编写R语言数据可视化实战的想法

《R语言数据可视化实战》

Python可以用于绘制各种类型的图形，例如玫瑰图、圣诞树等，非常适合程序员用来为女朋友提供惊喜，同时也具备神奇的turtle库。然而，R语言则与此不同。R语言是由统计学家设计的一种专门用于数据分析和计算的语言，因此在数据可视化方面的应用主要用于展示数据。

我们通常使用的包括ggplot2和shiny，本书对R语言、Rstudio进行了简要介绍，并针对主要的包：ggplot2、tidyverse提供了详细的讲解。此外，本书基于统计需求，介绍了单变量图、分类变量图等各种图形的绘制方法及其实现代码，以及一些其他图形，如和弦图、词云、雷达图等。此外，本书还介绍了图形元素、标题等参数调整的方法。

不足之处在于本书主要致力于普及数据可视化，因此在统计讲解方面存在不足之处，没有涵盖很多高级统计方法。这是很多书籍的通病。本书共有500多页，13章涵盖了shiny包，并且如果涉及统计方面可能就需要近千页。例如，我非常想学习losso回归，但许多介绍R语言的书籍都没有包含这方面的内容，这非常遗憾。此外，我听朋友说，很多喜欢用代码编程的人都使用广义线性模型，但由于本书没有专门针对统计方法的章节，这也是我的遗憾。在论文写作中，我们通常不是预先设想要绘制什么模型图，而是根据研究方法和数据类型选择相应的方法，清洗数据和建模，然后编写相应的代码。当然，在绘制图形方面编写章节还是有好处的，因为学生通常会被精美的图形吸引，进而产生学习兴趣。