gapminder データセットを読み込んだので、さっそく中身を確認して理解していきましょう。
gapminder
gapminder と dplyr パッケージはすでに読み込んであります。コンソールに gapminder と入力して、オブジェクトを表示してください。
dplyr
このデータセットには、観測値（行）はいくつありますか？
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
この章では、表データに対して次の3つを行う方法を学びます。特定の観測値を抽出するフィルタリング、望む順序への並べ替え、列を追加・変更する変換（mutate）です。これらの各ステップが、データに関する疑問に答えるうえでどのように役立つかを確認します。
現在の演習
データは、グラフにすると理解や提示がしやすくなることがよくあります。この章では、ggplot2 パッケージを用いたデータ可視化の基本スキルを学び、さらに dplyr と ggplot2 が連携して有益なグラフを作成する流れを確認します。
これまでは各国×年といった個々の組み合わせについて問いに答えてきましたが、年ごとの各国の平均寿命のように、データの集約に関心があるかもしれません。ここでは、大規模なデータセットを扱いやすい要約に縮約する group_by と summarize の動詞を使う方法を学びます。
この章では、折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図の作成方法を学びます。各グラフに必要なデータ操作や前処理の違いを理解し、それぞれの可視化がデータ分析で果たす役割を把握します。
