Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
La visualisation des données est une étape cruciale dans l'analyse de données UX, car elle permet de rendre les informations complexes accessibles et compréhensibles pour un large public. Un des outils les plus puissants et populaires pour cette tâche est le package ggplot2 de R.
ggplot2 est un package R développé par Hadley Wickham, basé sur la grammaire des graphiques. Cette grammaire permet de construire des graphiques de manière déclarative en spécifiant les données et les mappings esthétiques entre les variables et les caractéristiques graphiques.
Pour utiliser ggplot2, il est nécessaire d'importer le package dans R. Voici comment installer et charger ggplot2 dans votre environnement R :
R
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
La création de graphiques avec ggplot2 repose sur l'utilisation de la fonction ggplot()
, qui est suivie par des couches représentées par différentes fonctions geom
. Par exemple, pour créer un simple scatter plot :
R
ggplot(data = yourdataframe, aes(x = variablex, y = variabley)) +
geompoint()
Dans cet exemple, data
spécifie le jeu de données, aes
établit les mappages esthétiques, et geompoint()
ajoute une couche de points pour la visualisation.
ggplot2 offre une vaste gamme d'options pour personnaliser l'apparence des graphiques. Des thèmes peuvent être appliqués pour améliorer l'esthétique générale. Par exemple :
R
ggplot(data = yourdataframe, aes(x = variablex, y = variabley)) +
geompoint() +
thememinimal() +
labs(title = "Titre du Graphique", x = "Axe X", y = "Axe Y")
Dans cet exemple, thememinimal()
applique un thème épuré et labs()
personnalise les titres et les labels des axes.
ggplot2 permet également la création de visualisations avancées, telles que des boxplots, des heatmaps, et des graphiques de densité. Par exemple, pour créer un boxplot :
R
ggplot(data = yourdataframe, aes(x = factorvariable, y = continuousvariable)) +
geomboxplot()
Les heatmaps peuvent être créés avec geomtile()
et les graphiques de densité avec geomdensity()
.
La maîtrise de ggplot2 permet d'effectuer des visualisations sophistiquées et personnalisées, ce qui est exceptionnellement utile dans le contexte de la recherche UX pour communiquer des résultats de manière efficace.