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Este exercício faz parte do curso
Neste capítulo, você vai dar uma primeira olhada nos dados com que vai trabalhar ao longo do curso: a relação entre horas de trabalho semanais e remuneração monetária em países europeus, segundo a International Labour Organization (ILO). Em seguida, você vai direto ao ponto e descobre uma correlação impressionante usando uma visualização exploratória. Depois, aplica um visual personalizado a esse gráfico — transformando um plot comum em uma visualização de dados bonita e única.
Gráficos de barras, de dispersão e histogramas são provavelmente as visualizações de dados mais comuns e eficazes. Mesmo assim, às vezes existem maneiras ainda melhores de destacar visualmente a descoberta que você quer comunicar. Os chamados "dot plots" nos ajudam a compreender melhor mudanças nos dados, como a evolução ao longo do tempo. Neste capítulo, você vai construir uma visualização única e personalizada que enfatiza e explica exatamente um aspecto da história que você quer contar.
Antigamente, pesquisadores e analistas de dados geravam gráficos no R e depois os copiavam, com muito trabalho, para seus documentos em LaTeX ou Word. Hoje, relatórios inteiros podem ser produzidos e reproduzidos dentro do R e do RStudio, usando a linguagem RMarkdown — combinando trechos de R, texto formatado, tabelas e gráficos. Neste capítulo, você vai pegar suas descobertas, resultados e gráficos anteriores e integrá-los em um relatório para contar a história que precisa ser contada.
Seu chefe, cliente ou professor normalmente espera resultados precisos, apresentados de forma clara e objetiva. Porém, entregar um relatório bem formatado e com identidade própria é um diferencial — e o RMarkdown pode ser personalizado para isso. Neste último capítulo, você vai pegar o relatório do capítulo anterior e dar a ele um estilo único e com a sua cara.
Exercício atual