Saçılım grafiğinde kutulama (binning)
vgsales veri kümesi 16450 vaka (satır) içeriyor; bu kadar büyük bir veri kümesi için kutulanmış saçılım grafikleri üst üste binmeyi (overplotting) önlemeye yardımcı olur. Bu egzersizde görevin, tüm veri kümesini göstermek için User_Score'a karşı Critic_Score'un kutulanmış bir saçılım grafiğini oluşturmaktır. (Şimdiye kadar bu veri kümesinin yalnızca parçalarını saçılım grafikleriyle gösterdiğini unutma.)
Grafiği oluşturduktan sonra etkileşimleri mutlaka keşfet. Özellikle, üzerine gelindiğinde görülen bilgideki "z" girişinin, seçilen kutudaki gözlem sayısına karşılık geldiğine dikkat et.
plotly senin için zaten yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile plotly kullanarak Etkileşimli Veri Görselleştirme
Egzersiz talimatları
- x ekseninde
Critic_Score, y eksenindeUser_Scoreolacak şekilde kutulanmış bir saçılım grafiği oluştur. - x ve y eksenlerindeki kutu (bin) sayılarını 50 olarak ayarla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a binned scatterplot of User_Score vs. Critic_Score
vgsales %>%
plot_ly(___, ___) %>%
___(___, ___)