ggplot2によるデータの視覚化

この本では、ggplot2 でデータを視覚化するさまざまな方法を紹介しています。
各分析法についての理論的な説明はありません。
分析対象のデータには、 FIFA World Cup 2014 & 2018 のデータを使用しています。

目次

第１章 単一の項目について値の大小を視覚化
データの読み込み
得点の棒グラフを描画
グラフを横倒し
得点順に並べる
グラフにタイトルをつける
成績で色分け
試合数を文字として認識させる
色を指定する
凡例の並び順を指定
凡例の位置を変更
フォントやテーマを指定
散布図を使って表す
アノテーション
ラベルを表示
複数の変数情報を描画

第２章 単一の項目について値の分布を視覚化
ヒストグラム
ヒストグラムと確率密度曲線
箱ひげ図
バイオリン図
ビースウォーム図

第３章 ２つの項目の関係を視覚化
散布図と単回帰分析
散布図行列

第４章 類似度を平面上の分布で視覚化
チームの特徴を散布図で表す
チームの類似度を多次元尺度法で表す

第５章 似たもの同士を階層的にグループ化
階層的クラスター分析

第６章 似たもの同士を平面上でグループ化
非階層的クラスター分析
自己組織化マップ

第７章 予め分類したデータに基づいてグループ化
線形判別分析
正準判別分析
二次判別分析
正則化判別分析
k最近傍法(k最近隣法)
ナイーブベイズ法(単純ベイズ法)
サポートベクターマシン
ニューラルネットワーク
ランダムフォレスト

第８章 多変量データを次元削減して視覚化
因子分析
主成分分析
カーネル主成分分析
冗長性分析
独立成分分析
t-SNE