超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル

構成数 : 1

改訂にあたり
はじめに

Part 1 Rの紹介と前準備
1.RとR Studioの基本
2.データの前処理
3.ggplot2の基本
4.データの種類について
本書で使用するsample.csvについて
本書で使用するパッケージのインストールについて

Part 2 質的な変数のグラフ
第1章 データタイプ1(質的な変数・一変量)
1.棒グラフ(Bar chart)
2.円グラフ(Pie chart)
第2章 データタイプ2〔質的な変数・二変量以上(サブグループ)〕
1.横並び棒グラフ(Grouped bar chart)
2.積み上げ棒グラフ(Stacked bar chart)
第3章 データタイプ3〔質的な変数・二変量以上(独立したリスト)〕
1.ベン図(Venn diagram)
2.サンキー図(Sankey diagram)
第4章 データタイプ4〔質的な変数・二変量以上(入れ子)〕
1.ツリーマップ(Treemap)

Part 3 量的な変数のグラフ
第5章 データタイプ5(量的な変数・一変量)
1.箱ひげ図(Box-whisker plot)
2.ヒストグラム(Histogram)
3.密度プロット(Density plot)
第6章 データタイプ6(量的な変数・二変量)
1.散布図(Scatter plot)
2.折れ線グラフ(Line graph/Line chart)
3.面グラフ(Area chart)
第7章 データタイプ7(量的な変数・多変量)
1.バブルプロット(Bubble plot)
2.ヒートマップ(Heatmap)
3.レーダーチャート(Radar chart/Spider web)

Part 4 地理空間データの可視化
第8章 データタイプ8(地理空間データ)
1.基本マップ(Background map)
2.コロプレスマップ(Choropleth map)
3.カルトグラム(Cartogram/Value-area map/Anamorphic map)
4.バブルマップ(Bubble map)

Column
グラフ描画の基本
カラーグラフの可視化
カラーを使わない可視化
日本語を使用したグラフを描く
各グラフの特徴を整理してみよう
Rでデータの不確実性を描く
広い範囲の読み手にデータを伝える可視化のコツ
地理空間データについて気をつけること
初めてRで地理データを活用したグラフを描きました
jpmeshパッケージによる地域メッシュの可視化

Training
1 練習データでグラフを描いてみよう!
2 練習データでグラフを描いてみよう!
3 練習データでグラフを描いてみよう!

参考文献
本書を進める上で参考になる図書
索引
あとがき
著者紹介