R数据可视化示例图解数据可视化|R编程

本文概述

R可视化包
R图形
R中数据可视化的优势
R中数据可视化的缺点

在R中, 我们可以通过编写几行代码来创建吸引人的数据可视化。为此, 我们使用了R的各种功能。数据可视化是一种通过可视媒体获得有关数据洞察力的有效技术。借助可视化技术, 人类可以轻松获取有关数据中可能被忽略的隐藏模式的信息。
通过使用数据可视化技术, 我们可以使用大型数据集来有效地获取有关它的关键见解。
R可视化包 R提供了一系列用于数据可视化的软件包。这些软件包如下：

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1)阴谋
plotly软件包提供了在线互动图和质量图。该软件包扩展了JavaScript库？plotly.js。
2)ggplot2
R允许我们声明性地创建图形。 R为此提供了ggplot软件包。该软件包以其优雅和高质量的图形而闻名, 这使其与其他可视化软件包区别开来。
3)tidyquant
tidyquant是用于执行定量财务分析的财务软件包。此程序包在tidyverse Universe下添加为财务程序包, 用于导入, 分析和可视化数据。
4)潜水开始
数据在taucharts中起着重要作用。该库提供了一个声明性接口, 用于将数据字段快速映射到视觉属性。
5)怪兽
它是使我们能够创建动态ggplot图的工具。该软件包使我们可以在图形中添加工具提示, JavaScript操作和动画。
6)地貌
该软件包为” ggplot2″ 提供了地理标注功能。 Geofaceting将针对不同地理实体的一系列绘图安排到一个保留某些地理方位的网格中。
7)googleVis
googleVis在R和Google的图表工具之间提供了接口。借助此软件包, 我们可以基于R数据框创建具有交互式图表的网页。
8)RColorBrewer
该程序包提供了由Cynthia Brewer设计的地图和其他图形的配色方案。
9)音标
dygraphs包是dygraphs JavaScript图表库的R接口。它提供了丰富的功能来绘制R中的时间序列数据。
10)闪亮
R使我们能够通过提供闪亮的程序包来开发交互式且美观的Web应用程序。该软件包提供了各种扩展, 包括HTML小部件, CSS和JavaScript。
R图形图形在执行数据的重要功能中起着重要作用。图形用于检查边际分布, 变量之间的关系以及非常大的数据的摘要。它是许多统计和计算技术的非常重要的补充。

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标准图形
R标准图形可通过包装图形获得, 其中包括提供统计图的多个功能, 例如：

散点图
扇形图
箱线图
条形图等

我们使用以上通常是单个函数调用的图。
图形设备
这是我们可以绘制情节的地方。图形设备是计算机上的窗口(屏幕设备), PDF文件(文件设备), 可缩放矢量图形(SVG)文件(文件设备)或PNG或JPEG文件(文件设备)。
需要理解以下一些要点：

图形设备的功能产生输出, 这取决于活动的图形设备。
屏幕是默认的也是最常用的设备。
使用R图形设备, 例如PDF设备, JPEG设备等。
我们只需要打开所需的图形输出设备。因此, R负责产生设备所需的输出类型。
为了在屏幕上或GIF R图形文件中生成特定绘图, R代码应完全相同。我们只需要打开目标输出设备即可。
可以同时打开多个设备, 但只有一个活动设备。

图形语法的基础
统计图形有一些关键要素。这些元素是图形语法的基础。让我们逐一讨论每个元素, 以获得图形的基本知识。

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1)资料
数据是最关键的东西, 它经过处理并生成输出。
2)审美映射
审美映射是统计图形中最重要的元素之一。它控制图形变量和数据变量之间的关系。在散点图中, 它还有助于将数据集的温度变量映射到X变量中。
在图形中, 它有助于将植物种类映射为点的颜色。
3)几何物体
几何对象用于使用美学映射按点表达每个观察结果。它将数据集中的两个变量映射到绘图的x, y变量中。
4)统计转换
统计转换使我们能够计算出图中数据的统计分析。统计转换使用数据并借助具有x, y坐标的回归线对数??据进行近似, 并计算某些值的出现。
5)体重秤
它用于将数据值映射到图形设备坐标系中存在的值。
6)坐标系
坐标系在数据绘制中起着重要作用。

直角坐标
情节

7)刻面
构面用于将数据划分为子组, 并为每个组绘制子图。
R中数据可视化的优势 1.理解
查看业务可能会更具吸引力。而且, 通过图形和图表比带有文本和数字的书面文档更容易理解。因此, 它可以吸引更广泛的受众。而且, 它促进了业务洞察力的广泛使用, 从而可以做出更好的决策。
2.效率
它的应用程序使我们可以在很小的空间内显示很多信息。尽管业务中的决策过程本质上是复杂且多功能的, 但在图形中显示评估结果可以使公司以有用的方式组织许多相互关联的信息。
3.位置
当位置是一个非常重要的因素时, 其利用地理地图和GIS等功能的应用程序可能与更广泛的业务特别相关。我们将使用地图来显示来自各个位置的业务洞察力, 还考虑问题的严重性, 原因, 解决这些问题的工作组。
R中数据可视化的缺点 1.费用
R应用程序的开发范围很广。尤其是对于小公司而言, 可能不可能花费很多资源来购买它们。为了生成报告, 许多公司可能会雇用专业人员来创建可能会增加成本的图表。小型企业通常在资源有限的环境中运作, 并且还收到及时的评估结果, 而评估结果往往非常重要。
2.分心
【R数据可视化示例图解】但是, 有时, 数据可视化应用程序会创建高度复杂且花哨的图形丰富的报表和图表, 这可能会诱使用户将注意力更多地放在表单而不是功能上。如果我们首先增加视觉吸引力, 那么图形表示的整体价值将是最小的。在资源设置中, 需要了解如何最好地利用资源。如果没有明确的目的, 它也不会陷入图形趋势。