Explore e explique

Neste vídeo, fizemos a distinção entre gráficos para explorar e gráficos para explicar os dados. Quais das alternativas a seguir normalmente NÃO correspondem a gráficos exploratórios?

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Introdução à visualização de dados com ggplot2

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Neste capítulo, colocaremos você no estado de espírito certo para desenvolver visualizações significativas com o R. Você entenderá que, como ferramenta de comunicação, as visualizações exigem que você pense primeiro no seu público. Você também conhecerá os conceitos básicos do ggplot2: os 7 elementos gramaticais diferentes (camadas) e os mapeamentos estéticos.

Exercise 1: Introdução Exercise 2: Explore e explique

Exercício atual

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

Os mapeamentos estéticos são a base da gramática do conceito de plotagem de gráficos. É aqui que a mágica acontece, convertendo dados contínuos e categóricos em escalas visuais que fornecem acesso a uma grande quantidade de informações em um tempo muito curto. Neste capítulo, você entenderá 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 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 familiarizá-lo com as geometrias usadas nos três tipos de gráficos mais comuns que você encontrará: gráficos de dispersão, gráficos de barras e gráficos de linhas. Veremos uma variedade de maneiras diferentes 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, exploraremos como a compreensão da estrutura de seus dados facilita muito a visualização de dados. Além disso, é hora de deixar nossos gráficos bonitos. Esta é a última etapa do processo de visualização de dados. A camada de temas permitirá que você faça 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