1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R
Connected

ćwiczenie

Wnioski przez estetykę

Dodanie mapy do wykresu sprzedaży wyjaśnia część struktury danych: nie ma transakcji na wschód od rzeki Willamette ani na terenie kampusu Oregon State University. To po prostu konsekwencja rozmieszczenia domów w Corvallis – nie można sprzedać domu tam, gdzie go nie ma!

Prawdziwa wartość przestrzennej wizualizacji danych ujawnia się, gdy uzupełnisz wykres o dodatkowe zmienne, kodując je we właściwościach obiektów geometrycznych – takich jak kolor czy rozmiar. Wiesz już, jak to zrobić w ggplot2: wystarczy dodać kolejne mapowania w estetyce geom.

Sprawdźmy, czego jeszcze możesz się dowiedzieć o domach w Corvallis.

UWAGA: Wiele ćwiczeń w tym kursie wymaga stworzenia więcej niż jednego wykresu. Możesz przełączać się między wykresami za pomocą strzałek na dole okna „Plots" i powiększać wykres, klikając strzałki na karcie u góry okna „Plots".

Instrukcje 1/3

undefined XP
  • 1

    Przypisz kolor punktów do zmiennej year_built. Jak rozwijało się Corvallis jako miasto?

  • 2

    Przypisz rozmiar punktów do zmiennej bedrooms. Czy widać obszary z domami o mniejszej lub większej liczbie sypialni?

  • 3

    Przypisz kolor punktów do ceny za stopę kwadratową (czyli price / finished_squarefeet). Czy widać obszary oferujące lepszą „wartość" niż inne? Co sprawia, że ten wykres jest mało czytelny?