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Uma imagem vale mais que mil palavras, e é por isso que o ggplot2 do R é uma ferramenta tão poderosa para a análise de dados gráficos. Neste capítulo, você passará da simples plotagem de dados para a aplicação de vários métodos estatísticos. Isso inclui uma variedade de modelos lineares, estatísticas descritivas e inferenciais (média, desvio padrão e intervalos de confiança) e funções personalizadas.
As camadas de coordenadas oferecem ferramentas específicas e muito úteis para a comunicação de dados com eficiência e precisão. Aqui, veremos as várias maneiras de usar essas camadas de forma eficaz, para que você possa visualizar claramente conjuntos de dados lognormais, variáveis com unidades e dados periódicos.
As facetas permitem que você divida os gráficos em vários painéis, cada um exibindo subconjuntos do conjunto de dados. Aqui você aprenderá a envolver facetas e organizá-las em uma grade, além de fornecer rotulagem personalizada.
Agora que você tem as habilidades técnicas para fazer ótimas visualizações, é importante torná-las o mais significativas possível. Neste capítulo, você analisará três tipos de gráficos que são comumente desencorajados na comunidade de visualização de dados: mapas de calor, gráficos de pizza e gráficos de dinamite. Você aprenderá as armadilhas dessas tramas e como evitar cometer esses erros.
Exercício atual