Investment Annual Summary 데이터 시각화
이제 보고서에 필요한 모든 데이터를 준비했으니, 독자가 보고서를 읽을 때 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 보고서에 포함될 플롯을 만들어 보겠습니다. 먼저 investment_annual_summary 데이터를 선 그래프로 시각화해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R Markdown으로 보고서 만들기
연습 안내
- 첫 번째 코드 청크의 10번째 줄에서,
dplyr패키지 다음에ggplot2패키지를 불러오세요. investment-annual-summary코드 청크에서investment_annual_summary데이터를 사용해 선 그래프를 만드세요.- x축에는 회계연도(
fiscal_year), y축에는 투자 금액(dollars_in_millions)을 표시하세요. region으로 색을 구분하여, 최종 보고서의 선 그래프에서 각 지역이 서로 다른 색으로 보이도록 하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
{"investment_report.Rmd":"---\ntitle: \"Investment Report\"\ndate: \"`r format(Sys.time(), '%d %B %Y')`\"\noutput: html_document\n---\n\n```{r data, include = FALSE}\nlibrary(readr)\nlibrary(dplyr)\n# Load the ggplot2 package here\n\ninvestment_annual_summary <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/d0251f26117bbcf0ea96ac276555b9003f4f7372/investment_annual_summary.csv\")\ninvestment_services_projects <- read_csv(\"https://assets.datacamp.com/production/repositories/5756/datasets/bcb2e39ecbe521f4b414a21e35f7b8b5c50aec64/investment_services_projects.csv\")\n```\n\n\n## Datasets \n\n### Investment Annual Summary\n\nThe `investment_annual_summary` dataset provides a summary of the dollars in millions provided to each region for each fiscal year, from 2012 to 2018.\n```{r investment-annual-summary}\nggplot(___, aes(___)) +\n ___ +\n labs(\n title = \"Investment Annual Summary\",\n x = \"Fiscal Year\",\n y = \"Dollars in Millions\"\n )\n```\n\n### Investment Projects in Brazil\n\nThe `investment_services_projects` dataset provides information about each investment project from 2012 to 2018. Information listed includes the project name, company name, sector, project status, and investment amounts.\n```{r brazil-investment-projects}\nbrazil_investment_projects <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\") \n```\n\n### Investment Projects in Brazil in 2018\n\n```{r brazil-investment-projects-2018}\nbrazil_investment_projects_2018 <- investment_services_projects %>%\n filter(country == \"Brazil\",\n date_disclosed >= \"2017-07-01\",\n date_disclosed <= \"2018-06-30\")\n```\n\n\n"}