آموزش مصورسازی داده با R - آخرین آپدیت

آموزش مصورسازی داده در R: ggplot2 و تحلیل کووید-19

دوره جامع مصورسازی داده در R با Uplatz، دریچه‌ای به دنیای تحلیل بصری داده‌ها.

مصورسازی داده به تحلیل کمی اطلاق می‌شود که به ما امکان می‌دهد داده‌ها را بررسی کرده و یافته‌های خود را به اشتراک بگذاریم. در علم داده، تحلیل داده‌ها تنها نیمی از کار است؛ به اشتراک گذاشتن نتایج و یافته‌ها به منظور تسهیل تصمیم‌گیری نیز بسیار مهم است. مصورسازی داده ابزاری قدرتمند است که به افراد با سطوح مختلف دانش آماری امکان می‌دهد الگوها و یافته‌های پیچیده را درک کنند.

زبان برنامه‌نویسی R نه تنها به طور خاص برای محاسبات آماری طراحی شده است، بلکه با تمرکز بر گرافیک نیز توسعه یافته است. علاوه بر توابع ترسیم استاندارد موجود در R پایه، قابلیت‌های اضافی نیز از طریق بسته‌های کد افزونه در دسترس هستند. بسته ggplot2 توسط Hadley Wickham به عنوان بخشی از tidyverse (مجموعه‌ای از بسته‌ها که با در نظر گرفتن علم داده طراحی شده‌اند) توسعه یافته است و یکی از بهترین ابزارها برای ترسیم نمودارها محسوب می‌شود. این بسته سطوح بالایی از سفارشی‌سازی را با گرافیک‌های تمیز و از نظر بصری دلپذیر ترکیب می‌کند و اغلب با حداقل تلاش از سوی برنامه‌نویس به دست می‌آید. بنابراین ggplot2 اساساً مجموعه‌ای از بسته‌ها است که هدف آن آسان‌تر کردن مدیریت، تجزیه و تحلیل و مصورسازی داده‌ها برای کاربر است. این بسته شامل طیف گسترده‌ای از گزینه‌ها برای سفارشی کردن طرح‌ها است و می‌تواند برای انواع داده‌ها استفاده شود.

Uplatz این آموزش عمیق در مورد مصورسازی داده با استفاده از R را ارائه می‌دهد. این دوره به شما کمک می‌کند تا به طور موثر اشکال مبتنی بر داده‌های کمی خود را ایجاد کنید. اگر می‌خواهید داده‌های خود را بهتر درک کنید و تأثیری به نشریات خود اضافه کنید، آموزش مصورسازی داده در R دوره مناسبی برای شما است. هنر ارتباط بصری و پیاده‌سازی عملی مصورسازی داده را درک کنید. این کار با استفاده از محیط برنامه‌نویسی آماری R با داده‌های خودتان انجام می‌شود.

اهداف دوره

• هدف از مصورسازی داده و نحوه استفاده از آن برای برقراری ارتباط موثر
• معرفی سریع به گرافیک R پایه
• انواع مختلف نمودار در R
• ابزارهای مصورسازی داده در R
• مناسب‌ترین نوع نمودار برای داده‌های شما کدام است
• اضافه کردن جزئیات به نمودارها
• بسته ggplot2
• پیاده‌سازی "دستور زبان گرافیک" در ggplot2، مانند مقیاس‌ها، سیستم‌های مختصات، تنظیمات موقعیت و وجه بندی
• ایجاد مصورسازی‌های پیچیده و بررسی همبستگی بین متغیرها
• طراحی و پیاده‌سازی یک مصورسازی از ابتدا
• چه مقدار زیاد است
• علم ادراک و اعمال اصول طراحی
• تمایز بین گرافیک‌های توضیحی برای انتشار و برای کاوش داده
• سفارشی‌سازی پیشرفته نمودار و فراتر از آن

سرفصل‌های دوره مصورسازی داده در R

1. مصورسازی داده در R

• مصورسازی داده چیست؟
• انتخاب نوع نمودار مناسب
• اهمیت مصورسازی داده و مزایای آن
• کاربردهای مصورسازی داده
• برنامه‌های R برای نمودار پراکندگی، هیستوگرام، نمودار میله‌ای و میله‌ای انباشته، نمودار جعبه‌ای، نقشه حرارتی، نمودار خطی، نمودار تراکم، نمودار دایره‌ای

2. مصورسازی داده با بسته ggplot2

• ggplot2 چیست
• ترسیم با ggplot2
• ساخت نمودارهای خود به صورت تکراری
• توزیع‌های تک متغیره و نمودار میله‌ای
• حاشیه‌نویسی با ggplot2
• دستکاری محور
• نمودار تراکم

3. ابزارهای بیشتر مصورسازی داده در R

• متن کاوی و ابر کلمات
• نمودار رادار
• نمودار وافل
• نمودار مساحت
• نمودار همبستگی

4. پروژه مصورسازی داده

• پروژه جامع "مصورسازی کووید-19" - ایجاد از ابتدا ( Covid-19 Analysis with R )

با یادگیری مصورسازی داده با R، شما نه تنها مهارت‌های فنی کسب می‌کنید، بلکه توانایی برقراری ارتباط موثر از طریق نمودارها و داشبوردهای بصری جذاب و معنادار را نیز به دست می‌آورید. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:

1. کتابخانه‌های مصورسازی قدرتمند: R مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌ها مانند ggplot2، plotly و Shiny را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد به راحتی مصورسازی‌های پیچیده و تعاملی ایجاد کنید.
2. قابلیت سفارشی‌سازی: R امکان مصورسازی‌های بسیار قابل تنظیم و دقیق را فراهم می‌کند. شما می‌توانید هر جنبه از نمودارهای خود، از رنگ‌ها و شکل‌ها گرفته تا حاشیه‌نویسی‌ها و تم‌ها را تنظیم کنید.
3. ادغام با تجزیه و تحلیل داده: R به عنوان یک زبان تجزیه و تحلیل داده، به طور یکپارچه دستکاری داده‌ها و مصورسازی را ادغام می‌کند. این امر نیاز به جابجایی بین ابزارها یا زبان‌های مختلف را کاهش می‌دهد و گردش کار را ساده می‌کند.
4. پشتیبانی از داده‌های پیچیده: R در مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل آماری پیچیده و مصورسازی نتایج به روش‌های معنادار عالی است و آن را برای تحقیقات علمی، امور مالی و تحلیل تجاری ایده‌آل می‌کند.
5. قابلیت بازتولید: مصورسازی‌های ایجاد شده با R را می‌توان به راحتی از طریق اسکریپت‌ها مستندسازی و بازتولید کرد و شفافیت و تکرارپذیری بهتری را در تجزیه و تحلیل فراهم کرد.
6. تعامل: ویژگی‌های تعاملی R (از طریق بسته‌هایی مانند plotly و Shiny) به کاربران امکان می‌دهد مصورسازی داده‌ها را به صورت پویا بررسی کنند، که برای بررسی روندها و کسب بینش عمیق‌تر ارزشمند است.
7. پذیرش گسترده در صنعت: R به طور گسترده در زمینه‌هایی مانند امور مالی، بهداشت و درمان، دانشگاه و تحقیقات استفاده می‌شود. تسلط بر آن می‌تواند درها را به روی نقش‌های تحلیلی و داده‌محور مختلف باز کند.
8. همکاری: R به خوبی با سایر ابزارها مانند Tableau، Power BI و پایگاه‌های داده ادغام می‌شود و همکاری در تیم‌هایی که روی پروژه‌های بزرگ‌تر کار می‌کنند را آسان‌تر می‌کند.