Visualisations
Visualiser des données consiste à créer des graphiques, des figures et d'autres illustrations qui facilitent la compréhension et l'interprétation des données. Créer des visualisations est simple et agréable. On peut d'ailleurs commencer à apprendre R en apprenant à visualiser des données. La visualisation des données occupe une place centrale dans toute analyse et toute recherche. Même si de nombreuses présentations visuelles (par exemple des graphiques) peuvent être remplacées par des présentations numériques (par exemple des tableaux), la présentation visuelle reste fondamentale. Les présentations visuelles sont souvent plus percutantes et plus claires que les présentations numériques. Une bonne illustration peut être décisive pour un rapport.
Les principes suivants devraient guider la visualisation des données :
- Ne visualisez pas avec des applications comme Excel ou SPSS ; utilisez un langage de programmation.
- R et Python sont les langages les plus puissants pour la visualisation.
- Écrivez dès le départ un code complet, de sorte qu'aucun ajustement manuel du graphique ne soit nécessaire pour le finaliser.
Visualiser avec ggplot2
Au cœur de la grande majorité des visualisations dans R se trouve le package ggplot2. Ce package est exceptionnellement puissant et facile à apprendre. Il existe aujourd'hui pour ggplot2 une longue série de packages d'extension qui élargissent ses fonctionnalités afin de créer des graphiques plus complexes, des graphiques interactifs, et de faciliter la production de graphiques standard.
Avec ggplot2, le contenu d'un graphique est déclaré de manière séquentielle. Le principe est le suivant :
graph TD;
A(1. Indiquer les données utilisées) -->
B(2. Préciser le mapping esthétique : axe des x, axe des y, etc.) -->
C(3. Définir les composants géométriques)-->
D(4. Ajuster l'apparence du graphique : couleurs, échelles, etc.)Dans ce chapitre, nous apprendrons à utiliser ggplot2. Les chapitres suivants traitent d'importants packages d'extension.