Verwenden von R in LuckyTemplates: Erstellen komplexer Visuals

In diesem Blog werden wir unsere Serie über die Techniken zum Erstellen komplexer benutzerdefinierter Visuals fortsetzen. Heute lernen wir mithilfe von R in LuckyTemplates, wie man komplexe visuelle Darstellungen mit einer einzigen Codezeile erstellt. Das vollständige Video dieses Tutorials können Sie unten in diesem Blog ansehen.

Inhaltsverzeichnis

• Überblick
• Verwendung von R und RStudio in LuckyTemplates
• R-Pakete
• Grafiken mit RStudio erstellen
  • Der Datensatz
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: Boxplot 1
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: Boxplot 2
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 1
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 2
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 3
  • Verwenden von R in LuckyTemplates: QQ-Diagramm
• Abschluss

Überblick

Als Zusammenfassung konzentrierte sich Teil 1 dieser Serie auf die Verwendung des externen Tools Quick Measures Pro zum Erstellen von SVG-Grafiken für das Dashboard. Hier ist unsere Ausgabe für unser benutzerdefiniertes SVG-Grafik-Tutorial. 

Und heute lernen wir, wie man diese unten gezeigten ziemlich komplexen visuellen Elemente erstellt, und zwar mit nur einer Codezeile. Diese visuellen Elemente sind mit anderen benutzerdefinierten visuellen Elementen nicht einfach zu erstellen, aber mit dieser Technik können wir in nur fünf Minuten eine ganze Seite erstellen. 

Wir können sie sicherlich über Deneb machen , aber das wird viel mehr als eine Codezeile erfordern. Und für einige davon, wie zum Beispiel die Histogramme, können wir eine benutzerdefinierte Visualisierung verwenden, aber die Art und Weise, wie wir diese aufteilen, übersteigt ihre Möglichkeiten. 

Verwendung von R und RStudio in LuckyTemplates

Das erste, was Sie wissen müssen, ist, dass wir dies über R tun . R hat den schlechten Ruf, schwer zu verwenden zu sein, weil die Leute es sofort betrachten und denken, dass es viel Codierung erfordert und komplex ist, aber das ist es wirklich nicht. 

R könnte komplex sein, wenn man viele statistische Analysen durchführt, aber was die Grafik angeht, insbesondere das Paket namens GGPUBR , das wir heute verwenden werden , ist es wirklich einfach. 

Für dieses Tutorial wird davon ausgegangen, dass Sie R und RStudio bereits auf Ihrem Computer installiert haben. Aber wenn nicht und Sie nicht wissen, wie es geht, hat George Mount ein tolles Tutorial , wie Sie das alles einrichten. Sie können als LuckyTemplates-Mitglied auf dieses Video zugreifen.

Wenn Sie kein Mitglied sind, gibt es auf YouTube jede Menge andere Videos, die zeigen, wie Sie R und RStudio auf Ihren Computer laden. 

R-Pakete

R verarbeitet Visuals hauptsächlich über Pakete . Das Gute ist, dass R viele Analogien zu LuckyTemplates hat und die Art und Weise, wie es mit Visuals umgeht, den benutzerdefinierten Visuals von LuckyTemplates sehr ähnlich ist. 

Es gibt zwei Befehle, die für Pakete in R relevant sind, einer davon ist install . Die Installation muss nur einmal ausgeführt werden und entspricht dem Herunterladen unseres benutzerdefinierten Visuals aus dem App Store.

In diesem Fall würden wir das erste Mal in RStudio (wir können es auch direkt in LuckyTemplates tun) einfach install(„ggpubr“) ausführen und die Eingabetaste drücken. Dies wird ausgeführt, aus dem Repository heruntergeladen und in Ihre R-Installation geladen. 

Der zweite Befehl ist „library“ . Dies ist etwas, das wir in jedem Bericht, den wir erstellen, ausführen müssen. Dies entspricht dem Laden des benutzerdefinierten Bildmaterials in Ihren Bericht, nachdem wir es aus dem App Store heruntergeladen haben. 

Für dieses Tutorial benötigen wir zwei Pakete. Eine davon heißt ggplot2 und ist die primäre Diagramm-Engine für R. 

Das zweite Paket ist ggpubr , eine vereinfachte Version von ggplot. Es verfügt über sogenannte Publikationsradiografien mit minimaler Konfiguration und ist so eingerichtet, dass es mit etwa 15 verschiedenen Diagrammtypen gut aussieht.

Grafiken mit RStudio erstellen

Jetzt sehen wir, wie die Pakete direkt in LuckyTemplates funktionieren. 

Der Datensatz

Für dieses Tutorial verwenden wir den Titanic-Datensatz. Dieser Datensatz enthält Informationen zu allen Passagieren, die sich auf der Titanic befanden – wer überlebte, wer starb, in welcher Passagierklasse sie sich befanden, ihr Geschlecht und Alter, den Fahrpreis, den sie bezahlten und wo sie einstiegen. 

Für die letzte Kolumne gibt es drei Standorte: Southampton, Cherbourg und Queenstown. Es gibt auch ein paar Passagiere, deren Herkunftsort unbekannt ist. 

Das ist also die vereinfachte Version des Datensatzes, den wir heute für unsere Visualisierung verwenden werden. Beginnen wir mit der Erstellung von Grund auf. 

Verwenden von R in LuckyTemplates: Boxplot 1

Klicken Sie zunächst im Bereich „Visualisierungen“ auf das R-Skript- Symbol. Auf dem Bildschirm erscheint ein visuelles Bild.

Wählen Sie dann die Felder aus, die wir verwenden möchten, und ziehen Sie sie aus dem Bereich „Felder“ in den Bereich „ Werte“ im Bereich „Visualisierungen“. In diesem Fall ziehen wir Alter und Geschlecht. 

Ändern Sie den Titel, richten Sie ihn aus, ändern Sie die Text- und Hintergrundfarben usw., um die Vorlage zu verbessern. Wir können diese Änderungen vornehmen, indem wir im Bereich „Visualisierungen“ zur Registerkarte „  Visuell formatieren“ wechseln .

Schreiben Sie als Titel für dieses Beispiel „Passagierstatistiken nach Alter und Geschlecht“. Diese Einstellungen würden uns ein Bild ergeben, das so aussieht.

Kehren Sie dann im Bereich „Visualisierungen“ zur Registerkarte „ Visual erstellen“ zurück. Wir sollten immer noch die Felder sehen, die wir zuvor unter „Werte“ gezogen haben . Wir können jetzt den R-Skripteditor öffnen , indem wir auf das Pfeil-nach-oben-Symbol klicken.

R verfügt über diesen wirklich einzigartigen Aufruf namens „Dataset“, der die von Ihnen eingegebenen Daten aus Power Query oder in diesem Fall aus unseren beiden Feldern – Alter und Geschlecht – übernimmt. Das wird also unser Datensatz sein. 

Dann nennen wir unsere beiden Bibliotheken – ggplot2 und ggpubr. 

Zum Schluss ist hier unsere eine Codezeile. Wir werden es einfügen, oder in Ihrem Fall, eintippen, und das war's. 

Wenn wir auf „Ausführen“ klicken , erstellt der Code dieses visuelle Boxplot. 

Grundsätzlich können wir uns R als die Textversion des Formatbereichs in LuckyTemplates vorstellen. In diesem Fall dreht sich bei LuckyTemplates alles um die grafische Benutzeroberfläche. 

Wenn wir beispielsweise zum Bereich „Visualisierungen“ gehen, können wir unsere Einstellungen für Effekte, Hintergründe, Rahmen usw. festlegen. 

In R verwenden wir Code, um diese Einstellungen festzulegen. Beispielsweise können wir Code verwenden, um die Effekte und den Hintergrund zu aktivieren oder den visuellen Rahmen zu deaktivieren. 

Für den Hintergrund können wir Farbe = Weiß und Transparenz = 100 verwenden, was eine Textversion der grafischen Benutzeroberfläche in LuckyTemplates ist.

Um zu wissen, welchen Code wir eingeben müssen, verwenden wir dieses Dokument, das in jedem R-Paket enthalten ist. Wir können dieses Dokument durchgehen und durchsehen, was sie Vignetten nennen.

Diese Vignetten zeigen uns die verschiedenen Arten von Visuals, die wir erstellen können, und geben dann Beispiele für die verschiedenen Parameter. Dies ist ein Beispiel für eine .

Auf der Registerkarte „Referenz“ finden Sie eine Liste aller verschiedenen Parameter, die wir verwenden können, z. B. Farbe, Umrissfüllung, Farbpalette, Linientyp, Größe und vieles mehr. Wir können diese Parameter so einstellen, wie unser Bild aussehen soll. 

Kehren wir zu LuckyTemplates zurück und analysieren den Inhalt unseres Codes. Wir beginnen mit unserem Datensatz, der unsere beiden Variablen Geschlecht und Alter enthält. Wir addieren Punkte für das Minimum, das Maximum und andere wichtige Punkte. 

Farbe = Geschlecht bedeutet, dass die Farbe des Plots auf dem Geschlecht basiert. Anschließend stellen wir unsere Füllfarbe auf #F2F2F2, die Linienstärke des Felds auf 0,3 ein und wählen unsere Farbpalette. Schließlich entfernen wir unsere Legende, und damit ist unsere eine Zeile R-Code fertig.

Verwenden von R in LuckyTemplates: Boxplot 2

Fahren wir mit unserem zweiten Bild fort. Wir beginnen damit, unseren ersten Code durch einen anderen Befehl zu ersetzen, der so aussieht.

In diesem Beispiel ist das, was wir tun, im Großen und Ganzen das Gleiche, nur dass wir dieses Mal eine Facettierung durchführen. Die Funktion facet.by ist das Äquivalent kleiner Vielfacher, und basierend auf unserem Code führen wir eine Facettierung nach Embarked durch. 

Das bedeutet, dass wir das gleiche Bild verwenden, aber jetzt eine Version mit kleinen Vielfachen erstellen , die auf den Ursprungshäfen basiert. Wenn wir nun auf „Ausführen“ klicken , erhalten wir vier Boxplots, die genau das zeigen, was wir wollen. 

Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 1

Gehen wir für unser drittes Beispiel mit dem folgenden Code zu Histogrammen über.

Wir erstellen ein einfaches Histogramm basierend auf unserem Code. Wir haben nur unseren Datensatz, die Altersvariable, die Anzahl der Klassen für unser Histogramm und die Füllfarbe. Klicken Sie dann auf Ausführen . 

Wir können unsere Passagiere jetzt nach Alter gruppiert sehen. 

Wir können auch den Befehl add verwenden . Fügen wir die Mittellinie mit add = „median“ hinzu . 

Klicken Sie auf „Ausführen“ und das zeigt uns den Median. 

Wir können das auch mit add = „mean“ in „mean“ ändern.

Klicken Sie auf „Ausführen“ und die Linie bewegt sich vom Median zum Mittelwert. 

Wie wir gesehen haben, haben wir bei diesen Bildern viele Möglichkeiten. Wir können beispielsweise Farben, Titel und Achsen ändern. Es gibt wirklich keinen Parameter, den wir nicht ändern können, um ihn an unser Thema oder die Art und Weise anzupassen, wie unser Bild aussehen soll. 

Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 2

Lassen Sie uns kurz auf unser nächstes Beispiel eingehen. Histogramm 2 ist ein facettiertes Histogramm, und in diesem Fall erfolgt eine Facettierung nach beiden Geschlechtern und danach, ob sie überlebt haben oder nicht. Für dieses Bild verwenden wir den folgenden Code.

Wir sehen, dass es sich dabei um eine Art Visualisierung handelt, die auf andere Weise nur schwer zu erstellen wäre. Auch hier können wir es über Deneb tun, aber es würde eine ganze Menge Code erfordern, um es zu tun. Hier hingegen ist es nur eine einfache Zeile. 

Verwenden von R in LuckyTemplates: Histogramm 3

Lassen Sie uns noch ein Histogramm erstellen und es etwas anders gestalten. Dieses Mal ordnen wir die Passagiere der Passagierklasse zu, in der sie sich befanden, und fügen auch eine Mittellinie hinzu.

Klicken Sie auf Ausführen. 

Wenn wir uns das Bild ansehen, können wir auch erkennen, dass die Männer der 3. Klasse bei dieser Katastrophe die meisten Opfer zu beklagen hatten.

Beachten Sie, dass wir in diesem Beispiel das Standardfarbschema verwendet haben, sodass es nicht wirklich zu unserem Thema passt. Wir haben dies absichtlich getan, um zu veranschaulichen, wie automatisch ein Farbschema ausgewählt wird, wenn wir keins eingeben. 

Verwenden von R in LuckyTemplates: QQ-Diagramm

Schließlich sind wir bei unserem letzten Diagrammtyp angelangt. 

Auch hier gibt es etwa 15 Arten von Diagrammen, die Sie hier ausführen können, und dieses wird als QQ-Diagramm bezeichnet. Wenn Sie sich ausreichend mit Statistik beschäftigt haben, haben Sie wahrscheinlich schon einmal einen QQ-Plot gehört oder gesehen. 

Unser nächster Code hilft uns festzustellen, ob ein bestimmtes Feld gemäß einer bestimmten Verteilung verteilt ist. In diesem Fall untersuchen wir also, ob es normalverteilt ist, indem wir die tatsächliche Verteilung gegen die theoretische Verteilung auftragen.

Wie bei den vorherigen Beispielen ist dies auf andere Weise schwierig zu erreichen. Mit unserer Technik sind jedoch einige Parameter erforderlich, um unser QQ-Diagramm mit einem theoretischen Vergleich zur Stichprobe zu erstellen. 

R für LuckyTemplates | Ein Leitfaden für Einsteiger
LuckyTemplates Custom Visuals – Erstellen Sie eine Berichtsanwendung
mit benutzerdefinierten visuellen Berichten in LuckyTemplates

Abschluss

Im heutigen Blog haben wir gelernt, wie man mit R auf einfache Weise leistungsstarke und komplexe Visualisierungen in LuckyTemplates erstellt. 

Es bietet eine enorme Anwendbarkeit und Flexibilität für die Erstellung von Diagrammen, die auf andere Weise nur schwer zu erreichen sind. Außerdem haben Sie die Flexibilität, die Parameter an Ihre Vorlieben anzupassen. Sie können noch viel mehr tun, was die Hintergrundfarbe und Schriftart sowie alle Arten von Formatierungen angeht. 

Mit einer einzigen Codezeile müssen Sie nur wenig wissen, um aufschlussreiche Diagramme zu erstellen. Wir hoffen, dass Sie Sie dazu inspirieren, diese Technik in Ihren zukünftigen Berichten zu verwenden.

Im nächsten Teil dieser Serie besprechen wir die einfachen Möglichkeiten, großartige KPI-Karten zu erstellen. 

Alles Gute,

Brian Julius