2021-03-09 09:18:40 +01:00
# Wizualizacja danych
2021-01-24 20:05:56 +01:00
2021-03-10 11:23:28 +01:00
## Prowadzący
##### prof. UAM dr hab. Tomasz Górecki, Zakład Statystyki Matematycznej i Analizy Danych ####
**E-mail**: tomasz.gorecki@amu.edu.pl
**WWW**: http://drizzt.home.amu.edu.pl/
2022-03-06 11:25:14 +01:00
**Dyżury**: wtorek (12.00-13.00); czwartek (10.00-11.00)
2021-03-10 11:23:28 +01:00
## Literatura
1. Beeley, C. (2018). Web Application Development with R Using Shiny: Build stunning graphics and interactive data visualizations to deliver cutting-edge analytics. Packt Publishing.
2. Biecek, P. (2016). Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych. Fundacja Naukowa SmarterPoland.
3. Chang, W. (2018). R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data. O'Reilly Media.
4. Healy, K. (2018). Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press.
5. Sievert, C. (2020). Interactive Web-Based Data Visualization with R, plotly, and shiny. Chapman and Hall/CRC.
6. Unwin, A. (2015). Graphical Data Analysis with R. Chapman and Hall/CRC.
7. Wickham, H. (2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer.
2021-03-09 09:18:40 +01:00
## Harmonogram zajęć
2021-03-10 11:23:28 +01:00
1. Omówienie organizacji zajęć i zasad zaliczenia + Lab1
2021-03-09 09:18:40 +01:00
2. Podział na grupy projektowe (dwuosobowe) + Lab1
3. Lab2
4. Lab2
5. Projekt 1 –
6. Projekt 1 –
7. Lab3
8. Lab3
9. Lab4
10. Projekt 2 –
11. Projekt 2 –
12. Lab5
13. Lab5
14. Projekt 3 –
15. Projekt 3 –
## Zawartość laboratoriów
2021-07-09 12:45:07 +02:00
- Lab1 –
- Lab2 –
- Lab3 –
- Lab4 –
- Lab5 –
2021-03-10 11:23:28 +01:00
2022-03-14 11:56:40 +01:00
## Grupy projektowe
2022-03-14 11:55:54 +01:00
- Grupa 1: Aleksandra Gronowska, Aleksamdra Jonas, Natalia Plitta
- Grupa 2: Mikołaj Paterka, Jakub Adamski
- Grupa 3: Adrian Świderski, Martyna Drumińska, Joanna Kurczalska
- Grupa 4: Maciej Ścigacz, Michał Kozłowski
- Grupa 5: Dominik Zaleśny, Dominik Dembiński, Karol Idaszak
- Grupa 6: Ryszard Staruch, Jakub Kaczmarek, Iwona Christop
- Grupa 7: Jakub Eichner
2021-03-10 11:23:28 +01:00
## Tematy projektów
- Projekt 1: Przygotowanie wizualnej analizy danych z wykorzystaniem podstawowej biblioteki graficznej R i/lub biblioteki ggplot2 (30%)
- Projekt 2: Przygotowanie wizualnej analizy danych z wykorzystaniem wykresów interaktywnych i map (30%)
- Projekt 3: Przygotowanie dashboardu z wykorzystaniem biblioteki shiny (40%)
## Warunki zaliczenia
- bardzo dobry od 92% punktów
- dobry plus od 84% punktów
- dobry od 76% punktów
- dostateczny plus od 68% punktów
- dostateczny od 60% punktów
2021-03-17 17:25:28 +01:00
- niedostateczny poniżej 60% punktów
2021-03-31 12:48:42 +02:00
## Projekt 1
### Inspiracje
1. https://www.data-to-viz.com/story/OneNumOneCat.html
2. https://ivelasq.rbind.io/blog/other-geoms/
3. https://twitter.com/Datawrapper/status/1022837827082641409/photo/1
4. https://softwareconnect.com/data-visualization-tools/datawrapper/
5. https://www.data-to-viz.com/graph/arc.html
6. https://www.data-to-viz.com/graph/sankey.html
7. https://www.data-to-viz.com/graph/chord.html
8. https://en.wikipedia.org/wiki/Lists_of_earthquakes#/media/File:USGS_magnitude_8_earthquakes_since_1900.svg
### Wymagania
- Grafiki statyczne wykonane za pomocą biblioteki **ggplot2** lub biblioteki **graphics** .
- Ciekawy zbiór danych (nie będący elementem pakietów R)!
- Seria prostych wizualizacji pokazujących różne aspekty zbioru danych lub jedna skomplikowna wizualizacja pokazujące te aspekty na jednym obrazku.
## Projekt 2
### Inspiracje
2021-05-05 18:28:29 +02:00
1. https://rgeomatic.hypotheses.org/842
2. https://egallic.fr/en/maps-with-r/
3. https://upgo.lab.mcgill.ca/2019/12/13/making-beautiful-maps/
4. https://medium.com/fastah-project/a-quick-start-to-maps-in-r-b9f221f44ff3
2021-03-31 12:48:42 +02:00
### Wymagania
2021-05-05 18:04:47 +02:00
- Grafiki interaktywne wykonane za pomocą biblioteki **plotly** (nie może to być transofrmacja grafiki wykonanej za pomocą **ggplot2** i funkcji *ggplotly()* ) lub biblioteki **highcharter** (możliwe też inne, ale niechętnie).
2021-05-05 18:05:46 +02:00
- Mapa wykonana z wykorzystaniem biblitoek **ggplot2** i **sf** (mile widziane też inne, zwłaszcza biblioteki pokazujące mapy Google).
2021-05-05 18:04:47 +02:00
- Ciekawy zbiór danych (nie będący elementem pakietów R), umożliwijący wizualizację zarówno na klasycznych wykresach jak i na mapach.
2021-03-31 12:48:42 +02:00
## Projekt 3
### Inspiracje
2021-06-09 17:55:23 +02:00
1. https://www.vreeling.net/intune/enterprise-mobility-suite-dashboard/
2. https://twitter.com/keen_io/status/529767639220908033/photo/1
3. https://www.infocaptor.com/dashboard-gallery
4. https://appsilon.com/journey-from-basic-prototype-to-production-ready-shiny-dashboard/
5. https://divadnojnarg.github.io/images/adminLTE2_dashboard.png
6. https://nycdsa-blog-files.s3.us-east-2.amazonaws.com/2016/02/SPM_SalaryScatterPlot.png
7. https://gallery.shinyapps.io/nz-trade-dash/?_ga=2.244859141.1601395618.1623253920-1037570624.1607089633
8. https://jjohn9000.shinyapps.io/Milwaukee_Beer_App/
2021-06-23 14:37:06 +02:00
9. https://appsilon.com/5-great-shiny-dashboards/
2022-03-06 11:25:14 +01:00
10. http://atlas2022.uw.edu.pl/materialy-edukacyjne/mapy/
2021-06-09 17:55:23 +02:00
2021-03-31 12:48:42 +02:00
### Wymagania
2021-06-09 17:55:23 +02:00
- Dashboard zawierający grafiki oraz prezentacje liczbowe.
- Elementem graficznym mogą być wykresy statyczne, dynamiczne lub mapy.
- Prezentacje parametrów liczbowych powinny być przedstawione w sposób możliwie jak najbardziej graficzny (np. liczniki).
- Użytkonik powinienie mieć możliwość częćiowego sterowania (np. wybór kraju, zmiennej/zmiennych).
- Można rozważyć pobranie danych z pliku jako element aplikacji. Podobnie można na dasboardzie umieścić grafiki pobrane np. z Internetu (np. logo firmy).
- Na osobnej zakładce powinny być przedstawione dane z których został wykonany dashboard.
