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この演習はコースの一部です
この章では、Amazon の購買グラフの一部を探索します。これまでに学んだ内容を土台に、重要な商品を見つけ、購買を促す要因を明らかにします。また、異なる期間のグラフを比較し、時間とともにグラフがどう変化するかも確認します。
現在の演習
このレッスンでは、"#rstats" の会話を手がかりに、R に関する Twitter データを探索します。まずは生データを確認し、どのようにグラフを構築するか方針を考えます。方法はいくつかありますが、ここではリツイートとメンションの2通りを扱います。これらのグラフを作成し、いくつかの指標で比較します。
この章では、シカゴのバイクシェアネットワークのデータを分析します。入門コースで扱った概念を土台にしつつ、重み付きエッジを扱うための新しい概念も加えます。やや生データに近い状態から始め、見つけたデータソースからどのようにグラフを構築していくかも学びます。
ここまでの可視化はすべて igraph の描画機能を使ってきました。これはグラフデータを描く強力な方法を多く提供します。しかし、ggplot2 のような他の描画フレームワークや、d3.js のようなインタラクティブなフレームワークで操作したい人も多いでしょう。このレッスンでは、ggplot2 を基盤とする他の可視化ライブラリを見ていきます。さらに、ハイブプロットのような「ヘアボール」ではない手法や、インタラクティブ／アニメーションのプロット作成についても扱います。