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Analisando dados do Censo dos EUA em R

Combinando e unindo conjuntos de dados geográficos do Censo

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Este exercicio faz parte do curso

Analisando dados do Censo dos EUA em R

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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Neste capítulo, você vai aprender o básico de como trabalhar com dados do Censo no R usando o tidycensus. Vai obter dados com funções do tidycensus, pesquisar por dados e criar um gráfico básico.

Exercise 1: Dados do Censo em R: uma visão geral Exercise 2: Obtenha e configure sua chave da API do Census Exercise 3: Obtendo dados do Census com o tidycensus Exercise 4: Funcionalidades básicas do tidycensus Exercise 5: Entendendo as opções do tidycensus Exercise 6: Dados tidy e wide no tidycensus Exercise 7: Buscando dados com o tidycensus Exercise 8: Carregando variáveis no tidycensus Exercise 9: Explorando variáveis com ferramentas do tidyverse Exercise 10: Visualizando dados do Census com ggplot2 Exercise 11: Comparando geografias com visualizações no ggplot2 Exercise 12: Personalizando visualizações do ggplot2 com dados da ACS

Neste capítulo, você aprende a usar ferramentas do tidyverse para preparar dados do US Census e da American Community Survey. Você também aprende a lidar com margens de erro na ACS.

Exercise 1: Tabelas e variáveis de resumo no tidycensus Exercise 2: Baixar e visualizar uma tabela de dados do ACS Exercise 3: Obtenha uma variável de resumo e calcule porcentagens Exercise 4: Tratamento de dados do Censo com ferramentas tidy Exercise 5: Encontrando o maior grupo por condado Exercise 6: Recodificando variáveis e calculando somas por grupo Exercise 7: Comparando estimativas da ACS em vários anos Exercise 8: Trabalhando com margens de erro no tidycensus Exercise 9: Inspecionando margens de erro Exercise 10: Usando funções de margem de erro no tidycensus Exercise 11: Calculando margens de erro por grupo Exercise 12: Visualizando margens de erro do ACS Exercise 13: Exploração visual rápida das margens de erro do ACS Exercise 14: Personalizando um gráfico de margem de erro no ggplot2

Neste capítulo, você vai aprender a trabalhar com dados geográficos do US Census Bureau no R usando o pacote tigris.

Exercise 1: Entendendo a geografia do censo e os fundamentos do tigris Exercise 2: Obtendo arquivos de limites do Census com tigris Exercise 3: Obtendo feições geográficas com tigris Exercise 4: Entendendo a estrutura de objetos do tigris Exercise 5: Personalizando opções do tigris Exercise 6: Arquivos TIGER/Line e de limites cartográficos Exercise 7: Obtendo dados como objetos simple features Exercise 8: Definindo um diretório de cache Exercise 9: Trabalhando com shapefiles históricos Exercise 10: Combinando e unindo conjuntos de dados geográficos do Censo

Exercicio Atual

Exercise 11: Combinando conjuntos de dados do mesmo tipo tigris Exercise 12: Obtendo dados para vários estados Exercise 13: Combinando dados de um data frame externo Exercise 14: Plotando dados com tigris e ggplot2 Exercise 15: Plotando simple features com geom_sf()Exercise 16: Personalizando gráficos com geom_sf()

Neste capítulo, você vai aprender a obter geometria de features com o pacote tidycensus e usar ggplot2 e mapview para criar mapas estáticos e interativos personalizados de dados do Censo dos EUA.

Exercise 1: Geometria de feições simples e tidycensus Exercise 2: Obtendo geometria de simple feature Exercise 3: Unindo dados de tigris e tidycensus Exercise 4: Deslocando a geometria do Alasca e do Havaí Exercise 5: Mapeando dados demográficos com ggplot2 Exercise 6: Criando um mapa coroplético Exercise 7: Modificando as cores do mapa Exercise 8: Personalizando a saída do mapa Exercise 9: Mapeamento demográfico avançado Exercise 10: Mapas de símbolos graduados Exercise 11: Mapas facetados com ggplot2 Exercise 12: Visualização interativa com mapview Exercise 13: Fluxos de trabalho cartográficos com tigris e tidycensus Exercise 14: Gerando pontos aleatórios com sf Exercise 15: Obtendo dados para cartografia com tigris Exercise 16: Criando um mapa de densidade por pontos com ggplot2 Exercise 17: Próximos passos para trabalhar com dados demográficos em R