Lược bỏ gốc toạ độ

Lược bỏ gốc toạ độ đề cập đến việc không hiển thị 0 trên một thang đo liên tục. Khi nào thì không nên lược bỏ gốc toạ độ?

Bài tập này là một phần của khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Một bức tranh đáng giá ngàn lời nói, đó là lý do R ggplot2 là công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu bằng đồ họa. Ở chương này, bạn sẽ tiến từ việc chỉ vẽ dữ liệu sang áp dụng nhiều phương pháp thống kê. Bao gồm các mô hình tuyến tính, thống kê mô tả và suy luận (trung bình, độ lệch chuẩn và khoảng tin cậy) và các hàm tùy chỉnh.

Exercise 1: Thống kê với geoms Exercise 2: Làm mượt (Smoothing)Exercise 3: Biến nhóm (grouping variables)Exercise 4: Điều chỉnh stat_smooth Exercise 5: Chỉnh sửa stat_smooth (2)Exercise 6: Thống kê: tổng và phân vị Exercise 7: Các phân vị (Quantiles)Exercise 8: Sử dụng stat_sum Exercise 9: Thống kê ngoài các geom Exercise 10: Chuẩn bị Exercise 11: Sử dụng các đối tượng position Exercise 12: Biến thể khi vẽ biểu đồ

Các lớp Tọa độ cung cấp những công cụ chuyên biệt và rất hữu ích để truyền đạt dữ liệu hiệu quả và chính xác. Tại đây, chúng ta sẽ xem các cách sử dụng hiệu quả những lớp này, để bạn có thể trực quan hóa rõ ràng các tập dữ liệu lognormal, biến có đơn vị đo, và dữ liệu chu kỳ.

Exercise 1: Tọa độ Exercise 2: Phóng to Exercise 3: Tỷ lệ khung hình I: tỷ lệ 1:1 Exercise 4: Tỉ lệ khung hình II: thiết lập tỉ lệ Exercise 5: Mở rộng và cắt xén Exercise 6: Tọa độ và thang đo Exercise 7: Biến đổi thang đo theo log Exercise 8: Thêm thống kê vào các thang đã biến đổi Exercise 9: Trục đôi và trục lật Exercise 10: Trục đôi hữu ích Exercise 11: Lật trục I Exercise 12: Lật trục II Exercise 13: Hệ tọa độ cực Exercise 14: Biểu đồ tròn Exercise 15: Biểu đồ hoa gió

Facets cho phép bạn chia biểu đồ thành nhiều ô, mỗi ô hiển thị một phần con của tập dữ liệu. Tại đây, bạn sẽ học cách gói facets và sắp xếp chúng trong một lưới, cũng như cung cấp nhãn tùy chỉnh.

Exercise 1: Lớp facets Exercise 2: Những điều cơ bản về lớp facet Exercise 3: Nhiều biến Exercise 4: Ký pháp công thức Exercise 5: Nhãn và thứ tự của facet Exercise 6: Gắn nhãn cho facets Exercise 7: Thiết lập thứ tự Exercise 8: Không gian vẽ biểu đồ theo facet Exercise 9: Không gian vẽ biến thiên I: biến liên tục Exercise 10: Không gian vẽ biến thiên II: biến phân loại Exercise 11: Facet wrap & margins Exercise 12: Gói (wrap) khi có nhiều mức Exercise 13: Biểu đồ biên (margin)

Giờ đây khi bạn đã có kỹ năng kỹ thuật để tạo ra các trực quan hóa chất lượng, điều quan trọng là làm cho chúng có ý nghĩa nhất có thể. Ở chương này, bạn sẽ xem lại ba loại biểu đồ thường bị khuyến cáo hạn chế dùng trong cộng đồng trực quan hóa dữ liệu: heat map, biểu đồ tròn, và dynamite plot. Bạn sẽ học các cạm bẫy của những biểu đồ này và cách tránh mắc các lỗi đó.

Exercise 1: Thực hành tốt nhất: biểu đồ cột Exercise 2: Biểu đồ cột: dynamite plots Exercise 3: Biểu đồ cột: dịch vị trí (dodging)Exercise 4: Biểu đồ cột: Sử dụng dữ liệu đã tổng hợp Exercise 5: Kịch bản sử dụng heatmap Exercise 6: Bản đồ nhiệt Exercise 7: Heat map hữu ích Exercise 8: Các lựa chọn thay thế heat map Exercise 9: Khi dữ liệu tốt tạo ra biểu đồ tệ Exercise 10: Lược bỏ gốc toạ độ

Bài tập hiện tại

Exercise 11: Mù màu Exercise 12: Những vấn đề điển hình