Моделирование является важной частью исследовательской работы, но порой не хватает навыков, чтобы эффективно этому обучиться для многократного применения. Вернемся к моделированию, как только освоим большое количество инструментов для обработки и программирования данных.

Среди последующих глав, сконцентрированных на изложении инструментов исследования, присутствует описание рабочих процессов. В соответствующем разделе разбираются основы рабочего процесса, автоматизация сценариями, на примере готовых решений иллюстрируются ведущие практики написания и организации R-кода. Это настроит на успех в долгосрочной перспективе, так как даёт инструменты для реализации конкретных проектов.

Как было показано во введении, простой график приносит больше информация для ума аналитика, чем любое другое представление данных. Покажем, как визуализировать данные с помощью ggplot2. В R имеется несколько систем для построения графиков, но ggplot2 является одним из самых элегантных и самых универсальных, так как ggplot2 реализует графический язык, схожий в системе описания и построения графиков. С ggplot2, многое делается быстрее, изучив одну систему команд можно применять её в самых неожиданных местах.

Если хотите узнать больше о теоретической основе ggplot2, то прежде, чем продолжить, рекомендуется прочитать специализированную учебную литературу по компьютерной графике. А в данной главе сфокусируемся на ggplot2, как одном из основных членов библиотеки tidyverse. Для доступа к наборам данных, справке и функциям, которые мы будем использовать в этой главе, загрузите tidyverse запустив следующую строку кода на исполнение:

library(tidyverse)

Эта одна строка кода загружает ядро tidyverse, пакеты, которые будут использоваться практически при каждом анализе данных. После её выполнения в консоли показывается, какие функции из tidyverse конфликтуют с функциями в базе R (или из других пакетов, которые могли быть загружены). Если запустите этот код и получите сообщение «Ошибка в library(tidyverse) :нет пакета под названием ‘tidyverse’», то нужно будет сначала установить его, а затем снова запустить library() следующим образом:

install.packages("tidyverse")

library(tidyverse)

Достаточно однократно установить пакет, но необходимо подгружать его каждый раз, когда открываете новую рабочую сессию. Если потребуется в явном виде указать из какого пакета вызывается функция (или набор данных), то будем использовать специальную нотацию с двойным двоеточием, например, ggplot2::ggplot() сообщает явным образом, что мы используем функцию ggplot() из пакет ggplot2. Давайте разберем первый график из предыдущей главы, чтобы ответить на a вопрос: используют ли автомобили с большими двигателями больше топлива, чем автомобили с маленькими двигатели? Аналогично риторическому: лучше ли осваивают математику ученики в специализированных физико-математических классах, чем ученики обучающиеся в классах с минимальным количеством уроков математики? Вы, вероятно, уже знаете ответ, но попробуйте конкретизировать. Какова взаимосвязь между размером двигателя и топливная эффективность, либо взаимосвязь между количеством учебного времени, выделяемого на элементарную математику, и успехами страны в космической отрасли, как она выглядит: положительно? отрицательно? линейно? нелинейно?

Вы можете проверить свой ответ с помощью базы данных mpg хранящейся в ggplot2 (она же ggplot2::mpg). База данных представляет собой таблицу переменных (в столбцах) и наблюдаемых значений (в строках). База mpg содержит наблюдения, собранные американскими агентством по охране экологии на 38 моделях автомобилей.

Среди прочих переменных в базе mpg хранятся:

1. displ, – объем двигателя автомобиля, в литрах;

2. hwy, – топливная экономичность автомобиля на шоссе, в милях на галлон (mpg).

Автомобиль с низкой топливной экономичностью потребляет больше топлива, чем автомобиль с высокой топливной эффективностью, когда они проедут одно и то же расстояние. Чтобы узнать больше о содержимом mpg, откройте ее страницу в справке.

Чтобы визуализировать mpg, запускается следующий код, который отобразит displ на ось x и hwy на ось y:

ggplot (data = mpg) +

geom_point (mapping = aes (x = displ, y = hwy))

По графику становится очевидной отрицательная связь между размером двигателя (displ) и топливной экономичностью (hwy). Другими словами, автомобили с большими двигателями использует больше топлива, равно как и большее количество учебного времени приводит к заведомо лучшим результатам обучающихся. Может ли это подтвердить или опровергнуть гипотезу о топливной экономичности и размере двигателя?

С помощью ggplot2 можно начать построение графика с помощью функции ggplot(). ggplot() создает систему координат, которую можно наполнить слоями. Первый аргумент функции ggplot() это набор данных, используемый в диаграмме. Таким образом, ggplot(data=mpg) создает пустой график, но это не очень информативно. Вы завершите построение графика, добавив один или несколько слоёв в ggplot(). Функция geom_point() добавляет слой точек.

В общем случае, ggplot2 используется со многими функциями категории geom, каждая из которых добавляет отдельный слой к графику, на протяжении этой главы они еще будут упомянуты.

Каждая функция geom в ggplot2 принимает аргумент, который определяет, как переменные в наборе данных сопоставляются с визуальными свойствами. Аргумент mapping всегда сопряжен с функцией aes(), а аргументы x и y в функции aes () определяют, какие переменные нужно сопоставить осям x и y соответственно. ggplot2 ищет сопоставленные переменные в данных аргумента, например, в таблице mpg.

Перепишем код в виде многоразового шаблона для построения графиков с помощью ggplot2. Чтобы построить график, достаточно заменить заключенные в угловые скобки фрагменты в коде ниже на наборы данных, функцию geom, либо на соответствия по осям:

ggplot(data = <данные>) +

<функция geom>(mapping = aes(<функция geom ><соответствие>))

В дальнейшем разберем детально, как заполнить и расширить этот шаблон, чтобы построить графики различных типов. Начнем с компоненты <соответствие>.

Упражнения

1. Запустите ggplot(data=mpg). Что получится?

2. Сколько строк находится в mpg? Сколько там колонок?

3. Что описывает переменная drv? Прочитайте справку по mpg, введя в консоли ?mpg, чтобы выяснить это.

4. Сделайте диаграмму рассеяния hwy относительно cyl.

5. Что произойдет, если попытаться создать диаграмму рассеяния переменной class относительно drv? Почему такого графика нельзя построить?

С эстетической точки зрения, картина тем ценнее, чем больше она заставляет нас замечать то, чего мы никогда не ожидали увидеть. На анализируемом графике обнаруживается одна группа точек (выделенная оранжевым цветом для автомобилей класса 2-Seater, «двуместные») в которой кажется, что они выходят за пределы линейного тренда. Эти автомобили имеют более высокий пробег, чем можно было бы ожидать. Как объяснить подобное? Давайте предположим, что данные автомобили являются гибридами. Один из способов проверить эту гипотезу – посмотреть на значение переменной class для каждого автомобиля. Переменная class из набора данных mpg разделяет автомобили на такие группы, как compact, midsize и SUV. Если выделяющиеся точки являются гибридными автомобилями, их следует классифицировать как компактные автомобили или, возможно, малолитражные (имейте в виду, что эти исторические данные были собраны раньше, чем стали популярными гибридные грузовики и внедорожники).

Можно добавить третью переменную, например class, к двумерному графику исходя из эстетических соображения. Эстетика – это визуальное свойство объектов в вашей диаграмме. Эстетика включает в себя такие вещи, как размер, форма или цвет точек. Изобразим точки различными способами путем изменения перечисленных значений свойств их оформления. Так как мы уже используем это слово "значение" для описания числовых данных, то будем использовать слово "уровень" для описания художественных, нечисловых, эстетических свойств. Мы меняем уровни размера, формы и цвета точки, чтобы сделать точка маленькая, треугольная или синяя.