or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu bölümde, kurs boyunca çalışacağın veriye ilk kez bakacaksın: Uluslararası Çalışma Örgütü’ne (ILO) göre Avrupa ülkelerinde haftalık çalışma saatleri ile parasal karşılık arasındaki ilişki. Ardından doğrudan konuya dalıp keşif amaçlı bir görselleştirme ile çarpıcı bir korelasyon keşfedeceksin. Sonrasında bu grafiğe özel bir görünüm uygulayacak — sıradan bir grafiği estetik ve benzersiz bir veri görselleştirmesine dönüştüreceksin.
Çubuk grafikler, saçılım grafikleri ve histogramlar muhtemelen en yaygın ve etkili veri görselleştirmeleridir. Yine de bazen, hedef kitlene iletmek istediğin bulguyu görsel olarak vurgulamanın daha iyi yolları vardır. “Nokta grafikler” (dot plot) verideki değişimleri —örneğin zaman içindeki gelişimi— kavramamıza ve anlamamıza yardımcı olur. Bu bölümde, anlatmak istediğin hikâyenin tam bir yönünü vurgulayan ve açıklayan özel ve benzersiz bir görselleştirme oluşturacaksın.
Eskiden araştırmacılar ve veri analistleri R’da grafikler üretip bunları zahmetle LaTeX ya da Word belgelerine kopyalardı. Günümüzde ise R ve RStudio içinde, RMarkdown diliyle —R kod blokları, biçimlendirilmiş metin, tablolar ve grafikler bir araya getirilerek— tüm raporlar üretilebilir ve yeniden üretilebilir. Bu bölümde, önceki bulgularını, sonuçlarını ve grafiklerini böyle bir rapora entegre ederek anlatılması gereken hikâyeyi anlatacaksın.
Patronun, müşterin ya da profesörün genellikle sonuçlarının doğru, net ve öz bir yapıda sunulmasını bekler. Ancak, bunun üzerine güzel biçimlendirilmiş ve özgün bir rapor hazırlamak kesinlikle artı puandır ve RMarkdown bu amaçla özelleştirilebilir. Bu son bölümde, bir önceki bölümdeki raporunu alıp ona kendi özel ve benzersiz tarzını kazandıracaksın.
Geçerli egzersiz