超入門！ Rでできるビジュアル統計学
商品紹介
RとR Studioの基本から、質的・量的な変数、地理空間データ、カラーグラフの可視化まで。記述統計学とそれに基づいたチャートの意味、使い方、作り方をまとめた超実践的可視化マニュアル
目次
- Part1 Rの紹介と前準備
1．RとRStudioの基本
2．データの前処理
3．ggplot2の基本
4．データの種類について
本書で使用するsample.csvについて
本書で使用するパッケージのインストールについて
Part2 質的な変数のグラフ
第1章 データタイプ1（質的な変数・一変量）
1．棒グラフ（Bar chart）
2．円グラフ（Pie chart）
第2章 データタイプ2〔質的な変数・二変量以上（サブグループ）〕
1．横並び棒グラフ（Grouped bar chart）
2．積み上げ棒グラフ（Stacked bar chart）
第3章 データタイプ3〔質的な変数・二変量以上（独立したリスト）〕
1．ベン図（Venn diagram）
2．サンキー図（Sankey diagram）
第4章 データタイプ4〔質的な変数・二変量以上（入れ子）〕
1．ツリーマップ（Treemap）
Part3 量的な変数のグラフ
第5章 データタイプ5（量的な変数・一変量）
1．箱ひげ図（Box-whisker plot）
2．ヒストグラム（Histogram）
3．密度プロット（Density plot）
第6章 データタイプ6（量的な変数・二変量）
1．散布図（Scatter plot）
2．折れ線グラフ（Line graph/Line chart）
3．面グラフ（Area chart）
第7章 データタイプ7（量的な変数・多変量）
1．バブルプロット（Bubble plot）
2．ヒートマップ（Heatmap）
3．レーダーチャート（Radar chart/Spider web）
Part4 地理空間データ・カラーグラフの可視化
第8章 データタイプ8（地理空間データ）
1．基本マップ（Background map）
2．コロプレスマップ（Choropleth map）
3．カルトグラム（Cartogram/Value-area map/Anamorphic map）
4．バブルマップ（Bubble map）
第9章 カラーグラフの可視化
1．色のもつ意味とその役割
2．Rで使用できるカラーパレット
Column
グラフ描画の基本
Rでインタラクティブ・グラフを描く
日本語を使用したグラフを描く
Rでデータの不確実性を描く
地理空間データについて気をつけること
初めてRで地理データを活用したグラフを書きました
Training
1 練習データでグラフを描いてみよう！
2 練習データでグラフを描いてみよう！
3 練習データでグラフを描いてみよう！
4 練習データでカラーグラフを描いてみよう！
参考文献
本書を進める上で参考になる図書
Appendix：Trainingの解答
最近チェックした商品履歴
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