假設你把 median 當作第三個引數傳給 fct_reorder()，它會做什麼？
median
fct_reorder()
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本章會先帶你認識之後整門課都會使用的資料：依據國際勞工組織（ILO），歐洲各國每週工時與金錢報酬之間的關係。接著，你將直接動手，以探索式視覺化發現一個令人驚豔的相關性。然後，為該圖形套用自訂風格——把一般的圖轉化為兼具美感與獨特性的資料視覺化。
長條圖、散佈圖與直方圖，也許是最常見且最有效的資料視覺化。不過，有時候還有更好的方式，能更清楚凸顯你想傳達給受眾的重點。所謂的「點圖」能幫助我們更容易掌握與理解資料的變化，例如隨時間的變動。本章中，你會建立一個自訂且獨特的視覺化，強調並解釋你想講述的故事裡的單一關鍵面向。
當前練習
早年，研究者與資料分析師常在 R 中產生圖表，再費力地把它們貼到 LaTeX 或 Word 文件。現在，透過 R 與 RStudio，你可以用 RMarkdown 語言在同一處產出並重製整份報告——把 R 程式碼區塊、排版文字、表格與圖表整合在一起。本章中，你會把先前的發現、結果與圖形整合進這樣的報告，完整說好需要被傳達的故事。
你的主管、客戶或指導教授通常希望你的結果精確，並以清楚精煉的結構呈現。然而，若能再提供一份排版良好且具有獨特風格的報告，絕對是加分項，而 RMarkdown 也能客製化來達成這點。在最後一章，你會把上一章完成的報告套用你自訂且獨特的風格與品牌。
