# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 7번 플로팅 시스템(7. Working with Colors)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 일곱번째 섹션 '색상' 표현 - colorRamp (요약) - 색상 표현은 데이터 분석 결과 표현 또는 강조하는 등 의사결정 표현에 좀 더 도움을 준다. - colorRamp는 RGB(red, green, blue)에 대한 값들을 통해 색상을 생성한다. 기본 색상 표현 기본적으로, R은 Col 값을 통해 색상을 표현한다. 기본 값 3가지는 다음과 같다. col = 1 : 검정 col = 2 : 빨강 col = 3 : ..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 6번 플로팅 시스템(6. Lattice Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 여섰번째 섹션: 'Lattice' 시스템 - 그래픽 예시(요약) - ggplot2내의 diamonds 데이터를 통해 xyplot 그래프 표현 예시를 살펴본다. 그래픽 예시 ggplot2에 담긴 diamonds 데이터를 통해 Lattice 그래프를 확인해보자. > str(diamonds) # diamonds 데이터의 구성을 살펴보자 > table(diamonds$color) # diamonds 데이터의 칼라를 살..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() Exploratory Graphs 과정에서 6번 플로팅 시스템(6. Lattice Plotting System)을 선택한다. 탐색적 분석 과정의 여섰번째 섹션: 'Lattice' 시스템 - xyplot(요약) - Lattice 시스템은 'Trellis' 그래픽을 R에 구현한 시스템이다. - 크게 'Lattice', 'Grid' 패키지로 구성된다. - Lattice 시스템은 그래픽을 표현할 때 기본 플로팅 시스템과 달리 한번에 표현한다. - xyplot은 스캐터플롯(x, y값) 표현할 떄 쓰이는 Lattice 함수이다. Lattice 시스템이란 Latti..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() 탐색적 분석 과정의 두번째 섹션: 탐색적 그래프 - 2차원 정보 표현 방법들(요약) boxplot() # 2개 데이터 항목에 대해 boxplot 형태를 보여준다. par() # r에서 그래프를 보여주는 레이아웃을 정한다. 예를 들어 그래프 레이아웃과 그래프 아래, 왼쪽, 위, 오른쪽 순으로 마진 크기을 정한다. subset() # 데이터 프레임, 벡터, 또는 메트릭스에서 원하는 데이터를 추출한다. with() # 데이터 항목을 메모리 상에 로딩한다. plot() # x, y 형태로 그래프 점으로 표현한다. boxplot() # 2개 데이터 항목에 대해 ..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # # library("swirl") swirl() 탐색적 분석 과정의 두번째 섹션: 탐색적 그래프 - 1차원 정보 표현 방법들(요약) head() # 데이터의 가장 위에서부터 데이터 항목을 O개 보여준다. dim() # 데이터의 길이를 파악할 수 있다. summary() # 특정 데이터에 대해 6가지 항목, 최소치, 25%값, 중간값, 평균값, 75% 값, 최대치를 보여준다. quantile() # 데이터의 사분위수(quantile)를 보여준다. boxplot() # R의 기본 함수로 데이터의 사분위로 표현하는 박스플롯 그래프를 보여준다. abline() # 특정 값에 대해 직선을 그린다. hist()..

# # swirl()내 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Course)를 실행해보자. # jpeg 나 ggplot2 패키지가 안깔려있으면 함께 설치해준다. # install.packages("jpeg") install.ggplot2("ggplot2") library("swirl") swirl() 탐색적 분석 과정의 첫번째 섹션: 분석적 그래프의 기본 원칙(요약) 1. 첫번째 원칙: 비교하기 2. 두번째 원칙: 데이터 비교 결과에 대한 메커니즘을 보여준다. 3. 세번째 원칙: 다변수(multivariate)를 그래프로 보여준다. 4. 네번째 원칙: "증거(evidence)"를 다양한 방법(글, 숫자, 도형 등)으로 표현한다. 5. 다섯번째 원칙: "증거(evidence)"에 대한 출처, 적..

R 자체의 패키지 중 swirl이란게 있다. R-studio에서 install.packages("swirl") # swirl를 설치하고, library("swirl") # swirl를 로딩한 후, swirl() #swirl를 실행한다. swirl는 R 프로그래밍과 데이터 과학에 대해 인터랙티브하게 배울 수 있게 구성한 패키지이다. 처음 실행하면, 아래와 같은 화면이 나온다. 어떤 이름으로 불릴지 물어본다. '...'이 보이면 엔터를 누르면 다음 화면으로 넘어간다. | Welcome to swirl! Please sign in. If you've been here before, use the same name as you did then. If you | are new, call yourself somet..

간단한 그래프에 대한 전반적인 설명은 아래 사이트 참조하면 좋을 듯 하다. Producing Simple Graphs with R Producing Simple Graphs with R Let's add a title, a line to connect the points, and some color: cars

# # Plot 함수에 그래프 제목, 범례(legend), X, Y축에 레벨 명 추가 시 아래 코드를 차례로 실행하면 그래프에 추가된다. # x

# # plot 함수로 표현 시 pch 숫자값에 따른 모양임. 기본값은 1로 빈 원을 출력함. # pchShow() # pch값에 따른 그래픽 모양 출력 (참조: [Coursera]Data Science Specialization 내 Exploratory Data Analysis)