多くの美的属性は連続変数・カテゴリ変数どちらでも受け取れますが、中にはカテゴリデータに限定されるものもあります。カテゴリデータにのみ適用できる美的属性はどれでしょうか。
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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
この章では、R で意味のある可視化を作るための考え方を身につけます。可視化はコミュニケーションの手段であり、まず受け手（オーディエンス）を意識する必要があることを理解します。さらに、ggplot2 の基本――7つの文法要素（レイヤー）と美的マッピング――を紹介します。
美的マッピングは、Grammar of Graphics に基づくプロットの中核です。ここで起こるのは、連続値やカテゴリ値を、短時間で多くの情報にアクセスできる視覚的スケールへと変換する“魔法”です。この章では、データに最適な美的マッピングの選び方を学びます。
現在の演習
プロットの幾何要素は、どの視覚要素を使うかを決めます。この章では、よく使われる3種類のプロット――散布図、ヒストグラム、棒グラフ、そして折れ線グラフ――で用いる幾何要素に慣れていきます。これらのプロットを構築するさまざまな方法を見ていきます。
この章では、データの構造を理解することでデータ可視化がどれだけ楽になるかを探ります。あわせて、プロットを見栄え良く仕上げる段階にも入ります。これはデータ可視化の最終ステップです。Themes レイヤーを使えば、R だけで出版品質のプロットを作成できます。次のコースでは、プロットに変数をさらに追加できる追加レイヤーも扱います。
