Visualização de Dados em R: O que é + Exemplos

Os dados estão por toda parte ao nosso redor e é fundamental que os compreendamos. A visualização de dados é uma ferramenta poderosa que nos permite transformar dados brutos em representação visual, tornando os dados mais fáceis e rápidos de serem compreendidos pelo cérebro humano.

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

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

Neste artigo, vamos guiá-lo pelos conceitos básicos do uso de R para visualização de dados, listar as diferenças entre visualização de dados em R versus Python e mostrar exemplos, para que você possa entender melhor o que é visualização de dados em R e como funciona.

O que é Visualização de Dados em R?

Criar visualizações de dados em R é uma técnica de obtenção de insights de dados com a ajuda de um meio visual. Ao usar as diversas funcionalidades de R, você pode criar visualizações de dados atraentes escrevendo apenas algumas linhas de código. Para criar visualizações de dados, R oferece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que é um dos pacotes mais amplamente utilizados. Ggplot2 permite que você crie quase qualquer tipo de gráfico e melhora a qualidade e a estética de 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. Existem muitos conjuntos de dados disponíveis em R com os quais você pode trabalhar, então você nem precisa preparar seu próprio conjunto de dados.

Este exemplo de visualização em R usa o conjunto de dados Orange integrado para plotar a idade da árvore 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 contêm tudo o que você precisa para experimentar R e criar suas visualizações de dados, além de ver resultados instantâneos.

Visualização de Linha do Tempo em R

As visualizações de linha do tempo em 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 na indústria de saúde para exibir o curso clínico de um paciente e na gestão de projetos, onde uma linha do tempo de 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 em 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 de linha do tempo:

As visualizações de linha do tempo em R são frequentemente criadas com a biblioteca ggplot2 em 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 de Árvore em R

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

As árvores de decisão, por exemplo, são amplamente utilizadas para prever um resultado a partir de um conjunto de características e podem fornecer previsões com precisão desejável, mantendo-se ainda fáceis de entender e interpretar.

Os modelos de árvore de decisão compreendem um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina. É importante se familiarizar com a simplicidade desses modelos como um bloco de construção importante na criação de estruturas mais complexas baseadas em árvores, como árvores potencializadas por gradiente.

Visualização de Dados em R versus Python

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

Como R, Python também oferece múltiplas bibliotecas de visualização que vêm carregadas com muitos recursos diferentes. Os mais populares entre eles incluem Matplotlib, Seaborn e ggplot, que é baseado no ggplot2 de 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 construído 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

Conforme os negócios 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 diagramas são mais eficientes em termos de compreensão de dados em comparação com planilhas tradicionais e relatórios de dados desatualizados, ferramentas como visualização de dados em R são uma necessidade para toda equipe multifuncional.

No entanto, mesmo com a importância dos dados e insights, apenas tê-los não é mais o suficiente. Para desbloquear todo o potencial dos dados, você precisa transformar esses dados em ações que se ajustem ao seu fluxo de trabalho operacional diário. Você pode fazer a transição perfeitamente de insights para ação com Slingshot.

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