実務家のためのデータの可視化

Rを使った
データの可視化

実務でデータを活用することが多い最近です。 この講座は、業務の効率を上げるためにデータの分析を行い、可視化をする能力を育てることができます。

重要な資産であるデータをまとめて統計を出し、データを可視化して有意な情報を得るために分析する能力を持つことになれば、効率的な業務を行うことができるでしょう。

通常、統計的数値で仕事に近づくことが多いですが、これらの統計的数値だけではデータの特性を把握することは容易ではありません。

本講義は、Rを活用したデータ視覚化の理解を助け、実務適用のために構成されています。

講義の特徴✔️

•講義紹介、Rダウンロードとインストール映像を提供することで、初めて接する方も簡単にフォローできます。
•画像と図表をまとめて誰でも簡単に理解できます。
•さまざまな練習で、状況に応じたスクリプトを書くことができます。
•基本的なデータを提供します。
•入門者も理解できるように、豊富な講義資料を提供します。  
•提供されたPDFですぐに編集でき、Rで練習できます。

講義プレビュー👀

セクション 0: 講義の紹介

データビジュアライゼーションの定義から知りながら、データビジュアライゼーションの特性、戦略、現状を見てみたいと思います。
データを効率的に視覚化する方法を学ぶことは、データから数値を生成するコードで書く方法を知る以上のものです。
また、データや変数の種類に基づいてグループを分けてグラフに触れたいと思います。

セクション 1: 時系列データを見る

Rダウンロードとインストールを実行してRを実行して確認します。
1年365日（366日）の各日付に系列値をカラーで表した彩色化である彩色カレンダーと時系列資料のプロットである試し表を紹介します。
また、ggplot2パッケージを活用して「通り過ぎた道」を描きます。

セクション2：散布図を見る

異変量資料の視覚化で基本的で究極的な道具である散布図を学びます。
二変量密度を見ると、親分布の密度を推定するためにカーネル関数を使用します。
散乱を実装するために、beeswarm関数を使用してデータポイントの重なりを最小限に抑えることができます。

セクション3：3次元空間を見る

3変量以上の数値型データを可視化する動く散布図を学びます。
1つの従属変数Yと3つ以上の説明変数X1、X2、X3、 ⋯で構成されている場合を想定します。

セクション 4: カテゴリカルデータを見る

テキスト内の名詞で構成される単語クラウドは、潜在的な読者に経済的かつ効果的な要約を提供することができます。

セクション 5: 連続変数を調べる

さまざまなデータを同時に比較できるようにする複数のビューのコレクションであるダッシュボードを学ぶことができます。

セクション 6: 画像を見る

カスタムR関数を使用すると、芸術的価値のあるn x m行列の画像を実装でき、行列の特別な構造を特定するのに役立ちます。

講義Q&A 🧑‍💻