オーバープロット対策 1：大規模データ
散布図（geom_point()）は直感的で分かりやすく、とても一般的ですが、次の4つの状況では特に、オーバープロットを常に意識する必要があります。
- 大規模データ
- 片方の軸上で値がそろっている場合
- 低精度のデータ
- 整数データ
通常、塗りつぶしのマーカーを使う場合は、アルファブレンディング（透明度を加える）が推奨されます。別案として、不透明で中抜きの形状を使う方法もあります。
密度の高い領域（重なりが多い）を含む大規模データには、小さな点が適しています。
ここでは diamonds データセットを使って、大規模データの場合の対処法を練習します。
この演習はコースの一部です
ggplot2 で始めるデータ可視化入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot price vs. carat, colored by clarity
plt_price_vs_carat_by_clarity <- ggplot(diamonds, aes(carat, price, color = clarity))
# Add a point layer with tiny points
plt_price_vs_carat_by_clarity + ___