Miten yhdistää dplyr-funktioita tehokkaasti datan käsittelyssä?

dplyr on yksi R:n tärkeimmistä kirjastoista, joka tarjoaa useita tehokkaita ja intuitiivisia tapoja manipuloida dataa. Erityisesti putkioperaattori (|>) on keskeinen työkalu dplyr:n funktioiden yhdistämisessä. Putkioperaattori siirtää edellisen koodin tulokset seuraavan funktion syötteeksi, mahdollistaen koodin ketjuttamisen. Tämä yksinkertaistaa datan käsittelyä ja parantaa koodin luettavuutta. Dplyr:n funktiot toimivat kuin verbit, ja kun koodin rakenne on tuttu, se on helppo lukea ja kirjoittaa.

Esimerkiksi seuraava koodi laskee käyttäjätyyppien mukaan tehdyt matkat:

r
Copy code
ny_trips |> 

  count(user_type, sort=TRUE)

Tässä koodissa count()-funktio laskee käyttäjätyypin mukaan ja lajittelee tulokset. Tulos näyttää, että "Subscriber"-tyyppisiä käyttäjiä on selvästi enemmän kuin "Customer"-tyyppisiä.

Jos haluamme tehdä monimutkaisempia laskelmia, kuten laskea matkojen keston keskiarvon, mediaanin ja standardipoikkeaman, voimme yhdistää useita dplyr-funktioita. Tämä voidaan tehdä esimerkiksi näin:

r
Copy code
ny_trips |> 
  group_by(user_type) |> 
  summarise(
    count=n(),
    avg_duration=mean(trip_duration),

    median_duration=median(trip_duration),

    sd_duration=sd(trip_duration),
    min_duration=min(trip_duration),
    max_duration=max(trip_duration)
  ) |> 
  arrange(desc(count))

Yhtenä keskeisenä näkökulmana dplyr:n käytössä on sen selkeys ja sujuvuus. Kuten edellä mainittiin, putkioperaattori mahdollistaa sen, että jokainen funktio voidaan esittää omalla rivillään. Tämä parantaa koodin luettavuutta, erityisesti silloin, kun käsitellään suuria datamääriä.

Kun lähdetään käsittelemään aikaleimadatan (esimerkiksi matkojen aloitusajat) analysointia, voimme käyttää lubridate-kirjastoa, joka tarjoaa useita käteviä toimintoja päivämäärien ja aikojen käsittelyyn. Esimerkiksi, jos haluamme nähdä kuinka monta matkaa on tehty eri viikonpäivinä ja kellonaikoina, voimme käyttää seuraavaa koodia:

r
Copy code
ny_temporal <- ny_trips |> 

  mutate(
    day=wday(start_time, label=TRUE),
    hour=hour(start_time)
  ) |> 
  group_by(day, hour, user_type) |> 
  count()

Lopuksi, kun käsitellään dplyr:n ja lubridate:n kaltaisia työkaluja, on tärkeää huomata, kuinka niiden yhdistelmä mahdollistaa monimutkaisten analyysien ja visualisointien luomisen. Käyttämällä dplyr:n funktioita voidaan käsitellä ja valmistella dataa, joka sitten syötetään ggplot2:n kaltaisiin visualisointityökaluihin. Tällöin datan esittäminen ei ole vain tietojen laskemista, vaan myös niiden selkeää ja havainnollista esittämistä.

Kun otetaan käyttöön nämä työkalut ja ymmärretään niiden vuorovaikutus, datan analysointi muuttuu entistä nopeammaksi, tehokkaammaksi ja visuaalisesti informatiivisemmaksi.

Miten ggplot2:ta käytetään datan visualisoinnissa ja sen suunnittelussa?

Datan visualisointi on monivaiheinen prosessi, joka alkaa datakehyksestä ja päättyy visuaalisen esityksen luomiseen. Tämän prosessin ymmärtäminen ja sen rakentaminen oikeilla työkaluilla voi merkittävästi parantaa graafisten esitysten laatua ja ymmärrettävyyttä. Yksi suosituimmista työkaluista datan visualisoinnissa on ggplot2, joka on R-ohjelmointikielen kirjasto.

Visualisoinnin rakentaminen ggplot2:ssa alkaa aina datakehyksestä. Esimerkiksi, jos tarkastellaan vuoden 2019 Yhdistyneen kuningaskunnan parlamenttivaalien tuloksia, data syötetään ggplot2:een komennolla ggplot(), ja sen jälkeen määritellään muuttujat, jotka halutaan esittää. Tällöin on tärkeää ymmärtää, millaisia muuttujat ovat ja miten ne voidaan koodata visuaalisesti. Esimerkiksi con_1719 ja leave_hanretty ovat suhteellisia muuttujia, ja niiden visuaalinen esitys eroaa esimerkiksi kategorisista muuttujista.

Seuraava askel on koodaus (encoding), joka määrittää, miten dataa kuvataan visuaalisesti. Tämä tapahtuu aes()-funktion kautta, joka määrittelee visuaaliset kanavat, kuten värit, koon ja paikan. Esimerkiksi hajontakuviossa (scatterplot) horisontaalinen ja vertikaalinen sijainti määräytyvät datan arvojen mukaan. Tässä esimerkissä leave_hanretty-muuttuja on koodattu x-akselille ja con_1719-muuttuja y-akselille. Tällä tavoin datan eri ulottuvuudet kytketään visuaalisesti toisiinsa, mikä auttaa havainnollistamaan niiden välistä suhdetta.

Lopuksi visuaalinen esitys konkretisoituu graafisiksi elementeiksi, jotka tunnetaan nimellä merkit (marks). Merkit voivat olla pisteitä, viivoja, pylväitä tai muita graafisia elementtejä, jotka edustavat dataa. ggplot2:ssa nämä merkit saavutetaan käyttämällä geometrian funktioita kuten geom_point(). Merkit voivat myös saada erilaisia visuaalisia aistimuksia, kuten värejä tai muotoja, jotka auttavat erottamaan tietyn ryhmän tai korostamaan tietynlaisia havaintoja. Esimerkiksi vaaleanpunaisilla pisteillä voidaan korostaa ne vaalipiirit, jotka vaihtoivat puolueen 2017–2019 vaaleissa.

Tärkeä osa visuaalisessa koodauksessa ovat visuaaliset kanavat, kuten väri, koko ja sijainti. Nämä kanavat vaikuttavat siihen, kuinka havainnot näkyvät graafisessa esityksessä ja kuinka ne herättävät katsojan huomion. Kanavat ja merkit ovat osa laajempaa visuaalisen suunnittelun teoriaa, jota on tutkinut muun muassa Tamara Munzner (2014) teoksessaan "Visualization Analysis and Design". Munznerin tutkimus perustuu kokeelliseen työhön, jossa on testattu, kuinka hyvin erilaiset visuaaliset kanavat tukevat erilaisten tehtävien suorittamista.

Erilaiset visuaaliset kanavat voidaan luokitella kahteen pääryhmään: määrä:järjestys-kanavat ja identiteetti:kategoriat-kanavat. Määrä:järjestys-kanavat, kuten pituus ja alue, ovat erityisen tehokkaita datan kvantifiointitehtävissä, kun taas identiteetti:kategoriat-kanavat, kuten väri ja muoto, ovat hyödyllisiä silloin, kun halutaan erottaa tai yhdistää tiettyjä datan osia. Esimerkiksi vaaleissa käytetyt värikoodit (punainen ja sininen) ovat kategoriatunnisteita, jotka erottavat eri puolueiden voitot.

Kun visuaalisia elementtejä ja kanavia valitaan, on tärkeää ottaa huomioon niiden tehokkuus ja käyttökelpoisuus. Munznerin ja muiden tutkijoiden tekemät kokeet ovat antaneet selkeää tietoa siitä, kuinka hyvin eri kanavat tukevat tehtäviä, kuten datan vertaamista tai analysointia. Näitä tutkimustuloksia voidaan hyödyntää myös käytännön esimerkeissä, kuten esimerkiksi The Washington Postin vaaligrafiikoissa, joissa visuaaliset kanavat on valittu huolellisesti tukemaan tulosten selkeyttä ja ymmärrettävyyttä.

Yksi keskeinen seikka on visuaalisen esityksen optimointi siten, että se ei vain esittele tietoa, vaan myös herättää oikeanlaista huomiota. Esimerkiksi vaaleanpunaiset merkit korostavat erityisiä alueita, mutta samalla on varmistettava, että muut graafiset elementit eivät vie liikaa huomiota pois olennaisesta sisällöstä.

Kuinka vertailustrategiat vaikuttavat tietojen visualisointiin?

Kun tarkastellaan liikenneonnettomuuksia, erityisesti jalankulkijoiden ja eri ajoneuvotyyppien välistä vuorovaikutusta, voidaan havaita, kuinka tärkeä rooli on erilaisten vertailustrategioiden ja niiden visuaalisten esitystapojen ymmärtämisellä. Eri mittaustavat, kuten odotetut ja havaittavat lukuarvot, voivat paljastaa keskinäisiä suhteita, jotka muuten saattaisivat jäädä huomaamatta. Kuten on nähtävissä, myös eroavaisuudet odotusten ja havaintojen välillä voivat olla tärkeitä, mutta vain, jos niitä tarkastellaan oikealla tavalla, oikeassa kontekstissa.

On huomattavaa, että suuremmat suhteelliset erot saattavat ilmetä, vaikka itse absoluuttiset erot olisivatkin pieniä. Esimerkiksi liikenneonnettomuuksien määrää, joissa jalankulkijat ovat osallisina tietyllä ajanjaksolla ja tietyllä ajoneuvotyypillä, voidaan verrata odotettuihin lukuihin käyttäen Visvalingamin (1981) laskentamallia, joka ottaa huomioon molemmat, sekä absoluuttiset että suhteelliset erot. Havaittuja lukemia (Oi...On) verrataan näin odotettuihin lukemiin (Ei...En) seuraavalla kaavalla:

χ = O√i−Ei Ei

Tämä kaava mahdollistaa sen, että eroavaisuudet havaittujen ja odotettujen arvojen välillä voidaan standardoida, mikä tekee vertailusta selkeämmän. Erityisesti nimittäjässä käytettävä neliöjuuri (Ei) on tärkeä, sillä pelkkä odotusarvo ei riittäisi tuottamaan samaa informaatiota. Tällöin havaintojen ja odotusarvojen välinen ero (jäljelle jäävä ero, residual) saadaan suhteellisesti merkittävämmäksi, ja se paljastaa, kuinka paljon poikkeama on odotuksista.

Näin saatu tieto voi olla erityisen tärkeää silloin, kun halutaan tehdä alueellisia vertailuja. Esimerkiksi Lontoon eri alueiden välillä voidaan verrata liikenneonnettomuuksia, joissa jalankulkijat ovat osallisina, vertaillen sisä-Lontoon ja ulko-Lontoon piirteitä. Tämä mahdollistaa sen, että voidaan havaita, kuinka ajoneuvotyyppien osuudet eroavat eri alueilla.

Näissä esityksissä vertaillaan tietoja eri alueilla ja eri ajoneuvotyypeillä, jolloin eroavaisuudet esitetään visuaalisesti. Esimerkiksi onnettomuuksien määrät voivat olla erittäin alhaisia jollain alueella, mutta kun tarkastellaan ajoneuvotyyppien osuuksia ja niiden suhteellisia eroja, selviää, että tietyt ajoneuvot esiintyvät huomattavasti useammin tietyillä alueilla. Lämpökartat ja muut visuaaliset menetelmät mahdollistavat erojen tarkastelun ilman, että tiedot sekoittuvat toisiinsa, mikä tekee analyysistä selkeämmän ja informatiivisemman.

Kuvagalleriat, kuten kuvassa 4.6 esitetyt, näyttävät, kuinka ajoneuvotyyppien ja onnettomuusten määrä eroaa eri viikonpäivinä ja ajankohdittain. Esimerkiksi saamme selville, että tietyt ajoneuvot, kuten moottoripyörät, ovat yleisempiä jalankulkijaonnettomuuksissa tietyillä alueilla, kun taas autot ovat yliedustettuina muilla alueilla. Tämäntyyppiset tiedot auttavat suunnittelemaan paremmin ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä ja kohdentamaan resursseja oikeaan paikkaan.

Kun vertaillaan liikenneonnettomuuksia ja niiden syitä eri alueilla, on tärkeää ymmärtää, että eroavaisuudet voivat johtua monista tekijöistä, kuten asuinalueen taloudellisesta tilasta tai väestötiheydestä. Kuten tutkimukset ovat osoittaneet, vähemmän varakkailla alueilla asuvat henkilöt ovat alttiimpia onnettomuuksille, mikä voi viitata siihen, että onnettomuuksien syitä on tarkasteltava myös sosiaalisen ja taloudellisen kontekstin valossa.

Jokaisen vertailun tekeminen vaatii huolellista harkintaa siitä, millä tavalla tiedot esitetään ja mitkä vertailustrategiat valitaan. Eri visuaaliset esitystavat ja -teknologiat, kuten R:n ggplot2 ja erilaiset lämpökartat, voivat paljastaa syvällistä tietoa, mutta vain, jos niitä käytetään oikein ja järkevästi. Siksi on oleellista valita oikeat työkalut ja tekniikat, jotta saadaan aikaan selkeä ja ymmärrettävä analyysi.