Estetiche per variabili categoriche e continue

Molte estetiche possono accettare variabili continue o categoriche, ma alcune sono limitate ai dati categorici. Quali estetiche sono applicabili solo ai dati categorici?

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In questo capitolo entrerai nel giusto mindset per sviluppare visualizzazioni significative con R. Capirai che, in quanto strumento di comunicazione, le visualizzazioni richiedono di pensare prima di tutto al tuo pubblico. Ti presenteremo anche le basi di ggplot2: i 7 diversi elementi grammaticali (layer) e le mappature estetiche.

Exercise 1: Introduzione Exercise 2: Esplora e spiega Exercise 3: Disegnare il tuo primo grafico Exercise 4: I tipi di colonne dei dati influenzano i tipi di grafico Exercise 5: La grammatica della grafica Exercise 6: Associare le colonne dei dati alle estetiche Exercise 7: Capire le variabili Exercise 8: Livelli di ggplot2 Exercise 9: Aggiungere geometrie Exercise 10: Modificare un singolo geom o tutti i geom Exercise 11: Salvare i grafici come variabili

Le mappature estetiche sono la pietra angolare del concetto di grammar of graphics. È qui che avviene la magia: trasformare dati continui e categorici in scale visive che permettono di accedere a una grande quantità di informazioni in pochissimo tempo. In questo capitolo capirai come scegliere le mappature estetiche migliori per i tuoi dati.

Exercise 1: Estetiche visibili Exercise 2: Tutto sulle estetiche: colore, forma e dimensione Exercise 3: Tutto sulle estetiche: color vs. fill Exercise 4: Tutto sulle estetiche: confrontare le estetiche Exercise 5: Estetiche per variabili categoriche e continue

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Exercise 6: Uso degli attributi Exercise 7: Tutto sugli attributi: color, shape, size e alpha Exercise 8: Tutto sugli attributi: conflitti con le estetiche Exercise 9: Spingere al massimo Exercise 10: Modificare le estetiche Exercise 11: Aggiornare le etichette estetiche Exercise 12: Impostare un'estetica fittizia Exercise 13: Buone pratiche per le estetiche Exercise 14: Mappature appropriate

La geometria di un grafico determina quali elementi visivi verranno utilizzati. In questo capitolo conoscerai le geometrie impiegate nei tre tipi di grafici più comuni che incontrerai: scatter plot, istogrammi e grafici a barre. Vedremo diversi modi per costruire questi grafici.

Exercise 1: Grafici a dispersione Exercise 2: Overplotting 1: insiemi di dati grandi Exercise 3: Overplotting 2: Valori allineati Exercise 4: Overplotting 3: Dati a bassa precisione Exercise 5: Overplotting 4: Dati interi Exercise 6: Istogrammi Exercise 7: Disegnare istogrammi Exercise 8: Posizioni negli istogrammi Exercise 9: Grafici a barre Exercise 10: Posizione nei grafici a barre e a colonne Exercise 11: Bar plot sovrapposti Exercise 12: Bar plot: palette di colori sequenziale Exercise 13: Grafici a linee Exercise 14: Grafici a linee di base Exercise 15: Serie temporali multiple

In questo capitolo esploreremo come la comprensione della struttura dei tuoi dati renda la visualizzazione molto più semplice. Inoltre, è il momento di rendere i grafici più gradevoli. Questo è l’ultimo passo del processo di data viz. Il layer Themes ti permetterà di creare grafici di qualità da pubblicazione direttamente in R. Nel prossimo corso vedremo alcuni layer aggiuntivi per includere più variabili nei tuoi grafici.

Exercise 1: Temi da zero Exercise 2: Spostare la legenda Exercise 3: Modificare gli elementi del tema Exercise 4: Modificare gli spazi bianchi Exercise 5: Flessibilità dei temi Exercise 6: Temi integrati Exercise 7: Esplorare ggthemes Exercise 8: Impostare i temi Exercise 9: Grafici di qualità da pubblicazione Exercise 10: Grafici esplicativi efficaci Exercise 11: Usare i geoms per grafici esplicativi Exercise 12: Usare annotate() per gli abbellimenti