W tym rozdziale poznasz trzy składniki pliku Markdown: kod, tekst i metadane. Nauczysz się też dodawać i modyfikować każdy z tych elementów we własnych raportach, tworząc pierwsze pliki Markdown.

Wprowadzenie do R Markdown

Tworzenie pierwszego pliku R Markdown

Dodawanie bloków kodu do pliku

Dodawanie i formatowanie tekstu

Opcje

* or **

Formatowanie tekstu

Dodawanie sekcji do raportu

Dodawanie linków i obrazów

Nagłówek YAML

Edytowanie nagłówka YAML

Formatowanie daty

Pierwsze kroki z R Markdown

W tym rozdziale skorzystasz z dplyr, aby rozpocząć analizę zbiorów danych IFC Banku Światowego i uwzględnić wyniki analiz w raporcie. Następnie stworzysz wizualizacje danych za pomocą ggplot2 i nauczysz się kontrolować sposób wyświetlania wykresów w skompilowanym raporcie.

Analiza danych

Filtrowanie danych dla wybranego kraju

Filtrowanie danych dla konkretnego roku

Odwoływanie się do wyników kodu w raporcie

Dodawanie wykresów

Wizualizacja danych z podsumowania rocznych inwestycji

Wizualizacja wszystkich projektów dla jednego kraju

Wizualizacja wszystkich projektów dla jednego kraju i roku

Opcje wykresów

Globalne ustawianie opcji fragmentów kodu

Lokalne ustawianie opcji fragmentów kodu

Dodawanie podpisów do wykresów

Dodawanie analiz i wizualizacji

Skoro wiesz już, jak dodawać, nazywać i modyfikować fragmenty kodu, czas poznać opcje fragmentów kodu. Pozwalają one decydować, czy kod i jego wyniki mają być widoczne w skompilowanym raporcie. Odkryjesz też, jak tworzyć listy i tabele do umieszczenia w raporcie.

Porządkowanie raportu

Tworzenie listy punktowanej

Tworzenie listy numerowanej

Dodawanie tabeli

Opcje fragmentów kodu

Porównanie opcji bloków kodu

Zwijanie bloków w raporcie wynikowym

Modyfikowanie raportu za pomocą opcji include i echo

Ostrzeżenia, komunikaty i błędy

Ukrywanie komunikatów

Ukrywanie ostrzeżeń

Ulepszanie raportu

W tym ostatnim rozdziale nauczysz się dostosowywać raport – dodasz spis treści i dołączysz plik CSS do nagłówka YAML, aby nadać raportom wygląd zgodny z identyfikacją wizualną marki. Dowiesz się również, jak efektywnie generować nowe raporty z danych za pomocą parametrów, co pozwoli zaoszczędzić czas potrzebny na ręczne aktualizowanie istniejących raportów.

Dodawanie spisu treści

Określanie nagłówków i numerowania sekcji

Dodawanie opcji spisu treści

Tworzenie raportu z parametrem

Dodawanie parametru do raportu

Tworzenie nowego raportu przy użyciu parametru

Wiele parametrów

Dodawanie wielu parametrów do raportu

Tworzenie nowego raportu przy użyciu wielu parametrów

Dostosowywanie raportu

Dostosowywanie stylu raportu

Dostosowywanie nagłówka i spisu treści

Dostosowywanie tytułu, autora i daty

Odwoływanie się do pliku CSS

Gratulacje!

Investment Services Projects

Investment Annual Summary

R Markdown to prosty w użyciu język formatowania, który pozwala wydobywać wnioski z danych i prezentować je w postaci pliku PDF, HTML lub aplikacji Shiny. W tym kursie nauczysz się tworzyć i modyfikować każdy element pliku Markdown – kod, tekst i metadane. Będziesz analizować dane za pomocą dplyr, tworzyć wizualizacje przy użyciu ggplot2 oraz opracowywać analizy i wykresy w formie raportów. Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w budowaniu raportów, pracując z rzeczywistymi danymi Międzynarodowej Korporacji Finansowej (IFC) – dowiesz się, jak efektywnie organizować raporty za pomocą opcji fragmentów kodu, tworzyć listy i tabele oraz dodawać spis treści. Pod koniec kursu będziesz potrafić wzbogacać raporty o własne czcionki i kolory, korzystając z parametrów i kaskadowych arkuszy stylów (CSS).

Introduction to the Tidyverse

R Markdown to łatwy język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.

Raportowanie z R Markdown

R Markdown to łatwy w użyciu język formatowania do tworzenia dynamicznych raportów z kodu R.

Formatowanie tekstu

Raportowanie z R Markdown

Interaktywne ćwiczenie praktyczne