Keşfet ve açıkla

Bu videoda veriyi keşfetmeye ve açıklamaya yönelik grafikler arasında ayrım yaptık. Aşağıdakilerden hangisi keşif amaçlı grafikler için tipik olarak DEĞİLDİR?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

ggplot2 ile Veri Görselleştirmeye Giriş

InicianteNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Bu bölümde, R ile anlamlı görselleştirmeler geliştirmek için doğru bakış açısını kazanacaksın. Görselleştirmenin bir iletişim aracı olarak öncelikle hedef kitleni düşünmeni gerektirdiğini anlayacaksın. Ayrıca ggplot2’nin temelleriyle — 7 farklı dilbilgisel öğe (katman) ve estetik eşlemelerle — tanışacaksın.

Exercise 1: Giriş Exercise 2: Keşfet ve açıkla

Geçerli egzersiz

Exercise 3: İlk grafiğini çiz Exercise 4: Veri sütunu türleri grafik türlerini etkiler Exercise 5: Grafikler dilbilgisi Exercise 6: Veri sütunlarını estetiklere eşleme Exercise 7: Değişkenleri anlama Exercise 8: ggplot2 katmanları Exercise 9: Geometriler ekleme Exercise 10: Tek bir geom’u ya da tüm geom’ları değiştirmek Exercise 11: Grafikleri değişken olarak kaydetme

Estetik eşlemeler, grafik dilinin çizim kavramının temel taşıdır. Sihir burada gerçekleşir: Sürekli ve kategorik verileri, çok kısa sürede büyük miktarda bilgi sunan görsel ölçeklere dönüştürürsün. Bu bölümde, verilerin için en iyi estetik eşlemeleri nasıl seçeceğini anlayacaksın.

Exercise 1: Görsel estetikler Exercise 2: Estetiklerin hepsi: renk, şekil ve boyut Exercise 3: Estetiklerin tamamı: color vs. fill Exercise 4: Estetiklerin tümü: estetikleri karşılaştırma Exercise 5: Kategorik ve sürekli değişkenler için estetikler Exercise 6: Öznitelikleri kullanma Exercise 7: Özniteliklerin tamamı: color, shape, size ve alpha Exercise 8: Özniteliklerin tamamı: estetiklerle çakışmalar Exercise 9: Tüm kozları oyna Exercise 10: Estetikleri değiştirme Exercise 11: Estetik etiketleri güncelleme Exercise 12: Sahte bir estetik ayarlama Exercise 13: Estetikler için en iyi uygulamalar Exercise 14: Uygun eşlemeler

Bir grafiğin geometrisi, hangi görsel ögelerin kullanılacağını belirler. Bu bölümde, en sık karşılaşacağın üç grafik türünde kullanılan geometrilere — saçılım grafikleri, çubuk grafikler ve çizgi grafikleri — aşina olmanı sağlayacağız. Bu grafikleri kurmanın çeşitli yollarına bakacağız.

Exercise 1: Saçılım grafikleri Exercise 2: Aşırı çizim 1: büyük veri kümeleri Exercise 3: Aşırı bindirme 2: Hizalanmış değerler Exercise 4: Aşırı Çakışma 3: Düşük hassasiyetli veriler Exercise 5: Aşırı Çakışma 4: Tamsayı veriler Exercise 6: Histogramlar Exercise 7: Histogram çizmek Exercise 8: Histogramlarda konumlar Exercise 9: Çubuk grafikleri Exercise 10: Bar ve sütun grafiklerinde konum (position)Exercise 11: Örtüşen çubuk grafikleri Exercise 12: Çubuk grafikler: sıralı renk paleti Exercise 13: Çizgi grafikleri Exercise 14: Temel çizgi grafikleri Exercise 15: Birden çok zaman serisi

Bu bölümde, verinin yapısını anlamanın veri görselleştirmeyi nasıl çok daha kolaylaştırdığını keşfedeceğiz. Ayrıca, grafiklerimizi güzelleştirme zamanı. Bu, veri görselleştirme sürecinin son adımı. Themes katmanı, doğrudan R içinde yayımlanabilir kalitede grafikler üretmeni sağlayacak. Sonraki kursta, grafiklerine daha fazla değişken eklemek için bazı ek katmanlara bakacağız.

Exercise 1: Temaları sıfırdan oluşturma Exercise 2: Lejandı taşımak Exercise 3: Tema öğelerini değiştirme Exercise 4: Boşlukları değiştirme Exercise 5: Tema esnekliği Exercise 6: Yerleşik temalar Exercise 7: ggthemes'i keşfetmek Exercise 8: Temaları ayarlama Exercise 9: Yayın kalitesinde grafikler Exercise 10: Etkili açıklayıcı grafikler Exercise 11: Açıklayıcı grafiklerde geoms kullanma Exercise 12: Süslemeler için annotate() kullanma