R, R Training, R Workshop, Datenvisualisierung, R Programmierung
Storytelling gilt als Schlüsselqualifikation. Mit Quarto und Closeread gibt es nun eine elegante Möglichkeit, Scrollytelling in R umzusetzen: Storytelling mit Scrollen.
Die berühmte Karte von Minard, die als eine der besten Infografiken überhaupt gilt, dient als faszinierendes Beispiel.
Storytelling gilt als Schlüsselqualifikation. Mit Quarto und Closeread gibt es nun eine elegante Möglichkeit, Scrollytelling in R umzusetzen: Storytelling mit Scrollen.
Die berühmte Karte von Minard, die als eine der besten Infografiken überhaupt gilt, dient als faszinierendes Beispiel.
Storytelling mit Daten zählt zu den bekanntesten Werken in seinem Bereich. Nachdem ich mehrmals auf Empfehlungen gestoßen war, unter anderem in Claus Wilkes Fundamentals of Data Visualization, las ich vor einiger Zeit Cole Nussbaumer Knaflics Werk endlich selbst (auf Englisch). Es hat sich definitiv gelohnt! Zur Person: Cole Nussbaumer Knaflic Bevor ich näher auf das … „Storytelling mit Daten: Cole Nussbaumer Knaflic“ weiterlesen
2019 legte Claus O. Wilke mit Fundamentals of Data Visualization ein sehr lesenswertes Buch über Datenvisualisierung vor, das einige Vorzüge gegenüber vergleichbaren Werken bietet: Wer es gerne physisch in Papierform in der Hand hält, kann es selbstverständlich käuflich erwerben. Es steht jedoch auch kostenlos online im Volltext zur Verfügung. Damit folgt es dem Beispiel von … „Datenvisualisierung: Fundamentals of Data Visualization von Claus O. Wilke“ weiterlesen
Fehlwerte können große Herausforderungen in der Datenanalyse darstellen. Warum fehlen Datenpunkte? Welche Eigenschaften weisen diese Fälle auf im Vergleich zu Fällen, deren Daten vollständig vorliegen? Gibt es Muster, oder fehlen Daten „zufällig“? Visualisierung kann die Beantwortung solcher Fragen sehr vereinfachen. Das naniar-Paket von Nicholas Tierney bietet dafür sehr praktische Funktionen und ist eng mit dem … „Fehlwerte visualisieren in R: Das naniar-Paket“ weiterlesen
Wer mit ggplot2 ansprechende Grafiken erstellen will, findet mit den vier fortgeschrittenen Schichten flexible Möglichkeiten dafür.
Wer mit ggplot2 ansprechende Grafiken erstellen will, findet mit den vier fortgeschrittenen Schichten flexible Möglichkeiten dafür.
ggplot2 ist der de-facto-Standard, um professionelle, ansprechende Grafiken in R zu erstellen. Heute sehen wir uns die drei Basisschichten an, die für jede ggplot2-Grafik erforderlich sind. ggplot2 basiert auf der Grammatik der grafischen Darstellung (Grammar of Graphics), die auf Leland Wilkinson zurückgeht. Er beschrieb das Konzept unabhängig von R in seinem Buch von 1999 (siehe … „ggplot2: Einführung in die drei Basisschichten – Daten, Ästhetiken, Geometrien“ weiterlesen
Diagramme zu erstellen und zu speichern kann viel Zeit in Anspruch nehmen, vor allem bei großen Datenmengen oder wenn sehr viele Diagramme automatisiert zu generieren sind. Wie kann man den Vorgang für Diagramme mit dem beliebten Paket ggplot2 beschleunigen? Das ragg-Paket von Thomas Lin Pedersen Das ragg-Paket von Thomas Lin Pedersen ist eine R-Implementierung der … „Diagramm-Erstellung mit ggplot2 beschleunigen: Das ragg-Paket“ weiterlesen
Diagrammerstellung mit großen Datenmengen aus Datenbanken kann herausfordernd sein. Wie geht das möglichst effizient? Ad-hoc-Datenbank im Arbeitsspeicher Wir nutzen Daten über weltweite Chart-Erfolge von Songs und Alben und packen sie in eine Ad-hoc-Datenbank im Arbeitsspeicher. Das genügt, um die Ideen zu demonstrieren, und erspart Aufwand mit der Infrastruktur. Wie effizient die Diagrammerstellung erfolgt, hängt wesentlich … „Diagramme mit Daten aus Datenbanken in R: dbplot“ weiterlesen
Eine Farbskala für eine Datenvisualisierung auszuwählen ist keine triviale Aufgabe. Diese Shiny App von Martijn Tennekes kann eine große, bequeme Hilfe sein. Farbskalen auswählen: Die App starten Die App zur Auswahl von Farbskalen ist im R-Paket tmaptools enthalten. Der Anwender kann entscheiden, ob er das Paket laden oder die App direkt starten möchte. (Voraussetzung ist … „Farbskalen in R auswählen per App: Der Palette Explorer (tmaptools)“ weiterlesen
ggplot2 ist ein mächtiges Werkzeug, um professionelle Diagramme zu erstellen. Für Einsteiger ist die Syntax nicht immer intuitiv. Abhilfe schafft eine grafische Oberfläche, mit der man Variablen mit der Maus auswählen und in Felder schieben kann („drag and drop“): esquisse. So erhält man schnell aussagekräftige Diagramme und kann Daten visuell erforschen, ohne Programmcode schreiben zu … „ggplot2 leicht gemacht: Grafiken per Maus dank esquisse!“ weiterlesen
