이 장에서는 plotly로 만드는 기본 그래픽을 소개합니다. 일변량과 이변량 분포를 보여 주는 첫 번째 인터랙티브 그래픽을 만들어 볼 거예요. 또한 ggplot2 그래픽을 손쉽게 인터랙티브 plotly 그래픽으로 변환하는 방법도 익힙니다.

plotly란 무엇인가요?

강의 소개 이어서 살펴보기

ggplot2 산점도 변환하기

단변량 그래픽

히스토그램

막대 그래프

이변량 그래픽

첫 번째 산점도

첫 번째 누적 막대 그래프

상자 그림

plotly 소개

이 장에서는 그래픽의 외형을 커스터마이즈하고, 불투명도, 기호, 색상을 활용해 메시지를 더 명확하게 전달하는 방법을 배웁니다. 축을 변환하고 라벨을 지정하는 법, 그래프의 호버 정보도 원하는 대로 설정하는 법을 익힙니다.

트레이스 사용자 지정하기

색상과 불투명도

대체 색상 형식

크기와 기호

색상을 현명하게 활용하기

세 번째 변수 추가하기

색상 너머: 심벌

색상 스케일 변환하기

호버 정보

일부 hover 정보 제거하기

hoverinfo에 항목 추가하기

사용자 지정 hoverinfo

레이아웃 사용자 지정

산점도 다듬기

테마 맞추기

그래픽 스타일링과 커스터마이징

이 장에서는 기본 plotly 차트를 넘어 더 복잡한 관계와 큰 데이터셋을 탐색합니다. 트레이스를 레이어링하고, 소플롯과 산점도 행렬을 만들며, 구간화된 산점도를 생성하는 방법을 배웁니다.

트레이스 레이어링

선형 스무더 추가하기

겹쳐 그린 밀도 그래프

서브플롯

수동 패싯

자동 패싯 만들기

그래프와 축 제목

축 제목 다듬기

산점도 행렬

첫 번째 SPLOM 만들기

색상 사용자 지정

모양 다듬기

빈 산점도

산점도 빈닝하기

고급 차트

마지막 장에서는 plotly 도구 상자를 활용해 2018년 미국 중간선거 결과를 탐색하고, 그 과정에서 plotly로 지도를 만드는 방법을 익힙니다.

2018년 선거 데이터 소개

유권자 참여율이 올랐나요?

기준선 추가하기

어느 주의 투표율이 가장 높았나요?

상원 선거에는 얼마나 지출되었을까요?

가장 많은 지출을 한 후보는 누구일까요?

단계 구분도(Choropleth)

유권자 투표율 변화 매핑하기

상원의원 당선자 매핑

지도에 포인트 추가하기

지리 레이아웃

다각형에서 지도까지

상원의원 선거 승자 매핑, 다시 해보기

카운티 수준의 등치 지역도

마무리

사례 연구

Wine datasets

Midterm election datasets

Video game sales and ratings dataset

인터랙티브 그래픽은 그려진 데이터를 직접 조작해 더 깊이 이해할 수 있게 해 줍니다. 예를 들어, 새로운 그래프를 만들지 않고도 데이터의 일부 구간을 확대해서 볼 수 있어요. 이 강의에서는 R 프로그래밍 언어와 plotly를 사용해 인터랙티브 그래픽을 만들고 커스터마이즈하는 방법을 배웁니다. 그 과정에서 데이터 시각화 모범 사례를 복습하고, 산점도 행렬과 구간화된 산점도와 같은 새로운 차트 유형도 살펴봅니다.

<h2>plotly로 인터랙티브 데이터 시각화를 구축하세요 </h2>
대화형 그래픽을 사용하면 그래프화된 데이터를 조작하여 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 인터랙티브 그래픽을 사용하면 새 그래프를 만들 필요 없이 데이터의 일부를 확대해서 볼 수 있습니다. 이 강의에서는 R을 사용하여 plotly에서 인터랙티브 그래픽을 만들고 맞춤 설정하는 방법을 배우게 됩니다.
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<h2>plotly 사용 시작하기</h2>
강의는 plotly 소개와 함께 시작하며, 이 R 패키지를 사용해 만들 수 있는 다양한 그래프를 살펴봅니다. 여기에는 히스토그램, 막대그래프, 이변량 그래픽, 산점도, 상자그림이 포함됩니다. 또한 ggplot2 산점도를 plotly로 변환하는 방법도 배우게 되어, 그래픽과 대시보드를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 
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<h2>plotly 그래프와 대시보드 만들기 살펴보기 </h2>
강의의 다음 두 장에서는 그래픽을 맞춤 설정해 완벽한 대시보드를 만드는 방법과, 마우스를 올렸을 때 표시되는 정보를 추가해 세부 사항과 깊이를 더하는 방법을 알려드립니다. 그다음에는 복잡한 관계와 더 큰 데이터세트를 시각화하는 고급 차트로 넘어갑니다. 이 강의를 완료하면 수동 및 자동 패싯, 빈 산포도, 그리고 첫 번째 산포도 행렬(SPLOM)을 만들 수 있게 됩니다.
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<h2>실제 데이터로 시각화 만들기 </h2>
이 강의의 마지막 장에서는 새롭게 익힌 plotly 기술을 사용해 2018년 미국 선거 결과를 시각화합니다. 포트폴리오에서 첫 번째 인터랙티브 Plotly Dash를 만들고, 이 유용한 데이터 시각화 도구를 사용해 지도를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 

Introduction to the Tidyverse

R에서 Plotly를 사용하여 대화형 데이터 시각화를 만들어 데이터 스토리텔링을 향상하세요.

R로 배우는 plotly 인터랙티브 데이터 시각화

R에서 plotly로 대화형 시각화를 만들어 데이터 스토리텔링을 강화하는 방법을 학습합니다.

2018년 선거 데이터 소개

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