Aby zdiagnozować stan biznesowy i znaleźć nowe możliwości, w tym rozdziale użyjemy różnego rodzaju wykresów. Jeśli chodzi o tworzenie statycznych wykresów wysokiej jakości, nie możesz się pomylić z pakietem ggplot2. Standardowe (wbudowane) wykresy w R nadają się do celów eksploracyjnych, ale nie są tak elastyczne ani ładne, jak wykresy ggplot2. Ponieważ chcemy pokazać, jak tworzyć wysokiej jakości wykresy, skupimy się na wykorzystaniu tego pakietu (i innych rozszerzających go) do wykresów statycznych. Jednak tylko od pakietu waniliowego ggplot2 działa dla wykresów statycznych, będziemy używać innych pakietów dla wysokiej jakości interaktywnych wykresów. Wadą tak dużej elastyczności podczas korzystania z ggplot2 jest to, że jest bardzo rozwlekły, przez co tworzenie wykresów wymaga dużej ilości kodu (szczególnie w porównaniu ze standardowymi wbudowanymi funkcjami graficznymi języka R). Chcemy uniknąć konieczności kopiowania i wklejania kodu, jeśli zamierzamy tworzyć podobne wykresy, dlatego opracujemy funkcje wielokrotnego użytku, których możemy użyć do łatwego tworzenia podobnych wykresów. Na przykład zamiast powtarzanie więcej niż 10 linii kodu ggplot2, aby wprowadzić tylko kilka drobnych zmian:
grapph_1 <- a_function_that_returns_a_graph_object (
data_1, other_parameters_1
print(graph_1)
graph_2<- a_function_that_returns_a_graph_object (
data_2, other_parameters_2)
print(graph_2)
Czasami ludzie nie czują się komfortowo pracując w ten sposób, ale te funkcje wykresów są takie same, jak w przypadku innych funkcji. Jedyna różnica polega na tym, że jeśli tylko będzie to możliwe, zwrócimy obiekt wykresu zamiast innych typów danych. Te obiekty wykresów są ładne podczas pracy z ggplot2, ponieważ nie można ich przekazać innym funkcjom (nie wszystkie pakiety graficzne są zaprojektowane w ten sposób). Na przykład użyliśmy następującej funkcji save_png(), która pobiera obiekt wykresu i zapisuje go na dysku. Wszystko, czego potrzebowaliśmy, to opcjonalnie zmienić wymiary wykresu podczas zapisywania, aby upewnić się, że ma odpowiedni rozmiar:
save_png <-function(graph , save_to , width = 480, height = 480) {
png(save_to, width = width , height = height)
print(graph)
dev.off()
}
Jeśli pracujesz z wieloma wykresami, jeśli podczas tworzenia pojawi się błąd jeden z nich i wyświtlisz go, możesz być zdezorientowany, widząc poprzedni wykres, nad którym pracowałeś. Aby uniknąć tego zamieszania, możesz wykonać graph <- NULL po każdym wywołaniu funkcji print lub save, aby upewnić się, że jest oczywiste, gdzie wystąpił błąd.
Teraz, jeśli chcesz utworzyć wykres i zapisać go w obrazie 1024×768 pikseli, możesz użyć funkcji save_png w następujący sposób:
graph <- a_function_that_returns_a _graph_object(data, parameters)
save_png(graph, 1024 768)
Standardowy sposób opracowywania analizy danych jest procesem iteracyjnym ściśle związanym z metodą naukową