War 2015 ein eher trockenes Jahr oder hat es besonders viel geregnet? Ein Stufendiagramm liefert die Antwort. Diese besondere Form des Liniendiagramms eignet sich gut, um diskrete Wertänderungen wie etwa den Preis von Briefmarken abzubilden, oder eben Niederschlagswerte. Weiterlesen
Die Weltbevölkerung wächst exponentiell. Doch nicht in allen Regionen ist die Entwicklung gleich. Liniendiagramme mit R zeigen die Unterschiede in Europa, Afrika und den bevölkerungsreisten Ländern der Welt. Weiterlesen
Die Bundesliga-Saison 2015/2016 hat mit Bayern München den vorhersehbaren Meister gehabt. Aber wie hat sich etwa Borussia Mönchengladbach im Laufe der Saison entwickelt? Und wann ist der VFB-Stuttgart auf die Abstiegsplätze gerutscht? Ein Liniendiagramm – mit R rasch erstellt – liefert alle Antworten. Weiterlesen
Die Arbeit mit Data Frames in R kann ganz schon mühsam sein, es sei denn, man benutzt dplyr. Dieser Artikel führt durch die nützlichsten Funktionen dieses praktischen R-Packages. Weiterlesen
Das Package googleVis versorgt R mit einer Schnittstelle zur Google Chart API. Damit lassen sich interaktive Plots erstellen und in Webseiten einbetten. Die Daten bleiben dabei lokal und werden nicht zu Google hochgeladen. Als Beispiel dient eine interaktive Weltkarte, die die Bevölkerung des Landes anzeigt, das sich gerade unter dem Mauszeiger befindet. Weiterlesen
Wenn Daten oder Messwerte in einem Plot dargestellt werden, gibt es oft Schwankungen und Ausreißer. Die Linienglättung zeigt eine Art gleitenden Mittelwert und macht die Kernaussage eines Plots verständlicher. ggplot2 stellt alle nötigen Werkzeuge dafür bereit. Weiterlesen
Wer schon mal in R mit Datums- und Zeitangeben gearbeitet hat, der weiß, dass es wie es im Englischen so schön heißt „a pain in the ass“ ist. Datumsangeben kommen in unterschiedlichen Formaten daher, aus denen sich nur schwer einzelne Komponenten wie Tag, Monat oder Jahr exrahieren lassen. Dazu kommt der umständliche Umgang mit Zeitzonen, Sommerzeit und Schaltjahren. Mit dem Package lubridate (Link) ist das alles kein Problem. Weiterlesen
Lorenzkurven sind eine grafische Darstellungsform für die Abbildung von Ungleichheit und werden typischerweise für Einkommensverteilungen verwendet. Eingeführt hat sie Max Otto Lorenz im Jahr 1905. Das Beispiel zeigt die Lorenzkurve der Einkommensverteilung in Deutschland im Jahr 2011. Weiterlesen
Eine Treemap stellt Zahlenwerte als verschachtelte Rechtecke dar, wobei die Fläche der Rechtecke die Größenverhältnisse der Zahlen abbildet. R verwendet dafür das Package treemap. Als Beispiel wird hier der Bundeshaushalt des Jahres 2015 visualisiert. Weiterlesen
Zufallszahlen spielen oft eine wichtige Rolle bei der Analyse von Daten. R bringt eine Reihe von Funktionen mit, die solche Zahlen aus verschiedenen Verteilungen generieren. Weiterlesen
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