Woche 2 - Grafische Darstellung von Daten

Diese Woche werden wir...

folgende Themen behandeln:

• KI-unterstützte Programmierung

• Darstellung von unterschiedlichen Datenstrukturen

• Besprechung der Übungsaufgaben der vergangenen Woche

• Import von Daten

• Struktur der Funktionen in ggplot

• Erstellen eines Balkendiagramms

Lernressourcen

7MB

230425_Grafische Darstellung von Daten.pdf

pdf

• Kapitel 1 des Kurses Introduction to Data Visualization with ggplot2 bei datacamp

• R-Notebook mit Beispielen für grafische Abbildungen

• Video zur Selektion von Zeilen und Spalten in R (9 Minuten)

• Video zur Selektion mit Booleschen Vektoren (5 Minuten)

• Video zu Skalentypen (2,5 Minuten)

• Video zum Anlegen von RStudio-Projekten (2 Minuten)

Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

• Schaut Euch bitte folgendes Video (4 Minuten) an, um die Relevanz von Konfidenz-Intervallen zu verstehen: https://www.youtube.com/watch?v=tFWsuO9f74o

• Legt ein R-Studio-Projekt-Verzeichnis an und speichere dort die Dateien „kiwo.csv“, „umsatzdaten_gekuerzt.csv“ und „wetter.csv“ aus diesem Github-Repository.

• Erstellt ein R-Notebook, das

  • den Datensatz "umsatzdaten_gekuerzt.csv" importiert

  • mit Hilfe eines Balkendiagramms über alle Warengruppen hinweg den Zusammenhang der durschnittlichen Umsätze je Wochentag darstellt

  Benutzt für den Beginn des Programms wenn Ihr möchtet diesen Programmcode als Starthilfe.

• Fügt in einem zweiten Schritt zusätzlich Konfidenzintervalle der Umsätze je Wochentag hinzu. Lese Dir dazu das in der R Graph Gallery („barplot with error bars“) dargestellte Vorgehen durch und passe es auf den Datensatz mit den Umsatzdaten an.

• Ordne die Wochentage in der Abbildung von Montag bis Sonntag

• Als zusätzliche (optionale) Aufgabe könnt Ihr versuchen, die Umsätze je Wochentag getrennt nach Warengruppe darzustellen (ein eigenes Balkendiagramm je Warengruppe), um einen genaueren Einblick in die Daten zu erhalten.

• Installiert bitte die Versionierungssoftware "git" auf Eurem Rechner: https://git-scm.com/downloads Um zu kontrollieren, ob die Installation von Git auch korrekt von RStudio erkannt wurde, kannst Du in RStudio (nach Neustart von RStudio) unter Tools > Version Control gehen und dort git als Version Control System für Dein Projekt auswählen (siehe auch Screenshots unten am Ende). Achte dabei darauf, dass Dein Projekt auch geöffnet ist - Du erkennst es an der Anzeige oben rechts. Falls git dort nicht auswählbar sein sollte, gehe in RStudio zu Tools > Global Options > Git/SVN und überprüfe, ob in dem Eingabefeld zu „Git executable“ der richtige Verweis eingetragen ist. Der Verweis sollte eine der folgenden Formen haben:

  Mac und Linux: /usr/bin/git

• Als Einführung in die Versionierung mit git absolviert bitte das Kapitel "Basic Workflow" des Kurses Introduction to Git bei Datacamp.

Die Aufgaben sind noch einmal recht arbeitsintensiv, daher fangt am besten rechtzeitig vor dem Termin in der nächsten Woche damit an.

Auswählen der Einstellungen für die Versionierung des aktuellen Projektes

Auswählen der Software für die Versionierung des aktuellen Projektes