Estética para variáveis categóricas e contínuas

Muitas das estéticas podem aceitar variáveis contínuas ou categóricas, mas algumas são restritas a dados categóricos. Qual estética é aplicável somente a dados categóricos?

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Neste capítulo, vamos colocar você na mentalidade certa para desenvolver visualizações significativas com R. Você vai entender que, como ferramenta de comunicação, as visualizações exigem que você pense primeiro no seu público. Você também será apresentado aos fundamentos do ggplot2 — os 7 diferentes elementos gramaticais (camadas) e os mapeamentos estéticos.

Exercise 1: Introdução Exercise 2: Explore e explique Exercise 3: Desenhando seu primeiro gráfico Exercise 4: Os tipos de colunas de dados afetam os tipos de gráficos Exercise 5: A gramática dos gráficos Exercise 6: Mapeamento de colunas de dados para estética Exercise 7: Compreensão das variáveis Exercise 8: Camadas do ggplot2 Exercise 9: Adição de geometrias Exercise 10: Alterar um ou todos os geoms Exercise 11: Salvando gráficos como variáveis

Mapeamentos estéticos são a base do conceito de gramática de gráficos. É aqui que a mágica acontece — convertendo dados contínuos e categóricos em escalas visuais que dão acesso a uma grande quantidade de informação em muito pouco tempo. Neste capítulo, você vai entender como escolher os melhores mapeamentos estéticos para seus dados.

Exercise 1: Estética visível Exercise 2: Tudo sobre estética: cor, forma e tamanho Exercise 3: Tudo sobre estética: cor vs. preenchimento Exercise 4: Tudo sobre estética: comparando a estética Exercise 5: Estética para variáveis categóricas e contínuas

Exercicio Atual

Exercise 6: Uso de atributos Exercise 7: Tudo sobre atributos: cor, forma, tamanho e alfa Exercise 8: Tudo sobre atributos: conflitos com a estética Exercise 9: Fazer o máximo Exercise 10: Modificação da estética Exercise 11: Atualização de rótulos estéticos Exercise 12: Definir uma estética fictícia Exercise 13: Práticas recomendadas de estética Exercise 14: Mapeamentos apropriados

A geometria de um gráfico determina quais elementos visuais serão usados. Neste capítulo, vamos familiarizar você com as geometrias usadas nos três tipos de gráficos mais comuns que você vai encontrar — gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de linhas. Vamos explorar diferentes maneiras de construir esses gráficos.

Exercise 1: Gráficos de dispersão Exercise 2: Sobreposição 1: grandes conjuntos de dados Exercise 3: Sobreposição 2: valores alinhados Exercise 4: Sobreposição 3: Dados de baixa precisão Exercise 5: Sobreposição 4: Dados inteiros Exercise 6: Histogramas Exercise 7: Desenho de histogramas Exercise 8: Posições em histogramas Exercise 9: Gráficos de barras Exercise 10: Posição em gráficos de barras e colunas Exercise 11: Gráficos de barras sobrepostos Exercise 12: Gráficos de barras: paleta de cores sequenciais Exercise 13: Gráficos de linhas Exercise 14: Gráficos de linha básicos Exercise 15: Várias séries temporais

Neste capítulo, vamos explorar como entender a estrutura dos seus dados torna a visualização de dados muito mais fácil. Além disso, é hora de deixar nossos gráficos bonitos. Esta é a última etapa do processo de visualização de dados. A camada Themes vai permitir que você crie gráficos com qualidade de publicação diretamente no R. No próximo curso, veremos algumas camadas extras para adicionar mais variáveis aos seus gráficos.

Exercise 1: Temas do zero Exercise 2: Movendo a legenda Exercise 3: Modificação de elementos do tema Exercise 4: Modificação de espaços em branco Exercise 5: Flexibilidade do tema Exercise 6: Temas incorporados Exercise 7: Explorando o ggthemes Exercise 8: Definição de temas Exercise 9: Gráficos com qualidade de publicação Exercise 10: Gráficos explicativos eficazes Exercise 11: Uso de geoms para gráficos explicativos Exercise 12: Uso de annotate() para embelezamentos