상세정보

R은 훌륭하고 예쁜 시각화 도구를 만들어 내기에 좋은 도구로 알려져 있지만, 코딩을 모르는 사람은 배우기 어려운 단점이 있어서 이 책을 통해 코딩의 개념 없이도 R의 결과물을 쉽게 얻을 수 있다. 가능한 많은 옵션을 넣으려고 했지만, 그러다 보면 너무 복잡해지기에 공통으로 필요한 부분만 넣었다.

저자서문

그동안 『R 데이터 시각화』를 아껴 주셔서 감사합니다. 1권이 나올 때만 해도 2권이 나올 것이라고는 생각도 못했는데, 이제 2권이 만들어지고 얼마 되지 않은 것 같은데 벌써 3권이 나왔습니다.

책을 쓰는 것은 정말 즐거운 일입니다. 더군다나 독자들이 아끼고 사랑해 주고 가끔 학회에서나 강의 때, 책의 독자분으로부터 인사를 받게 되면 더욱 기쁘기도 합니다.

예쁘고 훌륭한 차트를 만드는 것은 재미있고, 이것을 사용해서 발표하거나 논문을 쓰거나 책을 쓰게 될 독자들을 생각하면 기쁨이 배가 됩니다.

R은 훌륭하고 예쁜 시각화 도구를 만들어 내기에 좋은 도구로 알려져 있지만, 코딩을 모르는 사람은 배우기 어려운 단점이 있어서 이 책을 통해 코딩의 개념 없이도 R의 결과물을 쉽게 얻을 수 있습니다.

가능한 많은 옵션을 넣으려고 했지만, 그러다 보면 너무 복잡해지기에 공통으로 필요한 부분만 넣었습니다.

데이터는 금광이라고 합니다. 미국의 신대륙을 금을 발견하려고 갔던 사람들은 위험하기도 하고 어렵기도 했을 텐데, 지금은 금광은 어렵지도 않고 위험하지도 않습니다. 재미있기까지 합니다.

2018년 9월 공개된 데이터셋 서치(https://datasetsearch.research.google.com/)가 2020년 1월 베타 딱지를 떼고 정식 서비스화하였습니다.

전 세계의 공개된 데이터들을 쉽게 검색할 수 있으니 이제 금광은 널려 있습니다. 삽을 가진 자만 파낼 수 있습니다. 누구라도 이 데이터를 분석하고 다루고 해결할 수 있게 되길 기대해 봅니다.

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PART 1 일러두기

1-1. 사용법

1-2. 개선점과 아쉬운 점

1-3. CSV 파일로 저장하기

1-4. 연결되지 않을 때 



PART 2 발전된 plot 

 2-1. Weighted Scatter plot

 2-2. Likert Chart(III)

 2-3. Band Densitogram

 2-4. BoxJitter Plot

 2-5. Crosshairs Plot

 2-6. Dense scatter plot 

 2-7. Basic Plots variations

 2-8. Double BoxPlot

 2-9. Venn diagram(II)

 2-10. Mosaic Plots

 2-11. Voronoi Treemap

 2-12. Many Pies

 2-13. Parallel Coordinate Plot(III)

 2-14. Mountain Plot

 2-15. Castles Plot

 2-16. Combination Count Plot

 2-17. Trend line 



 PART 3 시간과 관련된 차트

3-1. Bump Plot

 3-2. Flow bump plot

 3-3. Alluvial Diagrams(II)

 3-4. Cloud errorbar Plot

 3-5. Peak Valley Plot

 3-6. Spaghetti Plot(III)

 3-7. Muller Plot(I)

 3-8. Muller Plot(II)

 3-9. Moon Plot

 3-10. Epicurve(II)

 3-11. Epicurve(III)

 3-12. Calendar Plot(III)

 3-13. Time Series Analysis

 3-14. Similar Time Series

 3-15. Diagram for Epidemic Model 



 PART 4 지도

4-1. Colored World Map

 4-2. Box Map

 4-3. Map with multi-nations

 4-4. Continent Map

 4-5. Globe

 4-6. Honeycomb Globe

 4-7. US Map

 4-8. US Bubble Map

 4-9. USA Tile Map

 4-10. US states table map

 4-11. Geotracer 



 PART 5 유전 연구

5-1. Pedigrees for a Disease

 5-2. Tagged Peptides Plot

 5-3. GGE Biplots

 5-4. multiple Sequence Plot

 5-5. Genotype Plot

 5-6. Genealogical Plot

 5-7. Circular Manhattan Plot

 5-8. Volcano Plot

 5-9. Regional Association Plot in Gene

 5-10. forest plot in Genetics

 5-11. correlation of two gene

 5-12. Chromosome Linkage Plot

 5-13. Chromosome Density Plot

 5-14. Gene Arrow Maps

 5-15. RNA Secondary Structure

 

 PART 6 기상 연구

6-1. Quiver Wind Plot

 6-2. skew-T-diagram

 6-3. Meteorological Plot 



 PART 7 통계와 차트

7-1. Statistics & distribution

 7-2. Outliers (O3) Plot

 7-3. Bland-Altman plots

 7-4. Compare Two Measurement

 7-5. Reliability Plot

 7-6. Matrix Overlap plot

 7-7. Distogram

 7-8. Dandelion Plot

 7-9. Kaplan-Meier Plot & Table

 7-10. Event Plot in longitudinal data

 7-11. Tendril Plot

 7-12. Plot for PCA

 7-13. Pretty partykit Tree

 7-14. Forest plot of subgroups

 7-15. Subgroup Anal Plot

 7-16. post-hoc and grouping

 7-17. Survival Group

 7-18. Ecotoxicology Plot

 7-19. Variable Importance Plot 



 PART 8 색 관련 plot

 8-1. Color Palettes Plot

 8-2. Gradation Plot

 8-3. Find named Colors

 8-4. Find near Colors 



 PART 9 재미있는 plot

 9-1. Text-based plot

 9-2. Cartoon Plot

 9-3. R man

 9-4. Lucky Plot

 9-5. Growing bar Plot

 9-6. Moving bar Plot

 9-7. Moving bubble Plot

 9-8. Moving scatter Plot

 9-9. Growing Pyramid

 9-10. Guitar Chords

 9-11. Aim Plot

 9-12. Parliament Plot

 9-13. Texture Triangle

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