Основы визуализации данных в R и подготовки аналитических отчётов в Quarto

2026/2027

ID 1259687

Статус: Маго-лего

Кто читает: Кафедра демографии

Где читается: Институт демографии имени А.Г. Вишневского

Когда читается: 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Пьянкова Анастасия Ивановна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 34

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс посвящён основам визуализации данных в среде R с использованием пакета ggplot2 и подготовке воспроизводимых аналитических отчётов в Quarto. Основная задача курса — сформировать у магистров понимание визуализации не только как технического инструмента построения графиков, но и как способа анализа, интерпретации и представления результатов, рассказа некой истории. Основной используемый тип данных: данные о населении из национальных и международных баз данных (WHO, OECD, WPP, HMD, HCD@HMD, HFD, РосБРиС, БД рождаемости россиянок, данные и выборочные опросы Росстата и другие источники данных). В первой части курса рассматриваются базовые принципы построение графиков: работа с эстетиками, геометрическими и статистическими слоями, шкалами , координатными системами и фасетками. Студенты научатся строить основные типы графиков, выбирать визуальную форму в зависимости от аналитической задачи и понимать, как отдельные элементы графика влияют на восприятие данных. Во второй части курса внимание уделяется визуальному оформлению и композиции графиков. Будут рассмотрены настройка тем, разработка собственного визуального стиля, выбор цветовых палитр, организация легенд, работа с заголовками, подписями и аннотациями. Отдельный блок посвящён созданию фасеток и объединению нескольких графиков в единую композицию. В расширенной части курса студенты познакомятся с базовыми приёмами визуализации пространственных данных, построением карт, а также с возможностями интерактивной и анимированной визуализации. Особое внимание на протяжении курса будет уделяться качеству визуальной аргументации: выбору адекватного типа графика, читаемости, корректности шкал, правил работа цветовых решений, балансу между информативностью и перегруженностью, а также типичным ошибкам визуализации данных. Практическим результатом курса станет подготовка воспроизводимого аналитического отчёта в Quarto в формате HTML, PDF или Word, включающего текст, код, таблицы и содержательно обоснованную визуализацию. Курс предназначен для магистров, работающих с эмпирическими данными в социальных науках, демографии, экономике, социологии, географии и смежных областях. Предполагается, что слушатели получат не только технические навыки работы с ggplot2 и Quarto, но и более широкую компетенцию — умение трансформировать данные в ясное, воспроизводимое и корректное визуальное высказывание/историю.

Цель освоения дисциплины

Сформировать навыки организации воспроизводимой работы в RStudio, включая использование проектов, структурирование файлов и написание читаемого кода в стиле Tidyverse. Научить получать и сохранять данные из различных источников, используя импорт файлов, специализированные R-пакеты и программные интерфейсы баз данных (API). Сформировать навыки подготовки данных для визуализации: преобразования структуры таблиц, обработки текстовых и категориальных переменных, группировки и расчёта показателей. Развить способность выбирать способ визуализации в соответствии с исследовательским вопросом, типами данных и задачами сравнения, анализа динамики, распределений, взаимосвязей и структуры. Сформировать понимание грамматики графики и навыки построения визуализаций в ggplot2, включая сочетание слоёв, управление визуальным кодированием, шкалами, системами координат и легендами. Научить создавать читаемое и согласованное визуальное оформление, обоснованно выбирая темы, цветовые палитры и шрифты с учётом доступности восприятия. Развить навыки содержательного представления результатов, согласовывая исследовательский вопрос, заголовки, подписи, контекст и визуальные акценты и избегая искажений и перегрузки. Научить организовывать сравнение групп, периодов и территорий с помощью фасетирования, компоновки нескольких визуализаций и картографического представления статистических данных. Познакомить с возможностями интерактивности и анимации и сформировать базовые навыки их применения для исследования данных и представления изменений во времени. Сформировать навыки создания воспроизводимых аналитических отчётов, объединяющих код, текст, таблицы, визуализации и ссылки на источники с возможностью экспорта в HTML и PDF.

Планируемые результаты обучения

Организовывать среду под пользователя, устанавливать пакеты и оперировать горячими клавишами (минимум 10)
Организовывать и оформлять R-код в соответствии с принципами Tidyverse, а также применять конвейеры, автоматическое форматирование, инструменты редактирования для повышения его читаемости и воспроизводимости.
Контролировать корректность импорта, задавая правильно кодировку пропущенных значений; пропуская метаданные и ненужные строки, присваивая и очищая имена переменных; проверяя и при необходимости явно задавая типы столбцов. Выбирать нужную часть, листы электронной таблицы и работать с нестандартно организованными таблицами. Автоматизировать импорт множества файлов и объединять полученные таблицы в один набор данных и извлекать информацию из имён файлов и путей и создавать переменные на их основе.
Приводить данные к аккуратному формату, преобразуя их из широкого формата в длинный и обратно. Выполнять базовую обработку текстовых данных и извлекать информацию из названий столбцов. Преобразовывать данные с помощью функций-«глаголов» и конвейера. Выполнять основные операции со строками и столбцами. Группировать данные и рассчитывать показатели. Создавать факторные переменные, задавать и изменять порядок их уровней, переименовывать и перекодировать категории, объединять редкие категории.
Самостоятельно находить и загружать демографические, социально-экономические и пространственные данные из международных баз с помощью специализированных R-пакетов и API, изучая структуру источника, метаданные и характеристики выбранных показателей.
Корректно выбирать способ визуализации в соответствии с аналитической задачей и типами переменных, учитывать нюансы построения разных типов графиков и избегать основных ошибок их построения.
Создавать однослойные и многослойные визуализации в ggplot2, последовательно задавая данные, эстетические отображения, добавляя и комбинируя геометрические и статистические слои и управляя расположением объектов. Управлять визуальным кодированием данных: связывать переменные с положением, цветом, заливкой, формой, размером, прозрачностью, типом и толщиной линий. Различать глобальные и локальные эстетические отображения, переменные отображения и постоянные свойства, использовать группировку.
Настраивать координатные системы и непрерывные числовые, дискретные и временные шкалы, управляя их пределами, расширением, разрывами и подписями, применять преобразования и обоснованно использовать вторую ось, при необходимости уходя от ее использования. Настраивать шкалы визуальных свойств и соответствующие им легенды, а при необходимости заменяя ее альтернативными способами дешифровки: цветовой кодировкой заголовка, прямыми подписями линий и др. геометрических объектов, аннотациями.
Применять готовые темы и создавать собственный стиль визуализации, настраивая текст, оси, сетку, панель, фон, и легенду, а также использовать единое оформление в серии графиков. Подбирать и настраивать готовые и ручные цветовые палитры в соответствии с типом данных, назначением визуализации и требованиями различимости и доступности цветов. Подключать и использовать системные и пользовательские шрифты, формируя средствами типографики понятную визуальную иерархию графика.
Формулировать и оформлять содержательно связанные заголовки, подзаголовки, подписи осей и др. текстовый элементов, создавая их ясную визуальную иерархию. Добавлять важный контекст, размещая читаемые подписи значений, предотвращая их наложение. Использовать встроенные текстовые элементы как альтернативу легенде. Фокусировать внимание на важных наблюдениях, группах, периодах с помощью цвета, опорных линий, областей, стрелок и поясняющих аннотаций.
Акцентировать внимание на части геометрического слоя, оставляя остальную в качестве фона, добавлять необходимые сравнительные элементы. Использовать фасетирование для сравнения групп и/или периодов, в том числе в иерархических данных, обоснованно выбирать общие или свободные шкалы, настраивать панели и распределять между ними слои и сравнительные элементы. Объединять самостоятельные визуализации в согласованную композицию и сохранять в единый объект.
Создавать базовые картограммы, в том числе гексагонального типа, и географически организованные малые подмножества, объединяя статистические показатели с территориальной основой, настраивая цветовое кодирование, границы и подписи для сравнения территорий.
Применять элементы интерактивности для отображения скрытой информации и создания анимации для отображения изменений во времени.
Формирование воспроизводимых отчетов, со встроенным кодом, визуализацией, таблицами и картосхемами и их экспорт в разных форматах.

Содержание учебной дисциплины

Знакомство с интерфейсом RStudio
Стиль Tidyverse: преимущества, состав, стиль и содержание входящих пакетов
Импорт и экспорт данных в разных форматах
Основы обработки данных и текста: преобразование и структурирование
Специализированные R-пакеты для чтения готовых баз данных и источников данных
Способы визуализации для разных аналитических задач
Основы грамматики графики и построения визуализаций в ggplot2
Шкалы, системы координат и легенды
Визуальное оформление: темы, цвет и шрифты
Добавление контекста и направление внимание читателя: заголовки, текстовые подписи, аннотации и выделенные области.
Компоновка визуализаций: малые подмножества и компоновка разных объектов
Визуализация пространственных данных
Элементы интерактивности и анимации
Основы создания воспроизводимых отчетов

Элементы контроля

8 визуализаций
1 отчет

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.2 * 1 отчет + 0.8 * 8 визуализаций

Список литературы

Авторы

Пьянкова Анастасия Ивановна

Программа дисциплины