20、数据可视化与R语言操作指南

数据可视化与R语言操作指南

在数据可视化的领域中，运用合适的工具和方法至关重要。下面将为大家详细介绍数据可视化的相关要点，以及R语言在其中的具体应用。

数据可视化的挑战与技巧

在进行数据可视化时，我们常常会面临诸多挑战。以堆叠条形图为例，虽然它能让我们更清晰地看到欠款金额类别在所有余额和所有借款人中所占的百分比，还能直观地比较两种类型之间的差异，但在估计每个单独部分的大小时，却存在一定难度。这是因为缺乏一个锚点或基线比例来进行比较。例如，在图中底部条形图里“Under 5”部分的大小就比“$10 - 25”条形图的大小更容易估计。所以，即使我们精心处理，使用堆叠条形图时仍需格外谨慎。

后续学习方向

当我们对基础内容有了一定了解后，就可以朝着两个主要方向继续深入学习。
- 提升编码能力 ：学习ggplot能促使我们进一步了解tidyverse工具集，进而更全面地掌握R语言。以下是一些值得参考的学习资料：
- Garrett Grolemund和Hadley Wickham的《R for Data Science (2016)》，它介绍了我们在此处用到但未深入探讨的tidyverse组件。
- Chang (2013)和Roger Peng的《R Programming for Data Science (2016)》。
- Wickham (2016)的著作对ggplot进行了最为全面的介绍。

当使用ggplot创建新类型的图形时，可能会遇到它无法满足需求或无法提供所需几何对象的情况。这时，我们可以考虑使用ggplot框架的扩展包。Daniel Emaasit的