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R语言数据可视化与商务图表基础：https://edu.hellobi.com/course/264

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课程名称：

R语言可视化&商务图表实战课程

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前言：

大数据时代，数据可视化已经成为每一个数据从业者必备的核心技能。无论你是一枚初入职场的小白分析师，还是纵横数据江湖的老司机，画得一手好图都将成为你个人身上闪亮的职业标签。

纵观市面上种类繁多的可视化工具，从简单的办公软件Excel到商务智能工具PowerBI、Tableau，再到如日中天的R、Python，工具万千，可视化的理念始终不变。

一个称手的可视化工具，起码要具备以下几点：

1、 要让使用者直面数据结构，洞悉变量关系，这一点儿Excel有先天缺陷。（宽表数据源、无聚合功能）。

2、 要具备良好的兼容性和可扩展性，R语言的ggplot2兼容三大主流可视化坐标系统（笛卡尔坐标系、极坐标系、空间地理信息坐标系），将其整合在一套语法体系之下，是目前少有的成熟可视化框架。

3、 要有足够丰富的辅助工具和生态系统，围绕ggplot2已经有诸多配色包、主题包、扩展图形包、动态交互包、地理信息扩展包、数据清洗扩展包等一大批高质量辅助作图效率工具。

4、 语法足够优雅、系统、易读、可定制。ggplot2分层语法，主张模块间的协调与分工，各司其职，上帝的归上帝，凯撒的归凯撒，你可以选择做一张正确的图，也可以选择设计一幅艺术品。

5、 编程语言固有的，项目复用率和单位时间运作效率，可以将技术的优势完美体现。

基于以上五点，ggplot2完胜其他可视化工具，这也是我坚定不移的使用ggplot2来扩展自己可视化技能的初衷，至于性能什么的，交给数据库和大数据框架去解决吧，现在是工具协作的时代。

讲师介绍：

杜雨，EasyCharts团队成员，EasyCharts公众号及知乎专栏特约撰稿人。R语言中文社区专栏作者，微信公众号——“数据小魔方”创始人。兴趣方向为:Excel商务图表，R语言数据可视化，地理信息数据可视化。每天会为您推送Excel商务图表、R语言可视化及数据可视化精彩案例。个人公众号：数据小魔方（微信ID：datamofang）

上线时间：

2018年4月20日

学习方式：

录播课程，开课即学

在线反复观看，有效期2年

上课方式：录播学习+VIP会员群+独享问答中心+在线答疑 +2年反复观看

课程特色：

直面要害——直击R语言可视化重难点，围绕ggplot2核心框架和与要害部分。拒绝宽泛，好钢要用在刀刃上，要学就学优质的，直面学习者痛点，一步步为你填上曾经留下的坑。

设计切入——贯穿图形可视化与设计基础，同时提升审美能力与设计直觉，可视化编程与图形审美能力一箭双雕，既要雪中送炭，又要锦上添花，让你的价值更有价值。

旁门左道——无门无派非科班出身，自悟可视化心法，用匪夷所思的异派套路，带着你闯荡纵横于数据可视化江湖。

脑洞与黑科技——走自己想走的路，趁别人还没有走过。给你天马行空、随心所欲，而非处处牢笼、条条框框的可视化。

实战案例为王——拒绝教科书式的课本案例，深入可视化应用场景，所有数据均源于行业顶尖机构案例、政府开放数据、网络爬取数据，用现实数据炼化可视化思维。

适合人群：

在校学生——高校在校学生，无论是课堂展示、学术论文、商业案例比赛还是为未来储备职场技能，你都值得拥有。

高校老师——幻灯片演示、学术讲座、会议与学术论文，科研项目研究，R语言ggplot2都是必备神器。

职场白领——无论是初入职场的小白分析师，还是纵横数据江湖的老司机，大数据时代的可视化技能都将成为你职业技能树中的重要组成部分。

可视化爱好者——无论是工作分析需要还是兴趣爱好驱动，ggplot2都是支撑你走进数据可视化世界不可或缺的核心技能。

主要内容：

本套课程涵盖五大模块：分别为：

先修篇——可视化基础三要素以及R语言数据结构与数据处理基础；

入门篇——围绕ggplot2核心语法进行讲解，基于个人学习经历，力求全面、完整、重点突出的将ggplot2核心理念呈现给初学者；

进阶篇——围绕三大主流可视化坐标系统进行层层深挖、循序渐进，详尽呈现三大主流坐标系在ggplot2框架下的实现过程及其衍生图表类型，并结合案例破解每一种坐标系下图形要素调整的核心痛点。

终极篇——围绕大家着迷，同时实现难度较大的地理信息与空间数据可视化展开，让大家了解当前R语言处理空间数据的技术框架，常用扩展包、空间数据结构操作、业务数据合并，常用空间可视化数据地图类型，以及个人基于兴趣番外探索的几种涉及mini图与信息图和空间可视化结合的应用。

结尾篇——围绕一些细枝末节但是却必不可少的图形输出、排版、精度、图形格式、字体渲染等问题给出适合解决方案。

课程大纲：

上篇：先修基础第一章：可视化基础——R语言数据预处理

1.1 数据处理基础——R语言基础之向量与数据框

1.2 数据处理基础——变量格式转换与因子变量

1.3 数据处理基础——数据索引与切片、聚合

1.4 数据处理基础——数据合并、追加与长宽转换

1.5 数据处理基础——字符串处理与正则表达式基础

1.6 管道函数（%>%）与向量化运算

1.7 非结构化数据与列表（list）处理

1.8 R语言与数据库交互

1.9 数据处理神器（data.table）

第二章：可视化基础——设计基础

2.1 字体基础知识与字体环境安装

2.2 字体性格与字体应用场景

2.3 色彩基础知识与R语言配色环境

2.4 色彩性格与颜色应用场景

2.5 版式设计基础与排版四要素

2.6 行业优秀版式案例欣赏

2.7 设计元素在可视化中的角色定位

2.8 论一个商务图表的自我修养

中篇： ggplot2入门篇

第三章：ggplot2图层语法基础

3.1 ggplot2图层语法框架概览

3.2 几何图层（美学映射与位置参数）

3.3 标度调整函数 

3.4 坐标轴系统

3.5 图例系统

3.6 标签系统

3.7 主题系统

3.8 分面系统

第四章：标度、图例、坐标系与主题详解

4.1 x/y轴标度详解

4.2颜色标度详解

4.3色板设计与定制

4.4图例美化

4.5主题函数简介 

4.6主题封装与自定义

4.7 坐标系详解

第五章：R语言与数据可视化用色规范与标准

5.1 R语言基础预设配色系统

5.2 R语言第三方扩展配色系统及扩展包接口调用

5.3 R语言RcolorBrewer在线配色网站及其使用详解

5.4 ColorBreBwer包内置调色函数详解

5.5 其他几种扩展配色扩展包简介（ggthemes、ggtech、ggthemer）

进阶篇：可视化进阶篇

第六章：ggplot笛卡尔坐标系应用

6.1笛卡尔坐标系主要图表类型

6.2柱形图（条形图）数据描述

6.3美学映射参数书写规则

6.4位置调整参数应用规则

6.5图形标签位置调整规则

6.6图形颜色映射规则与因子变量的意义

6.7 笛卡尔坐标系下的分面应用

6.8散点图（气泡图）、折线图（面积图）、箱线图、直方图应用案例

第七章：ggplot极坐标系应用

7.1 极坐标系参数转换原理

7.2 极坐标系衍生图表类型

7.3 极坐标下的标签设定技巧

7.4 极坐标下分面操作规则

7.5 极坐标与高阶仪表盘制作思路

7.6 ggplot2辅助极坐标图——雷达图

7.7 ggplot2辅助极坐标图——气泡饼图

第八章：ggplot辅助几何对象与信息图基础

8.1 ggplot2常规图形与非常规辅助图形

8.2 辅助图形操作大杀器之——geom_rect矩形图

8.3 辅助图形操作大杀器之——geom_linerange线范围图

8.4 辅助图形操作大杀器之——geom_ploygon多边形图

8.5 常见的辅助线\误差线对象（geom_abline\hline\vline\errorbar\herrorbar）

8.6 方块气泡图、不等款宽柱形图、堆积不等款柱形图

8.7 ggplot2辅助高阶图形扩展包——ggtreemap（树状图）

终极篇：可视化高级篇

第九章：空间可视化与数据地图基础

9.1 地理信息应用包简介：（sp、maptools、rgdal、sf）

9.2 shp、json格式地理信息数据结构

9.3 sp空间数据结构操纵与业务数据合并

9.4 sp空间数据映射原理

9.5 sf格式空间数据结构

9.6 sf格式空间数据映射原理

第十章：空间可视化与数据地图基础案例应用

10.1 连续填充热力地图案例应用

10.2 离散填充热力地图案例应用

10.3 地图+散点图（气泡图）案例应用

10.4 热力填色地图+散点图（气泡图）图层混合应用

10.5 解决多标度重合问题

10.6 世界地图空间投影参数设置

10.7 地理信息可视化与分面综合应用

第十一章：空间可视化与数据地图高级案例应用

11.1 地图上的mini条形图（柱形图）

11.2 地图上的mini气泡饼图

11.3 地图+网络流向图案例用应（含多种流向类型）

11.4 ggmap背景+ggplot2图层混合应用

11.5 地图+mini字体地图应用

第十二章：信息图与空间数据可视化综合案例思路解读

12.1 北京历史天气综合仪表盘应用

12.2 仿ECO事件圆环图案例应用

12.3 美国总统大选可视化案例应用

12.4 山东省2016年公共预算收支可视化案例应用

结尾篇：图形输出、精度控制、与图形权限操纵

图形输出——Ciaro、showtext应用

精度控制——输出图表类型、像素比控制

图层权限——使用grid越过ggplot2对象权限，添加图形辅助信息

多图排版——仍然是使用grid做多图排版与图型版面整合

讲师部分可视化作品

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