我们在前两个练习中添加的认知统计为展示带来了许多有意义的交互。在基于这些认知统计创建的展示中，若查看市值超过 100 亿（1e10）的股票，在技术板块中哪只股票的年度回报最差？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
学习在 ggplot2 中绘制大数据的多种策略，包括计算并绘制汇总统计、处理过度绘制的多种技术，以及小倍数与分面的原则，进而引出 Trelliscope。
在上一章中，您看到分面如何作为一种强大的技术，用于可视化能够按有意义方式自然划分的大量数据。现在，结合 ggplot2 使用 trelliscopejs 包，您将学习当数据中的分区数量过多、无法在单个屏幕中有效查看时，如何创建分面可视化。
ggplot2 + trelliscopejs 的接口易于使用，但 trelliscopejs 还提供了一种分面绘图机制，让您在选择绘图系统以及指定认知统计（cognostics）方面拥有更大的灵活性。您将在本章全面学习这些内容！
当前练习
<a href="https://www.bixi.com" target="_blank">蒙特利尔 BIXI 自行车网络</a>为每一次骑行提供开放数据，包括日期、时间、时长，以及起点与终点站点。在本章中，您将分析 2017 年超过 4,000,000 次骑行、覆盖 546 个站点的数据。基于这些数据可以提出许多有趣的探索性问题，您将创建从汇总统计到详细 Trelliscope 可视化的一系列探索性图表，帮助您对数据获得有价值的洞见。
