or
Ця вправа є частиною курсу
У цьому розділі ви вперше поглянете на дані, з якими працюватимете протягом курсу: зв'язок між тижневою тривалістю роботи та грошовою винагородою в європейських країнах за даними Міжнародної організації праці (ILO). Після цього одразу перейдете до справи й виявите разючу кореляцію за допомогою розвідувальної візуалізації. Далі ви застосуєте власний стиль до цього графіка — перетворите звичайну діаграму на естетичну й унікальну візуалізацію даних.
Стовпчикові діаграми, точкові графіки та гістограми — мабуть, найуживаніші й найефективніші види візуалізації даних. Однак інколи існують кращі способи наочно підсвітити висновок, який ви хочете донести аудиторії. Так звані «dot plot» допомагають краще схопити та зрозуміти зміни в даних — наприклад, динаміку в часі. У цьому розділі ви створите кастомну та унікальну візуалізацію, що підкреслює й пояснює рівно один аспект історії, яку ви хочете розповісти.
Колись дослідники та аналітики будували графіки в R і клопітно копіювали їх у документи LaTeX чи Word. Нині цілі звіти можна створювати й відтворювати безпосередньо в R та RStudio мовою RMarkdown — поєднуючи блоки R, форматований текст, таблиці й графіки. У цьому розділі ви візьмете свої попередні висновки, результати та графіку й інтегруєте їх у такий звіт, щоб чітко розповісти потрібну історію.
Ваш керівник, клієнт або викладач зазвичай очікує, що результати будуть точними й поданими чітко та лаконічно. Водночас охайно оформлений і впізнаваний звіт — безумовний плюс, і RMarkdown можна налаштувати, щоб цього досягти. У цьому фінальному розділі ви візьмете звіт із попереднього розділу й оформите його у власному, унікальному стилі.
Поточна вправа