미학으로 얻는 인사이트
판매 데이터 플롯에 지도를 추가하면 데이터의 구조가 더 잘 드러나요. 예를 들어, Willamette 강의 동쪽이나 Oregon State University 캠퍼스 안에는 주택 판매가 없죠. 이는 Corvallis에서 집이 위치한 곳의 결과일 뿐이에요. 집이 없는 곳에서는 집을 팔 수 없으니까요!
공간적으로 데이터를 표시하는 진짜 가치는, 색(color)이나 크기(size) 같은 기하 객체의 속성을 통해 다른 변수를 함께 보여줄 때 생깁니다. 이건 이미 ggplot2 플롯에서 해보셨죠. 즉, geom의 미학(aesthetics)에 추가 매핑을 하면 됩니다.
이제 Corvallis의 주택에 대해 더 무엇을 알아낼 수 있는지 살펴보겠습니다.
NOTE: 이 강의의 많은 연습 문제에서는 두 개 이상의 플롯을 만들어야 합니다. 'Plots' 창 하단의 화살표로 플롯 사이를 전환할 수 있고, 'Plots' 창 상단 탭의 화살표를 클릭하면 플롯을 확대해서 볼 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 지리공간 데이터 시각화하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Map color to year_built
ggmap(corvallis_map) +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)