赤緑色覚異常は意外と多く、色の美的要素に頼ると、受講者の一部はプロットを正しく読み取れなくなります。
それでもプロットで赤と緑を使ってよいのは、どのような場合でしょうか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
一枚の図は百の言葉に勝る――だからこそ、R の ggplot2 はグラフィカルなデータ解析にとても強力です。この章では、単にデータを描く段階から一歩進んで、さまざまな統計手法を適用していきます。線形モデルのバリエーション、記述統計と推測統計（平均、標準偏差、信頼区間）、そしてカスタム関数などを扱います。
Coordinates レイヤーは、データを効率的かつ正確に伝えるための、特定かつ便利なツールを提供します。ここでは、これらのレイヤーを効果的に使うさまざまな方法を学び、対数正規分布のデータセット、単位を持つ変数、周期データを明瞭に可視化できるようにします。
Facets を使うと、プロットを複数のペインに分割し、データセットのサブセットをそれぞれに表示できます。ここでは、facet のラップやグリッド配置の方法に加えて、ラベルをカスタマイズする方法を学びます。
優れた可視化を作るための技術が身についた今こそ、プロットをできる限り意味のあるものにすることが重要です。この章では、データ可視化のコミュニティで非推奨とされることが多い3種類のプロット（ヒートマップ、円グラフ、ダイナマイトプロット）を振り返ります。これらのプロットに潜む落とし穴と、自分で同じ失敗をしないための回避策を学びます。
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