or
Acest exercițiu face parte din cursul
În acest capitol, vei face cunoștință cu datele cu care vei lucra pe parcursul întregului curs: relația dintre orele săptămânale de muncă și remunerația financiară în țările europene, conform Organizației Internaționale a Muncii (OIM). Apoi, vei explora aceste date și vei descoperi o corelație surprinzătoare printr-o vizualizare exploratorie. Vei aplica un aspect personalizat graficului respectiv – transformând un grafic obișnuit într-o vizualizare de date estetică și unică.
Diagramele cu bare, graficele de dispersie și histogramele sunt probabil cele mai frecvente și eficiente tipuri de vizualizare a datelor. Totuși, uneori există modalități și mai bune de a evidenția vizual concluziile pe care vrei să le comunici publicului tău. Așa-numitele „dot plots" ne ajută să înțelegem mai bine evoluția datelor în timp, de exemplu. În acest capitol, vei construi o vizualizare personalizată și unică, care să sublinieze și să explice exact un aspect al poveștii pe care vrei să o spui.
Altădată, cercetătorii și analiștii de date generau grafice în R și le copiau manual în documentele LaTeX sau Word. În prezent, rapoarte întregi pot fi create și reproduse direct din R și RStudio, folosind limbajul RMarkdown – care combină blocuri de cod R, text formatat, tabele și grafice. În acest capitol, vei prelua concluziile, rezultatele și graficele obținute anterior și le vei integra într-un astfel de raport, pentru a spune povestea care trebuie spusă.
Șeful tău, clientul sau profesorul tău se așteaptă, de obicei, ca rezultatele tale să fie corecte și prezentate într-o structură clară și concisă. Un raport bine formatat și original este cu siguranță un avantaj în plus, iar RMarkdown poate fi personalizat pentru a atinge acest obiectiv. În acest ultim capitol, vei prelua raportul din capitolul anterior și îi vei aplica un stil propriu, personalizat și unic.
Exercițiul curent