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课程详情
本书介绍了各种统计图形的绘制，本书中所有的统计图形都附有有代码，所有的图形读者都可以通过代码复现。数据可视化能够帮助人们快速的理解信息，分析数据中存在的趋势，识别关系中的模式和关系，并且，一旦我们现了新的见解，下一步就是将这些见解传达给其他人。数据可视化是一种非常重要的技能，而R语言是一门非常好的数据可视化工具。
（2行左右，介绍本书重要性）
本书分为13章，首先是简介部分，介绍了R和Rstudio，R语言的基本概念，常见的统计图形等等，然后介绍了数据处理与数据探索的一些方法，因为，在数据可视化之前需要先对数据进行处理。然后介绍了快速进行可视化，在不进行更多些细节调整的情况下快速的进行数据可视化。然后介绍单变量图形的绘制，这一类图形往往只涉及数据集的一个变量。接下来介绍了两个同类型变量的图形绘制，例如散点图。然后介绍了两个不同类型的变量的图形绘制，例如，箱线图，小提琴图等等。在介绍了一维和二维图形的绘制，接下来介绍了高维图形的绘制，例如三维散点图。然后介绍了更多的统计图形，这些图形并不是很常见，但是非常的有用，例如桑基图，**图等等，使用这些高级图形能够使得数据可视化的效果更加吸引人注目。在介绍了相关图形绘制之后，将要介绍图形的细节调整，接下来的内容介绍了绘制之后细节的调整，例如图形颜色，图形图例，图形坐标轴等等内容的。一幅优秀的统计图形往往需要许多的细节调整。通过细节的调整，是一幅图形更加具有表现力。在介绍了图形细节的调整之后，会介绍一些扩展内容，这些是数据可视化的更加高级的内容，包括交互式绘图，绘制动画，Shiny等等。
（本书包括什么内容，各章节简单介绍，5行左右）
本书内容通俗易懂，示例丰富，实用性强，特别适合R语言的入门读者和进阶读者阅读，适合学习工作中需要进行数据可视化的人员等其他数据科学从业者。另外，本书也适用于，统计学，计算机，机器学习，数学等相关专业的本科，研究生使用。（适合什么人阅读，2~3行）
课程目录
01.R语言数据可视化简介（4节）
02.数据处理与探索（4节）
03.快速的数据可视化（2节）
04.单变量图形绘制（5节）
05.两个同类型变量的图形绘制（5节）
06.离散变量和连续变量直接的图形（9节）
07.高维图形（3节）
08.其他图形（1节）
09.图形元素（1节）
10.颜色等参数调整（2节）
11.合并多幅图形（1节）
12.R语言绘图包（2节）
13.shiny（1节）
- R语言数据可视化画图制图教学 79
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