1章4节:数据可视化, R 语言的静态绘图和 Shiny 的交互可视化演示(更新2024/08/14)
在数据科学的世界中,“一图胜千言”的古老谚语依然适用。数据可视化不仅仅是将数据以图形化的方式展现,更是帮助我们发现数据背后隐藏模式、趋势和异常的强大工具。R语言作为数据科学的主要编程语言之一,以其强大的可视化能力而闻名,许多数据科学家和分析师因此选择了R作为他们的首选工具。本文将通过详细的示例和代码演示,带你深入了解R语言的数据可视化能力,并展示为什么选择R是进行数据可视化的明智选择。
一、数据可视化(Data Visualization)
我们知道,数据是对客观事件进行记录并能够被识别的符号,它记录了物体的属性、状态及其之间的关系。理解数据中蕴含的信息是一项重要挑战。安全和可互操作的临床数据集的收集和挖掘对科学进步、人工智能训练、药物研究、科学探索、商业调查和精准医疗至关重要。数据分析的强调使得医疗设备变得普遍,患者特定数据及其相关分析也成为数字健康公司的主要收入来源。需求和数据利用能力推动了健康数据市场的形成,促进了健康数据与医学研究者之间的联系,加快了医学研究和科学突破的进程。
在数据使用过程中,数据可视化(Data Visualization)不可或缺。它能将复杂的临床数据转换成直观的图形和图像,展示数据间的关联和趋势,通过人类视觉思维能力帮助理解大量数据信息,发现数据中的规律,从而提高数据使用效率。在临床数据分析中,医生可以更直观地看到病患的健康趋势、治疗效果以及可能存在的风险因素。例如,通过折线图展示病人的生理参数随时间的变化,医生可以快速发现并分析患者的健康变化趋势。所以,数据可视化能够帮助医生和研究人员快速理解大量复杂的医疗数据,从而支持医学决策和治疗方案的制定。
R语言是目前最常用的数据可视化工具之一,通过ggplot2、recharts、shiy、plotl
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