forked from tomekg/aitech-wizualizacja
122 lines
5.6 KiB
Markdown
122 lines
5.6 KiB
Markdown
# Wizualizacja danych
|
||
|
||
## 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/
|
||
|
||
**Dyżury**: poniedziałek (15.00-16.00); środa (10.30-11.30)
|
||
|
||
## 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.
|
||
|
||
## Harmonogram zajęć
|
||
|
||
1. Omówienie organizacji zajęć i zasad zaliczenia + Lab1
|
||
2. Podział na grupy projektowe (dwuosobowe) + Lab1
|
||
3. Lab2
|
||
4. Lab2
|
||
5. Projekt 1 – prezentacje tematów Projektu 1 (3 minuty na grupę), praca nad projektem
|
||
6. Projekt 1 – prezentacje projektów (8 minut na grupę)
|
||
7. Lab3
|
||
8. Lab3
|
||
9. Lab4
|
||
10. Projekt 2 – prezentacje tematów Projektu 2 (3 minuty na grupę), praca nad projektem
|
||
11. Projekt 2 – prezentacje projektów (8 minut na grupę)
|
||
12. Lab5
|
||
13. Lab5
|
||
14. Projekt 3 – prezentacje tematów Projektu 3 (3 minuty na grupę), praca nad projektem
|
||
15. Projekt 3 – prezentacje projektów (8 minut na grupę)
|
||
|
||
## Zawartość laboratoriów
|
||
|
||
- Lab1 – podstawowa biblioteka graficzna
|
||
- Lab2 – biblioteka ggplot2
|
||
- Lab3 – wykresy interaktywne
|
||
- Lab4 – mapy
|
||
- Lab5 – biblioteka shiny
|
||
|
||
## 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
|
||
- niedostateczny poniżej 60% punktów
|
||
|
||
## Składy grup projektowych (w kolejności wystąpień)
|
||
1. Piotr Biskup, Ramon Dyzman
|
||
2. Jakub Pogodziński, Aleksandra Sadurska, Damian Bregier
|
||
3. Zofia Galla, Jakub Konieczny
|
||
4. Piotr Kopycki, Szymon Szczot
|
||
5. Ada Mucha
|
||
6. Michał Kubiak, Przemysław Owczarczyk, Piotr Ulanicki
|
||
7. Aleksander Mendoza-Drosik, Filip Izodyrczyk
|
||
8. Norbert Litkowski, Patrycja Łaźna, Jan Nowak
|
||
9. Rafał Sobański, Bartosz Karwacki
|
||
|
||
## 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
|
||
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
|
||
|
||
### Wymagania
|
||
- 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).
|
||
- Mapa wykonana z wykorzystaniem biblitoek **ggplot2** i **sf** (mile widziane też inne, zwłaszcza biblioteki pokazujące mapy Google).
|
||
- Ciekawy zbiór danych (nie będący elementem pakietów R), umożliwijący wizualizację zarówno na klasycznych wykresach jak i na mapach.
|
||
|
||
## Projekt 3
|
||
|
||
### Inspiracje
|
||
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/
|
||
|
||
### Wymagania
|
||
- 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.
|