Die Wichtigkeit ansprechender grafischer Aufbereitung von Datenanalysen kann kaum überschätzt werden. Mit ggplot2 und einer Fülle an Erweiterungspaketen bietet R eine enorme Vielfalt an grafischen Gestaltungsmöglichkeiten, inklusive Animationen und interaktiven Grafiken, die ohne Javascript-Kenntnisse erstellt werden können. Neben einer Reihe von Programmiertricks werden auch Grundzüge des Storytellings mit Daten vermittelt.
Die „Grammatik der grafischen Darstellung“ im Schnelldurchgang
- Die drei Basisschichten und die vier optionalen Schichten
- Tricks und Funktionen aus Erweiterungspaketen zu facets, statistischen Transformationen, Skalen und Themes
- Farbskalen, Berücksichtigung von Farbblindheit, Zoomen, Seitenverhältnisse
- Datenaufbereitung
Farben und Storytelling
- Strategischer Einsatz von Farbe
- Die Aufmerksamkeit des Betrachters bewusst auf ausgewählte Informationen lenken
- Mehrere Grafiken elegant zu einem Gesamtbild verknüpfen
Animationen und interaktive Grafiken
- Zwei grafische Elemente (Grafiken oder Grafik und Tabelle) verknüpfen ohne Shiny
- Interaktive Diagramme mit Mouse-Over-Effekten erstellen ohne Javascript-Kenntnisse
- Animationen: gganimate und plotly im Vergleich
- Interaktives Panel für viele Untergruppen zur explorativen Datenanalyse
Programmieren mit ggplot2
- Viele ähnliche Diagramme mit wenigen Codezeilen bis hin zu einem Einzeiler dank benutzerdefinierter Funktionen
- Variablen flexibel an Funktionen übergeben
- Mehrere Geometrien (geoms) in einer Funktion bündeln
Eigene Themes und Farbskalen erstellen
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Codebeispiel: Eigene Farbskala als eigenes R-Paket Theme-Einstellungen anpassen und in eigenem Theme bündeln
- Eigene Farbskala erstellen: Von den Farbcodes bis hin zur eigenen scale_color_meineSkala()-Funktion, inkl. Interpolation von Zwischenfarben
- Eigene Farbskala als R-Paket aufbereiten
Erweiterungspakete
- Weitere Paket-Empfehlungen
- Aufbereitung von Datums- und Zeitformaten
- Fehlwerte visualisieren