多くの視覚属性は連続変数とカテゴリ変数のどちらにも対応していますが、中にはカテゴリデータにしか使えないものもあります。カテゴリデータにのみ適用できる視覚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を使って情報を的確に伝える可視化を作成するための考え方を学びます。可視化は情報を伝える手段であり、まず見る人のことを考える必要があると理解できます。また、ggplot2の基礎となる7つの文法要素（レイヤー）と、視覚属性へのマッピングについても学びます。
視覚属性へのマッピングは、「グラフィックスの文法」に基づくグラフ作成の中核となる考え方です。この仕組みの魅力は、連続データやカテゴリデータを視覚的なスケールに変換し、短時間で多くの情報を読み取れるようにする点にあります。この章では、データに最も適した視覚属性へのマッピングを選ぶ方法を学びます。
現在の演習
グラフの幾何要素は、データをどのような形で表現するかを決めます。この章では、よく使われる3種類のグラフ、散布図・棒グラフ・折れ線グラフで使用する幾何要素について学びます。さらに、これらのグラフを作成するさまざまな方法も紹介します。
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ほど簡単になるかを学びます。さらに、いよいよグラフの見た目を整えていきます。これはデータ可視化の最後のステップです。テーマのレイヤーを使えば、R上で直接、出版物に掲載できる品質のグラフを作成できます。次のコースでは、グラフにさらに多くの変数を取り入れるためのレイヤーについて学びます。
