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이 연습은 강의의 일부입니다
먼저 미국의 한 소도시 부동산 거래 데이터를 ggplot2로 시각화하며 본격적으로 공간 데이터를 다뤄 보겠습니다. 또한 ggmap 패키지를 소개해, 플롯에 공간적 맥락을 빠르게 추가하는 방법을 알아봅니다. 공간 데이터가 왜 특별한지, 그리고 강의 전반에서 다룰 대표적인 공간 데이터 유형이 무엇인지도 함께 살펴봅니다.
현재 연습
데이터 프레임에 저장된 공간 데이터만으로도 많은 작업을 할 수 있지만, 전용 공간 객체를 사용하면 훨씬 수월해집니다. 이 장에서는 sp 패키지가 제공하는 공간 객체 클래스, 특히 포인트와 폴리곤 데이터를 소개합니다. 세계 지도를 탐색하며 이러한 객체를 살펴보고, 서브셋팅하는 방법을 배웁니다. 이 객체 클래스를 익히는 보상으로, 입력으로 공간 객체를 필요로 하지만 지도를 아주 쉽게 만들어 주는 tmap 패키지를 보여 드립니다! 마지막에는 전 세계 인구 지도를 직접 만들어 보겠습니다.
sp 패키지도 래스터 데이터를 위한 일부 클래스를 제공하지만, raster 패키지가 더 유용한 클래스를 제공합니다. 이 장에서는 해당 클래스와 그 장점을 배우고, 이를 화면에 표시하는 방법을 익힙니다. 예시는 2장에서 다룬 인구 주제를 이어가되, 공간적·인구통계적으로 훨씬 더 정밀한 데이터셋을 살펴봅니다. 장의 후반부에서는 모든 시각화에서 핵심 요소이자 특히 지도에서 중요한 색상에 대해 배웁니다.
이 장에서는 원시 공간 데이터 파일에서 시작해 지도에 출처를 표기하기까지, 하나의 시각화를 완성하는 과정을 따라갑니다. 그 과정에서 R로 공간 데이터를 읽어들이는 법, 투영법과 좌표 기준 체계에 대한 이해, 공간 객체에 추가 데이터를 결합하는 방법, 그리고 지도를 다듬는 팁을 배우게 됩니다.