Introdução
Este dashboard visa a obtenção de pontos parciais na disciplina de visualização de dados utilizando a biblioteca ggplot2 no formato interativo do flexdashboard.
data(mtcars)
mtcars\(cyl <- as.factor(mtcars\)cyl)
ggplot(data = mtcars) + aes(x = wt, y = mpg, color = cyl) + geom_point(size = 3) + labs(title = “Relação entre Peso e Consumo de Combustível”, x = “Peso do Carro (Milhares de Libras)”, y = “Milhas por Galão (MPG)”, color = “Nº de Cilindros”) + theme_minimal()
data(diamonds)
diamond_counts <- diamonds %>% count(cut) %>% mutate(cut = reorder(cut, -n))
ggplot(data = diamond_counts, aes(x = cut, y = n, fill = cut)) + geom_col() + geom_text(aes(label = comma(n)), vjust = -0.5, size = 3) + scale_fill_brewer(palette = “RdYlBu”) + labs(title = “Contagem de Diamantes por Tipo de Corte”, x = “Tipo de Corte”, y = “Contagem de Diamantes”) + theme_minimal() + theme(legend.position = “none”)
data(diamonds)
cores_customizadas <- c(“Fair” = “#E69F00”, “Good” = “#56B4E9”, “Very Good” = “#009E73”, “Premium” = “#F0E442”, “Ideal” = “#CC79A7”)
ggplot(data = diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) + geom_boxplot() + labs(title = “Distribuição do Preço dos Diamantes por Qualidade de Corte”, x = “Qualidade do Corte”, y = “Preço (Dólares Americanos)”) + scale_fill_manual(values = cores_customizadas) + theme_minimal() + theme( legend.position = “none”, axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) )
Conceitos Fundamentais
Diferença entre geom_point() e geom_jitter()
O geom_point() plota pontos nas coordenadas exatas, sendo ideal para dados contínuos. O geom_jitter() adiciona ruído aleatório para evitar a sobreposição (overplotting) em variáveis discretas, revelando a densidade dos dados. Gramática dos Gráficos
A Gramática dos Gráficos (GoG) é o modelo teórico do ggplot2. Ela afirma que qualquer gráfico é a combinação de componentes: Dados + Mapeamentos Estéticos (aes) + Geometrias (geom_*) + Escalas, etc. O ggplot2 implementa essa modularidade usando o operador +.