Visualización intermedia de datos con ggplot2
Aprende a usar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos.
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Descripción del curso
Este curso de ggplot2 se basa en tus conocimientos del curso introductorio para producir gráficos explicativos significativos. Las estadísticas se calcularán sobre la marcha y verás cómo las Coordenadas y las Facetas ayudan en la comunicación. También explorarás los detalles de las mejores prácticas de visualización de datos con ggplot2 para asegurarte de que comprendes bien qué funciona y por qué. Al final del curso, tendrás todas las herramientas necesarias para crear una función de trazado personalizada para explorar un gran conjunto de datos, combinando estadísticas y excelentes efectos visuales.
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Visualización de datos in R
Ir a la pista- 1
Estadísticas
GratuitoUna imagen vale más que mil palabras, por eso R ggplot2 es una herramienta tan potente para el análisis gráfico de datos. En este capítulo, pasarás del simple trazado de datos a la aplicación de diversos métodos estadísticos. Incluyen diversos modelos lineales, estadísticas descriptivas e inferenciales (media, desviación típica e intervalos de confianza) y funciones personalizadas.
Estadísticas con geoms50 xpAlisado100 xpAgrupación de variables100 xpModificar stat_smooth100 xpModificar stat_smooth (2)100 xpEstadísticas: suma y cuantil50 xpCuantiles100 xpUtilizar stat_sum100 xpEstadísticas fuera de los geoms50 xpPreparativos100 xpUtilizar objetos de posición100 xpVariaciones de trazado100 xp - 2
Coordenadas
Las capas de Coordenadas ofrecen herramientas específicas y muy útiles para comunicar datos con eficacia y precisión. Aquí veremos las distintas formas de utilizar eficazmente estas capas, para que puedas visualizar claramente conjuntos de datos lognormales, variables con unidades y datos periódicos.
Coordenadas50 xpAcercar100 xpRelación de aspecto I: Relaciones 1:1100 xpRelación de aspecto II: ajustar relaciones100 xpExpande y sujeta100 xpCoordenadas vs. escalas50 xpEscalas con transformación logarítmica100 xpAñadir estadísticas a escalas transformadas100 xpEjes dobles y volteados50 xpEjes dobles útiles100 xpVoltear ejes I100 xpVoltear ejes II100 xpCoordenadas polares50 xpGráficos circulares100 xpParcelas de rosa de los vientos100 xp - 3
Facetas
Las facetas te permiten dividir los gráficos en varios paneles, cada uno de los cuales muestra subconjuntos del conjunto de datos. Aquí aprenderás a envolver facetas y a organizarlas en una cuadrícula, así como a proporcionarles un etiquetado personalizado.
La capa de facetas50 xpConceptos básicos de las capas de facetas100 xpMuchas variables100 xpNotación de fórmulas100 xpEtiquetas y orden de las facetas50 xpFacetas de etiquetado100 xpOrden de ajuste100 xpEspacios de trazado de facetas50 xpEspacios de trazado de variables I: variables continuas100 xpEspacios de trazado de variables II: variables categóricas100 xpEnvoltura y márgenes de las facetas50 xpEnvoltorio para muchos niveles100 xpParcelas de margen100 xp - 4
Buenas prácticas
Ahora que tienes las habilidades técnicas para hacer grandes visualizaciones, es importante que las hagas tan significativas como sea posible. En este capítulo, repasarás tres tipos de gráficos que suelen desaconsejarse en la comunidad de visualización de datos: los mapas de calor, los gráficos circulares y los gráficos dinamita. Aprenderás las trampas de estas tramas y cómo evitar cometer esos errores tú mismo.
Buenas prácticas: gráficos de barras50 xpParcelas de barras: parcelas dinamita100 xpTramas de barras: esquivar la posición100 xpTramas de barras: Utilizar datos agregados100 xpEscenario de uso de los mapas de calor50 xpMapas de calor100 xpMapas de calor útiles50 xpAlternativas al mapa de calor100 xpCuando los buenos datos hacen malas tramas50 xpSupresión del origen50 xpDaltonismo50 xpProblemas típicos100 xp
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requisitos previos
Introduction to Data Visualization with ggplot2Rick Scavetta
Ver MásRick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.
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