan peringkasan

Di bab ini, Anda akan belajar membuat plot garis, diagram batang, histogram, dan boxplot. Anda akan melihat bahwa setiap plot memerlukan metode manipulasi dan penyiapan data yang berbeda, dan Anda akan memahami bagaimana setiap jenis plot memainkan peran yang berbeda dalam analisis data.

Plot garis

Memvisualisasikan median PDB per kapita dari waktu ke waktu

Memvisualisasikan median PDB per kapita menurut benua dari waktu ke waktu

Plot batang

Memvisualisasikan median PDB per kapita menurut benua

Memvisualisasikan PDB per kapita menurut negara di Oceania

Histogram

Memvisualisasikan populasi

Memvisualisasikan populasi dengan sumbu x dalam skala log

Boxplot

Membandingkan PDB per kapita antar benua

Menambahkan judul ke grafik Anda

Kesimpulan

Jenis-jenis visualisasi

Gapminder

Course Glossary

Ini adalah pengantar bahasa pemrograman R, berfokus pada seperangkat alat yang kuat bernama Tidyverse. Anda akan mempelajari proses yang saling terkait antara manipulasi data dan visualisasi menggunakan alat dplyr dan ggplot2. Anda akan belajar memanipulasi data dengan memfilter, mengurutkan, dan meringkas himpunan data nyata berisi data historis negara untuk menjawab pertanyaan eksploratif. Selanjutnya, Anda akan mengubah data yang telah diproses ini menjadi plot garis, diagram batang, histogram, dan lainnya yang informatif dengan paket ggplot2. Anda akan merasakan nilai dari analisis data eksploratif dan kekuatan alat Tidyverse. Ini merupakan pengantar yang sesuai bagi mereka yang belum memiliki pengalaman dalam R dan tertarik melakukan analisis data.

Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengeklik "Show transcript" di kiri bawah video.
Glosarium kursus dapat ditemukan di sisi kanan pada bagian sumber daya.
Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju asesmen dengan mengeklik pemberitahuan kredit CPE di sisi kanan.

Pelajari dasar-dasar Tidyverse, penamaan ulang, pengurutan variabel, dan distribusi binomial.

Pengantar Tidyverse

Mulailah menjelajahi dan memvisualisasikan data Anda sendiri dengan tidyverse, kumpulan alat data science yang kuat dan populer di dalam R.

Plot garis

Create Your Free Account