Visualisation de données dans R : Qu'est-ce que c'est ? Exemples

Les données sont partout autour de nous et il devient fondamental que nous les comprenions. La visualisation des données est un outil puissant qui nous permet de transformer les données brutes en représentation visuelle afin que les données soient plus faciles et plus rapides à comprendre par le cerveau humain.

Aujourd'hui, il existe de nombreux programmes, applications et logiciels en ligne qui nous permettent de créer facilement de belles visualisations de données en quelques clics. Ils sont tous dotés de capacités et de fonctionnalités différentes et nécessitent un ensemble de compétences différent pour les utiliser. Dans cet article, nous nous concentrerons sur la visualisation des données R. R est un langage de programmation et un environnement pour le calcul statistique, l'analyse de données graphiques et la recherche scientifique.

L'utilisation de R comme plate-forme d'analyse de données permet aux développeurs et aux data scientists de créer différents types de visualisations pour représenter des données brutes complexes avec un minimum de codage.

Dans cet article, nous vous expliquerons les bases de l'utilisation de R pour la visualisation de données, répertorierons les différences entre la visualisation de données dans R et Python et montrerons des exemples, afin que vous puissiez mieux comprendre ce qu'est la visualisation de données dans R et comment cela fonctionne.

Qu'est-ce que la visualisation de données dans R ?

La création de visualisations de données dans R est une technique permettant d'obtenir des informations sur les données à l'aide d'un support visuel. En utilisant les diverses fonctionnalités de R, vous pouvez créer des visualisations de données attrayantes en écrivant seulement quelques lignes de code. Pour créer des visualisations de données, R fournit plusieurs bibliothèques de visualisation, dont ggplot2 qui est l'un des packages les plus utilisés. Ggplot2 vous permet de construire presque n'importe quel type de graphique et améliore la qualité et l'esthétique de vos graphiques.

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Comment créer une visualisation de données dans R ?

La meilleure chose dans le processus de création de visualisations de données avec R est que vous n'avez pas besoin d'être un programmeur R ou un expert en analyse de données. Il existe de nombreux ensembles de données disponibles dans R sur lesquels vous pouvez travailler, vous n'avez donc même pas besoin de préparer votre propre ensemble de données.

Cet exemple de visualisation R utilise l'ensemble de données Orange intégré pour tracer l'âge et la circonférence de l'arbre.

 ggplot(Orange) + geom_line(aes(x = age, y = circumference, color = Tree))

Résultat de cette visualisation :

Les bibliothèques de visualisation fournies et les ensembles de données intégrés sont complets et disposent de tout ce dont vous avez besoin pour expérimenter R pour créer vos visualisations de données et voir des résultats instantanés.

Visualisation de la chronologie R

Les visualisations chronologiques R sont des outils visuels qui affichent une succession d'événements dans l'ordre chronologique. Les visualisations chronologiques sont idéales pour les rapports de cas et les présentations, et elles peuvent également être très utiles dans le secteur de la santé pour afficher l'évolution clinique d'un patient et dans la gestion de projet où une chronologie de projet peut être créée avec des jalons.

Cet exemple dans R montre comment créer un bloc de données avec des projets et des tâches, et tracer les objets de tâche dans une visualisation de chronologie R.

 df <- structure(list(Project = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Project 1", "Project 2"), class = "factor"), + Task = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Task 1", + "Task 2"), class = "factor"), StartDay = c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 5L), StopDay = c(3L, 5L, 8L, 4L, + 5L, 6L)), .Names = c("Project", "Task", "StartDay", + "StopDay"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) df$Task <- factor(df$Task, levels(df$Task)[c(2,1)]) ggplot(data=df, aes(color=Task))+ geom_segment(aes(x=StartDay, xend=StopDay, y=Task, yend=Task),lwd=12)+ facet_grid(Project~.)+xlab("Days Allocated")+ylab("Tasks Lists")

Résultat de cette visualisation de la chronologie :

Les visualisations de la chronologie R sont souvent créées avec la bibliothèque ggplot2 dans le studio R où des couches de détails peuvent être ajoutées à ces visualisations en utilisant des couleurs, des formes et d'autres éléments visuels pour les rendre plus attrayantes et facilement compréhensibles.

Visualisation de l'arborescence R

Le package R ggtree fournit une visualisation programmable des structures arborescentes et des données associées. ggtree a été conçu à l'origine pour fonctionner avec des arbres phylogénétiques, mais a ensuite été étendu pour prendre en charge d'autres structures arborescentes, ce qui étend l'application de ggtree pour présenter des données d'arbres dans d'autres disciplines également. La partie bibliothèque R est une autre bibliothèque populaire qui inclut la fonction ctree() pour rendre les visualisations d'arbre de décision. Dans cet exemple, un arbre de décision est rendu à l'aide de l'ensemble de données intégré readingSkills.

 library(party) input.dat <- readingSkills[c(1:105),] png(file = "decision_tree.png") output.tree <- ctree(nativeSpeaker ~ age + shoeSize + score, data = input.dat) plot(output.tree)

Cet exemple de code rendra cette visualisation R de l'arbre de décision :

Les arbres de décision, par exemple, sont largement utilisés pour prédire un résultat à partir d'un ensemble de caractéristiques et peuvent fournir des prédictions avec une précision souhaitable tout en étant faciles à comprendre et à interpréter.

Les modèles d'arbre de décision comprennent un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique, s'habituer à la simplicité de ces modèles est un élément important dans la création de structures arborescentes plus complexes telles que les arbres à gradient renforcé.

Visualisation des données dans R vs Python

Les outils de visualisation sont disponibles en R et en Python. Ils nous permettent tous les deux de créer des graphiques statistiques complexes et attrayants afin que nous puissions obtenir des informations et en savoir plus sur les données que nous possédons. Cependant, il existe des différences clés entre les deux, donc si vous vous demandez quelle langue est le meilleur choix pour vos visualisations de données, vérifiez les avantages et les inconvénients que nous avons rassemblés pour vous aider à prendre la meilleure décision pour vos données.

Comme R, Python propose également plusieurs bibliothèques de visualisation contenant de nombreuses fonctionnalités différentes. Les plus populaires d'entre eux incluent Matplotlib, Seaborn et ggplot basé sur le ggplot2 de R.

Les différences:

R est un langage principalement utilisé pour l'analyse de données, tandis que Python est un langage de programmation à usage général qui peut également être utilisé pour l'analyse de données, mais ce n'est pas son objectif principal. Les deux sont bien équipés pour la visualisation des données, mais la personnalisation des graphiques dans R est généralement plus facile et plus intuitive. R a été conçu pour démontrer les résultats de l'analyse statistique avec le module graphique de base vous permettant de créer facilement des graphiques et des tracés, et vous pouvez également utiliser ggplot2 pour des tracés plus avancés.

Dernières pensées

Alors que les entreprises continuent de s'appuyer sur les données pour prendre de meilleures décisions fondées sur des faits, l'importance de la visualisation des données augmentera encore plus. Et comme les techniques de visualisation telles que les tableaux et les graphiques sont plus efficaces en termes de compréhension des données par rapport aux feuilles de calcul traditionnelles et aux rapports de données obsolètes, des outils tels que la visualisation de données R sont une nécessité pour chaque équipe interfonctionnelle.

Cependant, même avec l'importance des données et des idées, il ne suffit plus de les avoir. Pour libérer tout le potentiel des données, vous devez transformer ces données en actions qui s'intègrent dans votre flux de travail des opérations quotidiennes. Vous pouvez passer en toute transparence des informations à l'action avec Slingshot.

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