În acest capitol ne concentrăm pe vizualizarea proporțiilor dintr-un întreg; descoperim că diagramele circulare nu sunt chiar atât de rele, și discutăm despre diagrama waffle și barele stivuite pentru compararea mai multor proporții.

Introducere în gramatica graficelor

Familiarizarea cu datele despre boli

Încălzire cu manipularea datelor

Diagrama circulară și prietenii ei

Infamul P-L-Ă-C-I-N-T-Ă

Curățăm diagrama circulară

Ce zici de un waffle?

Când să folosești bare

Bare stivuite de bază

Ordonarea straturilor pentru o mai bună lizibilitate

Axa x categorică

Proporții dintr-un întreg

Ne îndreptăm atenția acum spre datele punctuale sau de observație individuală și vedem când sunt potrivite diagramele cu bare, când nu sunt, ce alternative există și cum poți îmbunătăți percepția vizuală a graficelor tale.

Bare și puncte: date punctuale

Graficele cu bare sunt potrivite?

Lucrul cu geom_col

Lucrul cu geom_bar

Diagrame cu puncte

Grafic de puncte ordonat

Adăugarea ancorelor vizuale

Facetare pentru a evidenția structura.

Ajustează-ți graficele

Să răsturnăm niște axe

Curățarea barelor

Conversia la grafic cu puncte

Date punctuale

Trecem acum la vizualizarea datelor de distribuție, analizăm fragilitatea histogramelor, discutăm când este mai bine să treci la grafice de densitate kernel și cum să faci ambele tipuri de grafice să funcționeze cât mai bine pentru datele tale.

Importanța distribuțiilor

Familiarizarea cu datele

Privind toate datele

Schimbarea axei y în densitate

Nuanțe ale histogramei

Ajustarea numărului de bare

Mai multe bare

Lățimea intervalelor în context

Estimatorul de densitate kernel

De la histogramă la KDE

Adaugă un rug plot

KDE cu multe date

Distribuții individuale

La final, explorăm compararea mai multor distribuții între ele. Vedem de ce graficele boxplot tradiționale pot fi înșelătoare și cum le poți îmbunătăți ușor, dar și când ar trebui să apelezi la alternative mai avansate, precum graficele beeswarm și graficele vioară.

Introducere în compararea distribuțiilor

Un boxplot simplu

Adăugarea efectului jitter

Folosirea facetării pentru toate culorile

Beeswarms și viori

Primul tău beeswarm

Ajustarea unui violin plot

Viori cu boxplot-uri

Compararea multor distribuții

Compararea distribuțiilor corelate spațial

Un grafic ridgeline de bază

Îngrijește-ți graficul cu linii de creastă

Ploaia de puncte de date

Concluzie

Compararea distribuțiilor

World Health Organization Disease Dataset

Acest curs te va ajuta să îți duci abilitățile de vizualizare a datelor dincolo de noțiunile de bază și să le transformi într-un instrument puternic din setul tău de competențe în știința datelor. Pe parcursul lecțiilor, vom folosi două seturi de date interesante pentru a acoperi diferite tipuri de date (proporții, date punctuale, distribuții individuale și distribuții multiple) și vom discuta avantajele și dezavantajele celor mai comune tipuri de vizualizări. În plus, vom explora alternative mai puțin cunoscute pentru fiecare tip de date și vom vedea cum să ajustezi setările implicite din ggplot pentru a transmite mesajul cât mai eficient și mai clar.

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Învață să transmiți eficient datele cu grafice comune, vizualizări alternative și stiluri perceptive.

Cele mai bune practici de vizualizare în R

Vizualizare de date  în R

Graficele cu bare sunt potrivite?

Cele mai bune practici de vizualizare în R

Exercițiu interactiv practic