LuckyTemplates での R の使用: 複雑なビジュアルの作成

このブログでは、複雑なカスタム ビジュアルを作成するテクニックについてシリーズを続けていきます。今日は、LuckyTemplates で R を使用して、1 行のコードで複雑なビジュアルを作成する方法を学びます。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

目次

• 概要
• LuckyTemplates での R と RStudio の使用
• Rパッケージ
• RStudio でグラフィックを作成する
  • データセット
  • LuckyTemplates での R の使用: 箱ひげ図 1
  • LuckyTemplates での R の使用: 箱ひげ図 2
  • LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 1
  • LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 2
  • LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 3
  • LuckyTemplates での R の使用: QQ プロット
• 結論

概要

要約として、このシリーズのパート 1 では、QuickMeasures Pro外部ツールを使用してダッシュボードの SVG グラフィックスを作成することに焦点を当てました。カスタム SVG グラフィックス チュートリアルの出力は次のとおりです。 

そして今日は、以下に示す非常に複雑なビジュアルを作成する方法を学びます。それをたった 1 行のコードで行います。他のカスタム ビジュアルを使用してこれらのビジュアルを作成するのは簡単ではありませんが、このテクニックを使用すると、わずか 5 分でページ全体を作成できます。 

確かにDeneb経由で実行できますが、それには 1 行以上のコードが必要になります。ヒストグラムなどの一部については、カスタム ビジュアルを使用できますが、これらを分割する方法はその機能を超えています。 

LuckyTemplates での R と RStudio の使用

まず知っておくべきことは、これをRを通じて実行しているということです。R は使いにくいという悪い評判を受けています。R を見た人はすぐに大量のコーディングが必要で複雑だと考えるからですが、実際はそうではありません。 

多くの統計分析を行う場合、R は複雑になる可能性がありますが、ビジュアル、特に今日使用するGGPUBRと呼ばれるパッケージの点では、非常にシンプルです。 

このチュートリアルでは、マシンに R と RStudio がすでにインストールされていることを前提としています。しかし、そうでなく、その方法がわからない場合は、George Mount がこれをすべてセットアップする方法についての素晴らしいチュートリアルを提供しています。LuckyTemplates メンバーとしてこのビデオにアクセスできます。

メンバーでない場合は、R と RStudio をマシンにロードする方法に関する他のビデオが YouTube にたくさんあります。 

Rパッケージ

R は主にパッケージを通じてビジュアルを処理します。良い点は、R には LuckyTemplates に類似したものが多くあり、ビジュアルの処理方法が LuckyTemplates のカスタム ビジュアルと非常に似ていることです。 

R のパッケージに関連するコマンドは 2 つあり、そのうちの 1 つはinstallです。インストールは 1 回だけ実行され、App Store からカスタム ビジュアルをダウンロードするのと同じです。

この場合、RStudio で最初に行うことは (LuckyTemplates 内で直接実行することもできます)、単にinstall(“ggpubr”)を実行して return キーを押すだけです。これが実行され、リポジトリからダウンロードされ、R インストールにロードされます。 

2 番目のコマンドはlibraryです。これは、作成する各レポートで実行する必要があります。これは、カスタム ビジュアルを App Store からダウンロードした後でレポートにロードするのと同じです。 

このチュートリアルには 2 つのパッケージが必要です。1 つはggplot2と呼ばれるもので、R の主要なグラフ作成エンジンです。 

2 番目のパッケージは ggpubr で、これは ggplot の簡易バージョンです。これには、最小限の構成でいわゆる出版用 X 線写真が含まれており、約 15 種類の異なるチャートで見栄えがよくなるように設定されています。

RStudio でグラフィックを作成する

ここで、パッケージが LuckyTemplates 内でどのように機能するかを見てみましょう。 

データセット

このチュートリアルでは、タイタニック号のデータ セットを使用します。このデータ セットには、タイタニック号に乗っていたすべての乗客に関する情報 (生存者、死亡者、乗客クラス、性別と年齢、支払った運賃、乗車場所) が含まれています。 

最後の列には、サウサンプトン、シェルブール、クイーンズタウンの 3 つの場所があります。出発地不明の乗客も数人いる。 

これが、今日の視覚化に使用するデータ セットの簡易バージョンです。このゼロから始めて作成してみましょう。 

LuckyTemplates での R の使用: 箱ひげ図 1

まず、「視覚化」ペインの下にある「R スクリプト」アイコンをクリックします。画面にビジュアルが表示されます。

次に、使用するフィールドを選択し、[フィールド] ペインから[視覚化] ペインの下の[値]にドラッグします。この場合は、Age と Sex をドラッグしてみましょう。 

タイトルの変更、配置、テキストと背景の色の変更などを行って、テンプレートを改善します。これらの変更を行うには、 [視覚化] ペインの [ビジュアルの書式設定] タブに移動します。

この例では、タイトルに「年齢と性別別の乗客統計」と書きます。これらの設定により、次のようなビジュアルが得られます。

次に、 [視覚化] ペインの[ビジュアルのビルド]タブに戻ります。先ほど「値」の下にドラッグしたフィールドがまだ表示されているはずです。上矢印アイコンをクリックして、R スクリプト エディターを開くことができます。

R には、Power Query から入力したデータ (この場合は年齢と性別) から入力したデータを取得する dataset と呼ばれる非常にユニークな呼び出しがあります。これがデータセットになります。 

次に、2 つのライブラリ (ggplot2 と ggpubr) を呼び出します。 

最後に、ここに 1 行のコードを示します。それを貼り付けるか、あなたの場合はそれを入力するだけです。 

Runを押すと、コードによってこの箱ひげ図のビジュアルが作成されます。 

基本的に、R は LuckyTemplates の [形式] ウィンドウのテキスト バージョンと考えることができます。この場合、LuckyTemplates はグラフィック ユーザー インターフェイスがすべてです。 

たとえば、[ビジュアライゼーション] ペインに移動すると、効果、背景、境界線などの設定を行うことができます。 

R では、コードを使用してこれらの設定を設定します。たとえば、コードを使用して効果と背景をオンにしたり、視覚的な境界線をオフにしたりできます。 

背景には、色 = 白、透明度 = 100 を設定できます。これは、LuckyTemplates のグラフィック ユーザー インターフェイスのテキスト バージョンです。

どのコードを入力すればよいかを知るために、すべてのR パッケージに含まれているこのドキュメントを使用します。この文書に目を通し、ビネットと呼ばれるものを閲覧することができます。

これらのビネットでは、作成するさまざまなタイプのビジュアルを示し、さまざまなパラメーターの例を示します。の例です。

[参照]タブには、色、輪郭の塗りつぶし、カラー パレット、線の種類、サイズなど、使用できるすべてのパラメータのリストがあります。これらのパラメータは、ビジュアルの見た目に合わせて設定できます。 

LuckyTemplates に戻って、コードの内容を分析してみましょう。まず、性別と年齢という 2 つの変数を含むデータセットから始めます。最小値、最大値、その他重要な点については加点いたします。 

Color = Sex は、プロットの色が性別に基づくことを意味します。次に、塗りつぶしの色を #F2F2F2 に設定し、ボックスの線の幅を 0.3 に設定し、カラー パレットを選択します。最後に凡例を削除すると、1 行の R コードが完成します。

LuckyTemplates での R の使用: 箱ひげ図 2

2 番目のビジュアルに進みましょう。まず、最初のコードを次のような別のコマンドに置き換えます。

この例では、やっていることはほぼ同じですが、この時点でファセットが行われています。関数facet.by は小さな倍数に相当し、コードに基づいて、Embarked によってファセット化されます。 

これは、同じビジュアルを使用していますが、原産地港に基づいて小さな倍数のバージョンを作成していることを意味します。ここで、「実行」をクリックすると、必要なものを正確に示す 4 つの箱ひげ図が表示されます。 

LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 1

次のコードを使用した 3 番目の例のヒストグラムに移りましょう。

コードに基づいて単純なヒストグラムを作成しています。必要なのは、データセット、年齢変数、ヒストグラムのビンの数、および塗りつぶしの色だけです。次に、「実行」をクリックします。 

乗客を年齢別にグループ化して表示できるようになりました。 

もう 1 つの方法は、 addというコマンドを使用することです。add = “median”を使用して中央線を追加しましょう。 

「実行」をクリックすると中央値が表示されます。 

add = “mean”を使用してこれを意味に変更することもできます。

[実行]をクリックすると、線が中央値から平均値に移動します。 

これまで見てきたように、これらのビジュアルには多くのオプションがあります。たとえば、色、タイトル、軸を変更できます。テーマやビジュアルの見た目に合わせて変更できないパラメーターは実際にはありません。 

LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 2

次の例を簡単に説明しましょう。ヒストグラム 2 はファセット化されたヒストグラムで、この場合、性別と生存の有無の両方によってファセット化されます。このビジュアルには次のコードを使用します。

これは、他の方法で作成するのが非常に難しいタイプのビジュアルであることがわかります。繰り返しますが、Deneb を介して実行できますが、それにはかなりの量のコードが必要になります。一方、ここでは単純な 1 行だけです。 

LuckyTemplates での R の使用: ヒストグラム 3

もう 1 つのヒストグラムを作成して、少し異なる角度から見てみましょう。今回は、乗客がどの乗客クラスにいたかによってファセット化し、中央線も追加します。

「実行」をクリックします。 

ビジュアルを見ると、この災害で最も多くの死傷者を出したのが3等兵であることもわかります。

この例では、デフォルトの配色を使用しているため、テーマと実際には一致していないことに注意してください。配色を入力しない場合に配色が自動的に選択される様子を示すために、意図的にこれを行いました。 

LuckyTemplates での R の使用: QQ プロット

いよいよ、最後の種類のグラフに進みます。 

繰り返しになりますが、ここで実行できるチャートは約 15 種類あり、これは QQ プロットと呼ばれます。統計に関してかなりの量の仕事をしたことがあれば、おそらく QQ プロットを聞いたり見たりしたことがあるでしょう。 

次のコードは、指定されたフィールドが特定の分布に従って分布しているかどうかを判断するのに役立ちます。したがって、この場合は、理論上の分布に対して実際の分布をプロットすることで、正規分布であるかどうかを調べます。

前の例と同様に、これを他の方法で行うのは困難です。しかし、私たちの技術を使用すると、サンプルに対して理論的な QQ プロットを作成するためにいくつかのパラメーターが必要になります。 

LuckyTemplates の R | 初心者ガイド
LuckyTemplates カスタム ビジュアル – レポート アプリケーションを構築する
LuckyTemplates でのカスタム ビジュアル レポート

結論

今日のブログでは、R を使用して LuckyTemplates で強力で複雑なビジュアルを作成する簡単な方法を学びました。 

他の方法では実現が難しいグラフを作成するための、非常に高い適用性と柔軟性を提供します。また、好みに合わせてパラメーターを柔軟に調整することもできます。背景色、フォント、あらゆる種類の書式設定に関してできることはさらにたくさんあります。 

単一行のコードを使用するだけで、洞察力に富んだグラフを作成するために知っておく必要があることはほとんどありません。これを参考に、今後のレポートでこの手法を使用していただければ幸いです。

このシリーズの次のパートでは、優れた KPI カードを作成する簡単な方法について説明します。 

ではごきげんよう、

ブライアン・ジュリアス