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".
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Map color to year_built
ggmap(corvallis_map) +
geom_point(aes(lon, lat), data = sales)