[Hãy R cho R] R dữ liệu trực quan hóa

Học cách trực quan hóa dữ liệu R một cách đúng đắn!
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại [R for R] ✨

Dữ liệu tôi sẽ xử lý,
Chúng ta không thể nhìn thấy ngay được sao?

Khi phân tích dữ liệu, làm thế nào chúng ta có thể thấy được ngay đặc điểm của dữ liệu mà chúng ta đang xử lý? Làm thế nào chúng ta có thể giúp việc khám phá thông tin chi tiết từ dữ liệu trở nên dễ dàng và tốt hơn? Có những hạn chế khi chỉ liệt kê số hoặc bảng. Đây là lý do tại sao trực quan hóa dữ liệu lại quan trọng.

Nếu bạn có một số kiến ​​thức cơ bản về R và có thể dễ dàng trực quan hóa dữ liệu bằng các hàm R cơ bản và gói ggplot2, bạn sẽ rất hiệu quả .

Hình ảnh hóa dữ liệu
Ba lý do tại sao bạn cần nó!

Được rồi để xem bức tranh lớn

_{Dữ liệu cần phân tích
Xu hướng
Thật dễ hiểu.}

So sánh ngay lập tức

_{Một số hình ảnh
So sánh ngay lập tức
Thật dễ dàng.}

Rút ngắn giờ làm việc của bạn!

_{Để phân tích dữ liệu
Thời gian cần thiết
Nó giảm dần.}

Chỉ dành cho bài giảng này
Hãy xem những lợi ích.

Không còn kiểu giáo dục nhồi nhét đơn thuần, hãy học lý thuyết và thực hành cùng lúc.

• Tổng cộng có 24 lớp được chia thành lý thuyết , thực hành và kiểm tra .
• Sẽ rất nguy hiểm nếu bạn chỉ cảm thấy mình đã học được điều gì đó mà không cải thiện kỹ năng của mình. 🙅‍♂️
• Do đó, ngoài các bài kiểm tra được đưa ra trong suốt lớp học, chúng tôi còn cung cấp bài thực hành để bạn có thể nhập mã trực tiếp .

_{Có những bài kiểm tra như thế này cho mỗi lớp. 😉}

Hãy kiểm tra cẩn thận mọi chi tiết!

• Tìm hiểu kỹ lưỡng những điều bạn cần biết về trực quan hóa dữ liệu trong thế giới thực .

_{Bao gồm các thông tin chi tiết cần thiết như lỗi, yêu cầu trợ giúp, v.v.}

_{Tôi sẽ giới thiệu các chức năng chính trong bản tóm tắt này!}

Dễ hiểu với các ví dụ thực tế!

• Chúng tôi thậm chí còn thực hiện một dự án đơn giản để trực quan hóa dữ liệu vắc-xin COVID-19 trên bản đồ.

_{Phân phối dữ liệu tiêm chủng COVID trên bản đồ🗺️.}

Đã tạo một bài giảng
Giới thiệu người chia sẻ kiến ​​thức.

Kim Seung Wook

Câu hỏi dự kiến ​​Q&A