Başlangıç noktasını bastırma

Başlangıç noktasını bastırma, sürekli bir ölçekte 0’ı göstermemeye karşılık gelir. Hangi durumda başlangıç noktasını bastırmak uygunsuzdur?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

ggplot2 ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

ggplot2 ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

934 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Bir resim bin kelimeye bedeldir; bu yüzden R ggplot2, grafiksel veri analizi için çok güçlü bir araçtır. Bu bölümde, yalnızca veri çizmekten çıkarak çeşitli istatistiksel yöntemler uygulamaya geçeceksin. Bunlar; çeşitli doğrusal modeller, betimsel ve çıkarımsal istatistikler (ortalama, standart sapma ve güven aralıkları) ile özel fonksiyonları içerir.

Exercise 1: Geoms ile istatistikler Exercise 2: Yumuşatma Exercise 3: Gruplama değişkenleri Exercise 4: stat_smooth'u değiştirme Exercise 5: stat_smooth'u değiştirme (2)Exercise 6: İstatistikler: toplam ve çeyreklik Exercise 7: Kantiller Exercise 8: stat_sum kullanımı Exercise 9: Geoms dışındaki istatistikler Exercise 10: Hazırlıklar Exercise 11: Konum nesnelerini kullanma Exercise 12: Varyasyonları görselleştirme

Koordinatlar katmanları, veriyi verimli ve doğru şekilde iletmek için özel ve çok kullanışlı araçlar sunar. Burada bu katmanları etkili kullanmanın çeşitli yollarına bakacağız; böylece lognormal veri kümelerini, birimli değişkenleri ve periyodik verileri net biçimde görselleştirebileceksin.

Exercise 1: Koordinatlar Exercise 2: Yakınlaştırma Exercise 3: En-boy oranı I: 1:1 oranları Exercise 4: En-boy oranı II: oranları ayarlama Exercise 5: Genişlet ve kırp Exercise 6: Koordinatlar ve ölçekler Exercise 7: Log-dönüşümlü ölçekler Exercise 8: Dönüştürülmüş ölçeklere istatistik ekleme Exercise 9: Çift ve çevrilmiş eksenler Exercise 10: Faydalı çift eksenler Exercise 11: Eksenleri çevirmek I Exercise 12: Eksenleri çevirmek II Exercise 13: Kutup koordinatları Exercise 14: Pasta grafikleri Exercise 15: Rüzgâr gülü grafikler

Fasetler, grafikleri veri kümesinin alt kümelerini gösteren birden çok panele bölmeni sağlar. Burada fasetleri sarmayı, bir ızgarada düzenlemeyi ve özel etiketlendirme sağlamayı öğreneceksin.

Exercise 1: Facets katmanı Exercise 2: Facet katmanı temelleri Exercise 3: Birçok değişken Exercise 4: Formül gösterimi Exercise 5: Facet etiketleri ve sırası Exercise 6: Yüzleri etiketleme Exercise 7: Sıralama ayarlama Exercise 8: Faset çizim alanları Exercise 9: Değişken çizim alanları I: sürekli değişkenler Exercise 10: Değişken çizim alanları II: kategorik değişkenler Exercise 11: Facet wrap ve kenar boşlukları Exercise 12: Birçok düzey için sarmalama Exercise 13: Kenar grafikleri

Artık harika görselleştirmeler yapmak için teknik becerilere sahipsin; bunları mümkün olduğunca anlamlı hale getirmen önemli. Bu bölümde, veri görselleştirme topluluğunda genellikle önerilmeyen üç grafik türünü gözden geçireceksin: ısı haritaları, pasta grafikler ve dinamitleme grafikleri. Bu grafiklerin sakıncalarını ve bu hatalardan nasıl kaçınacağını öğreneceksin.

Exercise 1: En iyi uygulamalar: çubuk grafikler Exercise 2: Çubuk grafikler: dinamit grafikler Exercise 3: Çubuk grafikler: konum öteleme (dodging)Exercise 4: Çubuk grafikler: Özetlenmiş veriyi kullanma Exercise 5: Isı haritaları kullanım senaryosu Exercise 6: Isı haritaları Exercise 7: Kullanışlı ısı haritaları Exercise 8: Isı haritası alternatifleri Exercise 9: İyi veriler kötü grafiklere dönüştüğünde Exercise 10: Başlangıç noktasını bastırma

Geçerli egzersiz

Exercise 11: Renk körlüğü Exercise 12: Tipik sorunlar