Colunas calculadas no SharePoint | Uma visão geral
Descubra a importância das colunas calculadas no SharePoint e como elas podem realizar cálculos automáticos e obtenção de dados em suas listas.
Usando R no LuckyTemplates: criando visuais complexos
Neste blog, continuaremos nossa série sobre as técnicas para criar visuais personalizados complexos. Hoje, usando R no LuckyTemplates, aprenderemos como criar visuais complexos com uma única linha de código. Você pode assistir ao vídeo completo deste tutorial na parte inferior deste blog.
Índice
Visão geral
Para recapitular, a Parte 1 desta série enfocou o uso da ferramenta externa Quick Measures Pro para criar gráficos SVG para o painel. Aqui está nossa saída para nosso tutorial de gráficos SVG personalizados.
E hoje aprenderemos como criar esses visuais bastante complexos mostrados abaixo, e faremos isso com apenas uma linha de código. Esses visuais não são fáceis de fazer usando qualquer outro visual personalizado, mas com essa técnica podemos criar uma página inteira em apenas cinco minutos.
Certamente podemos fazê-los via Deneb , mas isso exigirá muito mais do que uma linha de código. E para alguns deles, como os histogramas, podemos usar um visual personalizado, mas a maneira como os dividiremos está além de suas capacidades.
Usando R e RStudio no LuckyTemplates
A primeira coisa a saber é que estamos fazendo isso por meio de R . O R ganha uma má reputação por ser difícil de usar porque as pessoas olham para ele e imediatamente pensam que requer muita codificação e é complexo, mas na verdade não é.
O R pode ser complexo ao fazer muitas análises estatísticas, mas em termos visuais, principalmente o pacote que usaremos hoje chamado GGPUBR , é realmente simples.
Para este tutorial, supõe-se que você já tenha instalado o R e o RStudio em sua máquina. Mas se não e você não sabe como fazer isso, George Mount tem um ótimo tutorial sobre como configurar tudo isso. Você pode acessar este vídeo como membro LuckyTemplates.
Agora, se você não é um membro, há muitos outros vídeos no YouTube sobre como carregar o R e o RStudio em sua máquina.
Pacotes R
R lida com visuais principalmente por meio de pacotes . O bom é que o R tem muitos análogos do LuckyTemplates e a maneira como ele lida com os visuais é muito semelhante aos visuais personalizados do LuckyTemplates.
Existem dois comandos relevantes para pacotes em R, um dos quais é install . A instalação é executada apenas uma vez e é equivalente a baixar nosso visual personalizado da App Store.
Nesse caso, o que faríamos na primeira vez no RStudio (também podemos fazer diretamente no LuckyTemplates) seria apenas executar install(“ggpubr”) e pressionar Enter. Isso será executado, baixado do repositório e carregado na instalação do R.
O segundo comando é library . Isso é algo que temos que executar em cada relatório que criamos. Isso equivale a carregar o visual personalizado em seu relatório depois de baixá-lo da App Store.
Existem dois pacotes que precisamos para este tutorial. Um é chamado ggplot2 , que é o principal mecanismo de gráficos para R.
O segundo pacote é o ggpubr , que é uma versão simplificada do ggplot. Ele tem o que é chamado de radiografia de publicação com configuração mínima e é configurado para ter uma boa aparência com cerca de 15 tipos de gráficos diferentes.
Criando gráficos com RStudio
Agora, veremos como os pacotes funcionam dentro do LuckyTemplates.
O conjunto de dados
Usaremos o conjunto de dados do Titanic para este tutorial. Esse conjunto de dados contém informações de todos os passageiros que estavam no Titanic – quem sobreviveu, quem morreu, em que classe de passageiros estavam, sexo e idade, a tarifa que pagaram e onde embarcaram.
Existem três locais para a última coluna - Southampton, Cherbourg e Queenstown. Há também alguns passageiros cujo ponto de origem é desconhecido.
Essa é a versão simplificada do conjunto de dados que usaremos para nossa visualização hoje. Vamos começar e criar a partir deste zero.
Usando R no LuckyTemplates: Box Plot 1
Primeiro, clique no ícone R Script no painel Visualizações. Um visual aparecerá na tela.
Em seguida, escolha os campos que usaremos e arraste-os do painel Campos para Valores no painel Visualizações. Neste caso, vamos arrastar Idade e Sexo.
Altere o título, alinhe-o, altere as cores do texto e do plano de fundo e assim por diante para melhorar o modelo. Podemos fazer essas alterações acessando a guia Visual Format no painel Visualizações.
Para o título, escreva “Estatísticas do passageiro por idade e sexo” para este exemplo. Essas preferências nos dariam um visual parecido com este.
Em seguida, volte para a guia Build visual no painel Visualizações. Ainda devemos ver os campos que arrastamos em Valores anteriormente. Agora podemos abrir o editor de script R clicando no ícone de seta para cima.
O R tem uma chamada realmente única chamada dataset, que obtém os dados inseridos no Power Query ou, neste caso, em nossos dois campos - idade e sexo. Então esse será o nosso conjunto de dados.
Em seguida, chamaremos nossas duas bibliotecas — ggplot2 e ggpubr.
Finalmente, aqui está nossa única linha de código. Vamos colar, ou no seu caso, digitar e pronto.
Se pressionarmos Run , o código criará esse visual de plotagem de caixa.
Basicamente, podemos pensar em R como a versão em texto do painel Formato no LuckyTemplates. Nesse caso, o LuckyTemplates tem tudo a ver com a interface gráfica do usuário.
Por exemplo, se formos ao painel Visualizações, podemos definir nossas preferências para os efeitos, planos de fundo, bordas e assim por diante.
Em R, o que fazemos é usar código para definir essas preferências. Por exemplo, podemos usar o código para ativar os efeitos e o plano de fundo ou desativar a borda visual.
Para o plano de fundo, podemos fazer cor = branco e transparência = 100, que é uma versão de texto da interface gráfica do usuário no LuckyTemplates.
Para saber qual código inserir, usamos este documento que todo pacote R possui. Podemos passar por este documento e navegar pelo que eles chamam de vinhetas.
Essas vinhetas nos mostram os diferentes tipos de visuais a serem criados e, em seguida, dão exemplos dos diferentes parâmetros. Este é um exemplo para um .
Na guia Referência , há uma lista de todos os diferentes parâmetros que podemos usar, como cor, preenchimento do contorno, paleta de cores, tipo de linha, tamanho e muito mais. Podemos definir esses parâmetros iguais a como queremos que nosso visual pareça.
Vamos voltar ao LuckyTemplates e dissecar o conteúdo do nosso código. Começamos com nosso conjunto de dados contendo nossas duas variáveis, sexo e idade. Adicionamos pontos para o mínimo, máximo e outros pontos importantes.
Cor = Sexo significa que a cor do gráfico será baseada no gênero. Em seguida, definimos nossa cor de preenchimento como #F2F2F2, a largura da linha da caixa como 0,3 e escolhemos nossa paleta de cores. Por fim, removemos nossa legenda e isso completa nossa única linha de código R.
Usando R no LuckyTemplates: Box Plot 2
Vamos prosseguir com nosso segundo visual. Começaremos substituindo nosso primeiro código por um comando diferente semelhante a este.
Neste exemplo, o que estamos fazendo é praticamente a mesma coisa, mas neste momento estamos facetando. A função facet.by é o equivalente a pequenos múltiplos e, com base em nosso código, estamos facetando por Embarked.
Isso significa que estamos usando o mesmo visual, mas agora estamos criando uma pequena versão múltipla com base nas portas de origem. Agora, se clicarmos em Executar , obteremos quatro diagramas de caixa que mostram exatamente o que queremos.
Usando R no LuckyTemplates: Histograma 1
Vamos passar para histogramas para nosso terceiro exemplo usando o código a seguir.
Estamos criando um histograma simples com base em nosso código. Temos apenas nosso conjunto de dados, a variável de idade, o número de compartimentos para nosso histograma e a cor de preenchimento. Em seguida, clique em Executar .
Agora podemos ver nossos passageiros agrupados por idade.
Outra coisa que podemos fazer é usar o comando chamado add . Vamos adicionar a linha mediana usando add = “median” .
Clique em Executar e isso nos mostra a mediana.
Também podemos mudar isso para significar usando add = “mean”.
Clique em Executar e a linha se moverá da mediana para a média.
Como vimos, temos muitas opções nesses visuais. Podemos alterar cores, títulos e eixos, por exemplo. Não há realmente nenhum parâmetro que não possamos alterar para se adequar ao nosso tema ou à maneira como queremos que nosso visual pareça.
Usando R no LuckyTemplates: Histograma 2
Vamos resumir rapidamente nosso próximo exemplo. O histograma 2 é um histograma facetado e, neste caso, facetamos . por gênero e se eles sobreviveram ou não. Usaremos o seguinte código para este visual.
Podemos ver que este é um tipo de visual que seria muito difícil de criar de qualquer outra forma. Novamente, podemos fazer isso por meio do Deneb, mas seria necessário um bom código para fazê-lo. Considerando que aqui, é apenas uma linha simples.
Usando R no LuckyTemplates: Histograma 3
Vamos fazer mais um histograma e vamos facetá-lo de forma um pouco diferente. Desta vez, vamos facetá-lo pela classe de passageiros em que os passageiros estavam e adicionar uma linha mediana também.
Clique em Executar.
Olhando para o visual, também podemos ver que os homens de 3ª classe tiveram o maior número de baixas neste desastre.
Observe que, neste exemplo, usamos o esquema de cores padrão, portanto, não corresponde ao nosso tema. Fizemos isso intencionalmente para ilustrar como ele escolhe automaticamente um esquema de cores se não inserirmos um.
Usando R no LuckyTemplates: gráfico QQ
Finalmente, chegamos ao nosso último tipo de gráfico.
Novamente, existem cerca de 15 tipos de gráficos que você pode executar aqui, e este é chamado de gráfico QQ. Se você já trabalhou bastante com estatísticas, provavelmente já ouviu ou viu um gráfico QQ antes.
Nosso próximo código nos ajuda a determinar se um determinado campo é distribuído de acordo com uma determinada distribuição. Então, neste caso, estamos verificando se é normalmente distribuído plotando a distribuição real em relação à distribuição teórica.
Igual aos exemplos anteriores, isso é uma coisa difícil de fazer de qualquer outra maneira. Mas, usando nossa técnica, serão necessários alguns parâmetros para criar nosso gráfico QQ com uma amostra teórica em comparação.
R para LuckyTemplates | Guia do iniciante
Visuais personalizados do LuckyTemplates – Criar um aplicativo de relatórios
Relatórios visuais personalizados no LuckyTemplates
Conclusão
No blog de hoje, aprendemos a maneira simples de criar visuais poderosos e complexos no LuckyTemplates usando R.
Ele oferece uma tremenda aplicabilidade e flexibilidade para criar gráficos que são difíceis de obter usando qualquer outra forma. Ele também oferece flexibilidade para ajustar os parâmetros de acordo com suas preferências. Há muito mais que você pode fazer em termos de cor de fundo e fonte e todos os tipos de formatação.
Usando uma única linha de código, há pouco que você precisa saber para criar gráficos perspicazes, que esperamos que o inspire a usar essa técnica em seus relatórios futuros.
Na próxima parte desta série, discutiremos as maneiras fáceis de criar ótimos cartões de KPI.
Tudo de bom,
Brian Julius
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