In dieser Woche beschäftigen wir uns mit verschiedenen Typen der Datenvisualisierung. Dazu laden wir zuerst den Beispieldatensatz auf der folgenden Webseite herunter https://www.bjoernwalther.com/daten-in-r-importieren/ Die Visualisierungsbeispiele mit erweiterten Erklärungen sind ebenfalls auf der Webseite von Björn Walther zu finden: https://www.bjoernwalther.com/tutorials-fuer-r/

Vor dem Export als CSV müssen zuerst die leeren Spalten entfernt werden.

visdata <- read.csv("~/Downloads/data/data2.csv")

1.) Einfaches Balkendiagramm

Nachdem wir nun einen Beispieldatensatz haben, beginnen wir mit einem einfachen Balkendiagragmm auf der Basis unserer Daten. In diesem Balkendiagramm werden die Daten nach Reihenfolgen im Datensatz dargestellt.

barplot(visdata$Alter, horiz = TRUE)

2.) Ein nach Häufigkeit geordnetes Balkendiagramm erstellen

In einem nächsten Schritt wollen wir die Daten nicht nach Auftreten im Datensatz sortieren, sondern nach der Häufigkeit.

barplot(table(visdata$Alter), horiz = TRUE)

3.) Kombination von zwei Merkmalen in einem Balkendiagramm In einem nächsten Schritt wollen wir nicht nur ein Merkmal darstellen, sondern zwei Merkmale kombinieren. Wir wollen nun die Altersverteilung nach Geschlechtern sortiert darstellen.

barplot(table(visdata$Geschlecht, visdata$Alter), horiz = TRUE, beside = TRUE)

4.) Die Achsen des Diagramms beschriften

Nun tragen wir Beschriftung an der X-Achse und Y-Achse auf. Wir beachten dabei das Format des Hochkommata.

barplot(table(visdata$Geschlecht, visdata$Alter), horiz = TRUE, beside = TRUE, xlab = 'Häufigkeit', ylab = 'Alter')

5.) Diagrammtitel zufügen

barplot(table(visdata$Geschlecht, visdata$Alter), horiz = TRUE, beside = TRUE, xlab = 'Häufigkeit', ylab = 'Alter', main = 'Altersverteilung', sub = 'Dargestellt nach Geschlecht')