Visualização intermediária de dados com ggplot2
"Aprenda a usar facetas, sistemas de coordenadas e estatísticas no ggplot2 para criar gráficos explicativos."
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Descrição do Curso
Este curso de ggplot2 se baseia no conhecimento que você adquiriu no curso introdutório para produzir gráficos explicativos significativos. As estatísticas serão calculadas em tempo real e você verá como as coordenadas e as facetas ajudam na comunicação. Você também explorará detalhes das práticas recomendadas de visualização de dados com o ggplot2 para ajudar a garantir que você tenha um bom entendimento do que funciona e por quê. Ao final do curso, você terá todas as ferramentas necessárias para criar uma função de plotagem personalizada para explorar um grande conjunto de dados, combinando estatísticas e excelentes recursos visuais.
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Visualização de dados in R
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Estatísticas
GratuitoUma imagem vale mais que mil palavras, e é por isso que o ggplot2 do R é uma ferramenta tão poderosa para a análise de dados gráficos. Neste capítulo, você passará da simples plotagem de dados para a aplicação de vários métodos estatísticos. Isso inclui uma variedade de modelos lineares, estatísticas descritivas e inferenciais (média, desvio padrão e intervalos de confiança) e funções personalizadas.
Estatísticas com geoms50 xpSuavização100 xpAgrupamento de variáveis100 xpModificando stat_smooth100 xpModificando stat_smooth (2)100 xpEstatísticas: soma e quantil50 xpQuantis100 xpUsando stat_sum100 xpEstatísticas fora dos geoms50 xpPreparativos100 xpUso de objetos de posição100 xpTraçando variações100 xp - 2
Coordenadas
As camadas de coordenadas oferecem ferramentas específicas e muito úteis para a comunicação de dados com eficiência e precisão. Aqui, veremos as várias maneiras de usar essas camadas de forma eficaz, para que você possa visualizar claramente conjuntos de dados lognormais, variáveis com unidades e dados periódicos.
Coordenadas50 xpAumentando o zoom100 xpRelação de aspecto I: Proporções de 1:1100 xpProporção de aspecto II: configuração de proporções100 xpExpandir e prender100 xpCoordenadas vs. escalas50 xpEscalas de transformação logarítmica100 xpAdição de estatísticas a escalas transformadas100 xpEixos duplos e invertidos50 xpEixos duplos úteis100 xpInversão de eixos I100 xpInversão de eixos II100 xpCoordenadas polares50 xpGráficos de pizza100 xpGráficos de rosa dos ventos100 xp - 3
Facetas
As facetas permitem que você divida os gráficos em vários painéis, cada um exibindo subconjuntos do conjunto de dados. Aqui você aprenderá a envolver facetas e organizá-las em uma grade, além de fornecer rotulagem personalizada.
A camada de facetas50 xpNoções básicas de camada de faceta100 xpMuitas variáveis100 xpNotação de fórmulas100 xpRótulos de facetas e ordem50 xpFacetas de rotulagem100 xpOrdem de configuração100 xpEspaços de plotagem de facetas50 xpEspaços de plotagem de variáveis I: variáveis contínuas100 xpEspaços de plotagem de variáveis II: variáveis categóricas100 xpEnvolvimento e margens da faceta50 xpEmbalagem para vários níveis100 xpGráficos de margem100 xp - 4
Práticas recomendadas
Agora que você tem as habilidades técnicas para fazer ótimas visualizações, é importante torná-las o mais significativas possível. Neste capítulo, você analisará três tipos de gráficos que são comumente desencorajados na comunidade de visualização de dados: mapas de calor, gráficos de pizza e gráficos de dinamite. Você aprenderá as armadilhas dessas tramas e como evitar cometer esses erros.
Práticas recomendadas: gráficos de barras50 xpGráficos de barras: gráficos de dinamite100 xpGráficos de barras: desvio de posição100 xpGráficos de barras: Uso de dados agregados100 xpCenário de caso de uso de mapas de calor50 xpMapas de calor100 xpMapas de calor úteis50 xpAlternativas de mapas de calor100 xpQuando bons dados geram gráficos ruins50 xpSupressão da origem50 xpDaltonismo50 xpProblemas típicos100 xp
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pré-requisitos
Introduction to Data Visualization with ggplot2Rick Scavetta
Ver MaisRick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.
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