Datenvisualisierung mit R

Dieses Buch führt in die Grundlagen der Gestaltung von Präsentationsgrafiken mit der Open Source Software R ein, die hinsichtlich der Visualisierungsmöglichkeiten praktisch keine Wünsche offen lässt und sich zunehmend als Standard im Bereich der Statistiksoftware etabliert. Anhand von 111 vollständigen Skript-Beispielen lernen Sie, wie Sie Balken- und Säulendiagramme, Bevölkerungspyramiden, Lorenzkurven, Streudiagramme, Zeitreihendarstellungen, Radialpolygone, Gantt-Diagramme, Profildiagramme, Heatmaps, Bumpcharts, Mosaik- und Ballonplots sowie eine Reihe verschiedener thematischer Kartentypen mit dem Base Graphics System von R erstellen. Für jedes Beispiel werden reale Daten verwendet sowie die Abbildung und deren Programmierung Schritt für Schritt erläutert.Das Buch ist damit ein wertvolles Nachschlagewerk für eine Fülle von Anwendungsfällen der Datenvisualisierung, zu deren traditionellen Anwendungsbereichen in Wissenschaft und Marketing vermehrt auch neue Gebiete wie Big-Data-Analysen oder Datenjournalismus hinzukommen.In der vorliegenden Auflage wurden Beispiele zu Cartogrammen, Chord-Diagrammen und Netzwerken sowie ein neues Kapitel zu interaktiven Visualisierungen mit Javascript aufgenommen.
Der AutorThomas Rahlf arbeitet als Direktor in der Gruppe Qualitäts- und Verfahrensmanagement bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist Lehrbeauftragter an der Universität Bonn. Er hat über Methodologien der Statistik und Ökonometrie promoviert, ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift Cliometrica und Herausgeber einer Historischen Statistik von Deutschland. Den Themen Open Source, Datendesign und -visualisierung gilt seit vielen Jahren sein Interesse.

Thomas Rahlf arbeitet als Direktor in der Gruppe Qualitäts- und Verfahrensmanagement bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft und ist Lehrbeauftragter an der Universität Bonn. Er hat über Methodologien der Statistik und Ökonometrie promoviert, ist Mitglied im Editorial Board der Zeitschrift Cliometrica und Herausgeber einer Historischen Statistik von Deutschland. Den Themen Open Source, Datendesign und -visualisierung gilt seit vielen Jahren sein Interesse.