データ可視化学入門

3.1 分布の特徴をとらえる この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の9日目の記事です。 qiita.com 3.1.1 基本的な分布の特徴 ##### 3.1.1 ##### library(tidyverse) library(patchwork) set.seed(0) # 乱数のシードを設定（再現性のため） my_plot <- function(data, title){ data |> ggplot(aes(x = val, fill = name)) + geom_histogram(position = "identity",alpha=0.5,…

2.3 標本を視えるようにする この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の7日目の記事です。 [qiita.com 2.3.1 平均値の棒グラフの危険性 ##### 2.3.1 ##### library(tidyverse) p1 <- data.frame( x = c("商品1","商品2"), avg = c(100, 80) ) |> ggplot(aes(x = x, y = avg)) + geom_col(fill = c("blue","orange")) + theme(axis.title.x = element_blank()) + lab…

2.2 大きさを比較する この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の5日目の記事です。 qiita.com 2.2.1 棒グラフの例 ##### 2.2.1 ##### library(tidyverse) library(patchwork) #データの定義 week <- c("月曜", "火曜", "水曜", "木曜", "金曜", "土曜", "日曜") data <- data.frame( week = factor(week, levels = week), sales = c(30, 25, 35, 28, 22, 34, 35), card_me…

2.1 数量と図形の大きさを紐づける この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の4日目の記事です。 qiita.com 2.1.1 図形の大きさと数量を紐づける ##### 2.1.1 ##### library(tidyverse) library(ggpubr) label <- c("支持する", "支持しない", "どちらとも\nいえない", "無回答") data.frame( label=factor(label, levels = rev(label)), data=c(40, 32, 25, 3) ) |> ggdonutchart( x = "d…

1.2 可視化の効果を考える この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の2日目の記事です。 qiita.com 1.2.1 文字情報と視覚情報による提示の違い ##### 1.2.1 ##### library(tidyverse) library(patchwork) # データフレームの作成 df <- data.frame( Country = c("日本", "ブラジル", "米国", "中国"), # 国のリスト Population = c(124620000, 215802222, 335540000, 1425849288) / 100000000…

『データ可視化学入門』をRで書く この記事はR言語 Advent Calendar 2023 シリーズ2の1日目の記事です。 qiita.com はじめに 2023年の12月に『指標・特徴量の設計から始めるデータ可視化学入門 データを洞察につなげる技術』という本が出まして、これがなかなか良い本でした。 いわゆるグラフやチャートについての本ですが、よくある棒グラフや折れ線グラフだけでなく、箱髭図やネットワーク図までカバーされていて勉強になります。指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術作者:江崎貴裕ソシムAmazonグラフ描画のためのコードもgithubで公開…