Visualização de dados em R: o que é + exemplos

Os dados estão em todos os lugares ao nosso redor e se torna fundamental que os entendamos. A visualização de dados é uma ferramenta poderosa que nos permite transformar dados brutos em representação visual para que os dados sejam mais fáceis e rápidos de entender pelo cérebro humano.

Hoje, há muitos programas, aplicativos e softwares on-line que nos permitem criar facilmente belas visualizações de dados com alguns cliques. Todos eles vêm com diferentes capacidades e funcionalidades e exigem um conjunto de habilidades diferente para usá-los. Neste artigo, vamos nos concentrar na visualização de dados R. R é uma linguagem de programação e ambiente para computação estatística, análise gráfica de dados e pesquisa científica.

Usar R como uma plataforma de análise de dados permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem vários tipos de visualizações para representar dados brutos e complexos com codificação mínima.

Neste artigo, mostraremos os conceitos básicos do uso de R para visualização de dados, listaremos as diferenças entre visualização de dados em R e Python e mostraremos exemplos para que você possa entender melhor o que é visualização de dados em R e como ela funciona.

O que é visualização de dados em R?

Criar visualizações de dados em R é uma técnica de obter insights de dados com a ajuda de um meio visual. Ao usar as diversas funcionalidades do R, você pode criar visualizações de dados atraentes escrevendo apenas algumas linhas de código. Para criar visualizações de dados, o R fornece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que é um dos pacotes mais amplamente usados. O Ggplot2 permite que você crie quase qualquer tipo de gráfico e melhora a qualidade e a estética dos seus gráficos.

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Como criar visualização de dados em R?

A melhor coisa no processo de criação de visualizações de dados com R é que você não precisa ser um programador R ou especialista em análise de dados. Há muitos conjuntos de dados disponíveis em R nos quais você pode trabalhar, então você nem precisa preparar seu próprio conjunto de dados.

Este exemplo de visualização R usa o conjunto de dados Orange integrado para traçar a idade e a circunferência da árvore.

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

Resultando nesta visualização:

As bibliotecas de visualização fornecidas e os conjuntos de dados integrados são completos e apresentam tudo o que você precisa para experimentar o R para criar suas visualizações de dados e ver resultados instantâneos.

Visualização da linha do tempo R

As visualizações de linha do tempo do R são ferramentas visuais que exibem uma sucessão de eventos em ordem cronológica. As visualizações de linha do tempo são ótimas para relatórios de casos e apresentações, e também podem ser muito úteis no setor de saúde, exibindo o curso clínico de um paciente e no gerenciamento de projetos, onde uma linha do tempo do projeto pode ser criada com marcos.

Este exemplo em R mostra como criar um quadro de dados com Projetos e Tarefas e plotar os objetos de Tarefa em uma Visualização de Linha do Tempo 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")

Resultando nesta visualização da Linha do Tempo:

As visualizações de linha do tempo do R geralmente são criadas com a biblioteca ggplot2 no R Studio, onde camadas de detalhes podem ser adicionadas a essas visualizações usando cores, formas e outros elementos visuais para torná-las mais atraentes e facilmente compreensíveis.

Visualização da Árvore R

O pacote R ggtree fornece visualização programável de estruturas semelhantes a árvores e dados associados. O ggtree foi originalmente projetado para trabalhar com árvores filogenéticas, mas depois foi expandido para suportar outras estruturas semelhantes a árvores, o que estende a aplicação do ggtree para apresentar dados de árvores em outras disciplinas também. A biblioteca R party é outra biblioteca popular que inclui a função ctree() para renderizar visualizações de árvores de decisão. Neste exemplo, uma árvore de decisão é renderizada usando o conjunto de dados readingSkills integrado.

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)

Este código de exemplo renderizará esta visualização R da árvore de decisão:

Árvores de decisão, por exemplo, são amplamente utilizadas para prever um resultado a partir de um conjunto de recursos e podem fornecer previsões com precisão desejável, sendo ainda fáceis de entender e interpretar.

Os modelos de árvore de decisão compreendem um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina. Acostumar-se à simplicidade desses modelos é um elemento importante na criação de estruturas baseadas em árvores mais complexas, como árvores com gradiente reforçado.

Visualização de dados em R vs Python

Ferramentas para visualizações estão disponíveis em R e Python. Ambas nos fornecem a capacidade de criar gráficos estatísticos complexos e atraentes para que possamos obter insights e aprender mais sobre os dados que possuímos. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre as duas, então se você está se perguntando qual linguagem é a melhor escolha para suas visualizações de dados, verifique os prós e contras que reunimos para ajudá-lo a tomar a melhor decisão para seus dados.

Assim como R, Python também oferece múltiplas bibliotecas de visualização que vêm com vários recursos diferentes. Os mais populares entre eles incluem Matplotlib, Seaborn e ggplot que é baseado no ggplot2 do R.

As diferenças:

R é uma linguagem usada principalmente para análise de dados, enquanto Python é uma linguagem de programação de propósito geral que também pode ser usada para análise de dados, mas esse não é seu propósito principal. Ambas são bem equipadas para visualização de dados, mas personalizar gráficos em R é geralmente mais fácil e intuitivo. R foi criado para demonstrar os resultados da análise estatística com o módulo de gráficos base, permitindo que você crie gráficos e plotagens com facilidade, e você também pode usar ggplot2 para plotagens mais avançadas.

Considerações Finais

À medida que as empresas continuam a depender de dados para tomar decisões melhores e baseadas em fatos, a importância da visualização de dados crescerá ainda mais. E como técnicas de visualização como gráficos e tabelas são mais eficientes em termos de compreensão de dados em comparação com planilhas tradicionais e relatórios de dados desatualizados, ferramentas como a visualização de dados R são uma necessidade para cada equipe multifuncional.

No entanto, mesmo com a importância dos dados e insights, apenas tê-los não é mais suficiente. Para desbloquear todo o potencial dos dados, você precisa transformá-los em ações que se encaixem no seu fluxo de trabalho de operações diárias. Você pode transitar facilmente de insights para ação com Slingshot.

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