オーバープロッティング1: 大規模データセット
geom_point() を使った散布図は、直感的でわかりやすく、広く使われています。ただし、オーバープロッティング（点の重なり）には常に注意が必要です。特に、次の4つの場合は注意しましょう。
- 大規模なデータセット
- 一方の軸で値がそろっている場合
- 精度の低いデータ
- 整数データ
通常、塗りつぶされた図形を使う場合は、アルファブレンディング（透明度を加える手法）が推奨されます。あるいは、不透明な中抜きの図形を使うこともできます。
小さな点は、データ点が密集している領域（重なりが多い部分）を含む大規模なデータセットに適しています。
ここでは、diamonds データセットを使って、大規模なデータセットでのオーバープロッティングへの対処方法を練習しましょう。
この演習はコースの一部です
ggplot2 を使ったデータ可視化入門
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 + ___