Data visualization in R (Italian Edition)

Description

Una delle principali abilità per un data analyst è, senza dubbio, saper rappresentare correttamente i dati a sua: molte volte un grafico è più esplicativo di qualsiasi parola e permette la comprensione dell'informazione che si vuole trasmettere anche a coloro non in possesso di un forte background statistico. Il linguaggio R, ed in particolare il software RStudio, permette la creazione di grafici chiari, veloci da realizzare e molto personalizzabili. Il manuale mostra come realizzare i diversi diagrammi in base al tipo di variabili oggetto di studio (qualitative o quantitative, discrete o continue), alla numerosità dei dati a disposizione e, naturalmente, a seconda dello scopo ultimo della rappresentazione (visualizzare una distribuzione di valori, le relazioni tra due o più variabili, evidenziare la presenza di dati mancanti ecc...). Oltre ai classici diagrammi di utilizzo più comune (quali istogramma, barplot, boxplot, grafici a linee, scatterplot ecc...) viene mostrato come realizzare grafici di uso più specifico quali, ad esempio, mappe di calore, carte di controllo e radar chart. Il manuale è particolarmente incentrato sull'utilizzo delle funzioni del pacchetto ggplot2, ma vengono fornite le funzioni anche per l'utilizzo del pacchetto base, più basilare ed elementare, ma di più rapida applicazione. INDICE INDICE DELLE FIGURE INTRODUZIONE CAPITOLO I Analisi univariata: variabile quantitativa 1.1 Istogramma e funzione di densità 1.2 Grafico a barre 1.3 Boxplot 1.4 Violin plot 1.5 QQ-Plot CAPITOLO II Analisi univariata: variabile qualitativa 2.1 Grafico a barre 2.2 Grafico a torta CAPITOLO III Grafici a linee e serie storiche 3.1 Grafici a linee e serie storiche CAPITOLO IV Variabile quantitativa e qualitativa 4.1 Istogramma 4.2 Boxplot 4.3 L'argomento facet_grid() 4.4 Serie storiche 4.5 Grafico ad area 4.6 Errorbar Chart CAPITOLO V Due variabili quantitative 5.1 Relazione tra due variabili continue 5.2 Due variabili quantitative di cui almeno una discreta 5.3 Funzione ggtitle() 5.4 Mappe di calore in 2-dimensioni 5.5 Correlogramma CAPITOLO VI Tre variabili quantitative 6.1 Scatterplot a più variabili 6.2 Dotplot e violin plot 6.3 Modificare etichette su assi e legende CAPITOLO VII Due variabili qualitative 7.1 Barplot CAPITOLO VIII Due variabili quantitative e una qualitativa 8.1 Grafico a dispersione 8.2 Grafico a dispersione con legende CAPITOLO IX Una variabile quantitativa e due qualitative 9.1 Una variabile quantitativa e due qualitative CAPITOLO X Matrici di grafici 10.1 Matrici di grafici CAPITOLO XI Heatmap 11.1 Heatmap e grafico a dispersione 11.2 2-dimensional heat map CAPITOLO XII Carte di controllo 12.1 Individual chart 12.2 C-chart 12.3 U-Chart 12.4 P - Chart 12.5 G - Chart 12.6 MR - Chart 12.7 T - Chart 12.8 X-bar e S-bar Chart CAPITOLO XIII Altri grafici 13.1 Radar Chart 13.2 Grafico Splom 13.3 Visualizzare Missing Data CAPITOLO XIV Package base 14.1 Scatterplot 14.2 Pie chart 14.3 Bar plot 14.4 Istogramma 14.5 QQ-Plot 14.6 Sunflower plot 14.7 Boxplot 14.8 La funzione plot() su dati individuali 14.9 Linear model 14.10 Funzioni di testo 14.11 Customizzare gli assi 14.12 Curve di tendenza 14.13 Altri grafici 14.14 Matrici di grafici 14.15 Salvare il grafico con il pacchetto base 14.16 Salvare il grafico con il pacchetto ggplot2 CAPITOLO XV Customizzare il grafico con GGPLOT2 15.1 Customizzare il grafico con GGPLOT2 Bibliografia