Data Visualization with R

Belajar Data Visualization with R

• Untuk melakukan data visualisasi pada R, kita bisa menggunakan ggplot2 plot yang dimana itu merupakan sebuah tools untuk mengubah data menjadi plot

• Kita juga tidak bisa rely pada data viz saja, tetapi kita bisa menggunakan data transformation seperti:

  • select important variables
  • filter data
  • membuat fitur baru
  • membuat summary stats
  • dll

• Lalu, pada proses explore ini kita juga bisa melakukan proses Exploratory Data Analysis, yang dimana kita combine visualisasi dan data transformation untuk mencari sebuah insight dari data yang dimiliki

Untuk membuatnya pun cukup simple, bahkan jauh lebih mudah daripada menggunakan matplotlib punya Python!!!

ggplot(data = <DATA>) + 
  <GEOM_FUNCTION>(mapping = aes(<MAPPINGS>))

Simple Exercise

• Run ggplot(data = mpg) apa yang terjadi? Blank canvas

• Berapa banyak rows pada mpg? Berapa banyak cols nya? Kita bisa pake function dim(nama_data)

dim(mpg)

## [1] 234  11

• Apa deskripsi data drv? Kita bisa pakai function ?mpg –> tipe drive train, front wheel, rear wheel, 4wd

• Buat Scatter Plot hwy vs cyl

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = hwy, y = cyl))

• Apa yang terjadi pada Scatter plot class vs drv? kenapa plot nya not useful? Karena kita nge compare data categorical dengan numerical

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = class, y = drv))

Lanjut Plotting

• Untuk mengecek tipe data dari masing - masing cols ada banyak caranya, tetapi yang menarik kita bisa menggunakan sapply

sapply(mpg, class)

## manufacturer        model        displ         year          cyl        trans 
##  "character"  "character"    "numeric"    "integer"    "integer"  "character" 
##          drv          cty          hwy           fl        class 
##  "character"    "integer"    "integer"  "character"  "character"

• Setelah itu kita juga bisa menggunakan Facets untuk membuat subplot

ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) + 
  facet_wrap(~ class, nrow = 2)

• Jika ingin membuat subplot dari dua variable saja, kita bisa menggunakan ~

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  facet_wrap(drv ~ cyl)

• Jika kita membuat subplot dan dua variabel tersebut adalah bernilai continuous, maka nanti subplot nya akan panjang

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  facet_wrap(cty ~ cyl)

• Kita juga bisa combine scatterplot dengan lineplot dalam satu plot yang sama

ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() + 
  geom_smooth()

## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'

• Selain itu, kita juga bisa membuat Counting plot di ggplot