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R語言圖形:R語言資料視覺化和資料分析

個人圖示 Nkosingimele Ngcobo

4.3

R語言圖形:R語言資料視覺化和資料分析

利用R包提升您的資料視覺化技能。掌握ggplot2、lattice以及使用ggvis包進行互動式繪圖。

更新日期圖示 更新於 2024年9月

語言圖示 語言 - 英文

個人圖示 Nkosingimele Ngcobo

英語 [CC]

類別圖示 開發,資料科學,資料分析

課程 -160

資源 -13

時長 -13小時

終身訪問

4.3

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終身訪問

30天退款保證

培訓5人或以上?

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課程描述

透過使用來自金融、市場營銷、銷售等專業領域的真實世界資料集的專案學習資料視覺化。


本課程將幫助您掌握資料視覺化技術,並使用R中的包(例如**ggplot2、lattice包和shiny中的ggvis包,以增強R圖形的互動性**)建立圖形。


專案中使用的是真實世界的資料集。因此,您不僅可以掌握R中的圖形,還可以解釋圖形並製作令人印象深刻的圖表。所有這些都由您自己完成。


為什麼要學習R的資料視覺化?


資料視覺化幫助人們檢視、互動和更好地理解資料。無論簡單還是複雜,正確的視覺化都可以讓每個人都站在同一頁面上,而不管他們的專業水平如何。

幾乎所有專業行業都受益於使資料更容易理解。每個STEM領域都受益於能夠理解資料的分析師——政府、金融、市場營銷、歷史、消費品、服務業、教育、體育等等領域也是如此。


隨著**“大資料時代”和“人工智慧 (AI)”**的蓬勃發展,視覺化正成為理解每天生成的海量資料的關鍵工具。資料視覺化有助於透過將資料整理成更易於理解的形式,突出趨勢和異常值來講述故事。好的視覺化講述了一個故事,消除了資料中的噪聲並突出了有用的資訊。


使用R工具(例如ggplot2、lattice包),我們可以透過**編寫幾行程式碼**來建立視覺上吸引人的圖形和資料視覺化。為此,R被廣泛使用,並且在資料視覺化、良好的圖形、資料分析(dplyr)等方面易於使用和理解。透過R,**我們可以輕鬆地透過更改座標軸、字型、圖例、註釋和標籤來自定義我們的資料視覺化**。


完成課程後,您將收到**_可以新增到您的簡歷或個人履歷和領英資料中的電子證書(來自Tutorialspoint)_**。

本課程的訪問許可權也是終身的,因此您可以按照自己的節奏學習。課程也會定期更新,以確保滿足所有學生的需要,並且註冊的學生正在學習最新版本的R和R Studio。

我相信,透過本課程涵蓋的所有材料,您將能夠提升您的資料視覺化和資料分析技能!

第一節課見!

目標

在本資料視覺化課程中,您將學習以下內容


  1. **R入門:**向量、矩陣、陣列、資料框和列表
  2. **R中的因子:**建立因子,理解因子水平
  3. **R中的正則表示式:**grep和gsub函式
  4. **用於資料分析的reshape包:**melt和casting函式
  5. **用於資料分析的tidyr包:**gather和spread函式
  6. **用於資料分析的dplyr包:**合併函式、過濾、選擇、排序、排列、管道運算子等


掌握R程式設計入門和資料分析後,您將開始使用R建立圖形和視覺化效果。以下是您將學習內容的概要:

  1. R中的圖形:初學者級別

    圖形裝置和顏色

    繪圖函式

    低階函式

  2. R中的資料視覺化:初學者級別

    條形圖和餅圖

    R中的直方圖

    箱線圖

    散點圖

  3. R中的中級資料視覺化和圖形

    什麼是ggplot2?

    qplot()函式

    ggplot()函式

  4. 使用Lattice包進行資料視覺化

    Lattice圖形

    lattice包中的高階函式

    Lattice包面板函式

  5. 進一步進行資料視覺化

    如何處理和切換圖形

    使用layout函式控制佈局

  6. ggplot2比例尺和引導

    scale_x_continous、scale_y_continous、scale_color_manual、scale_fill_manual

    scale_shape_manual、scale_shape_manual、scale_alpha_continous

    guide_legend、gudei_colorbar

  7. **ggplot2分面:**facet_wrap()與facet_grid()

  8. ggplot2主題

  9. ggvis包

    帶圖層的散點圖,帶input_slider()、add_legend()、add_axis等的互動式圖表

先決條件

  • 無需R程式設計經驗,所有內容都會解釋
  • 安裝R 4.2和R Studio的網路連線
  • 渴望學習R的資料視覺化
  • 不要急於一次掌握所有內容!
Graphics in R: Data Visualization and Data Analysis with R

課程大綱

檢視課程內部內容的詳細分解

課程介紹
1 節課程
  • 播放圖示 課程介紹 08:09 08:09
Tutorialspoint
下載所有使用的R指令碼!
1 個講座
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R語言中的因子介紹
3個講座
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資料分析、轉換和處理
4 節課
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R語言包重塑:熔化和鑄造
3個講座
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Dplyr 包
9 個講座
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R語言資料視覺化:入門級
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1 節課
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Ggplot2專案:使用ggplot2包進行億萬富翁分析
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Lattice Package 專案:住房貸款審批視覺化專案
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Ggplot2 比例尺和輔助線
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Ggplot2 主題
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Shiny框架下ggvis包的互動式R繪圖
8個講座
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R語言中的3D散點圖
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