# การแสดงสัดส่วนข้อมูล |](../../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)| |:---:| |การแสดงสัดส่วนข้อมูล - _ภาพสเก็ตช์โดย [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | ในบทเรียนนี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูลที่เกี่ยวกับธรรมชาติในการแสดงสัดส่วน เช่น จำนวนชนิดของเห็ดที่ปรากฏในชุดข้อมูลเกี่ยวกับเห็ด ลองสำรวจเห็ดที่น่าสนใจเหล่านี้ผ่านชุดข้อมูลที่มาจาก Audubon ซึ่งมีรายละเอียดเกี่ยวกับเห็ดมีครีบ 23 สายพันธุ์ในตระกูล Agaricus และ Lepiota คุณจะได้ทดลองสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจ เช่น: - แผนภูมิวงกลม 🥧 - แผนภูมิโดนัท 🍩 - แผนภูมิแบบวาฟเฟิล 🧇 > 💡 โครงการที่น่าสนใจมากชื่อ [Charticulator](https://charticulator.com) โดย Microsoft Research มีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับการสร้างภาพข้อมูลฟรี ในหนึ่งในบทเรียนของพวกเขา พวกเขาใช้ชุดข้อมูลเห็ดนี้ด้วย! ดังนั้นคุณสามารถสำรวจข้อมูลและเรียนรู้ไลบรารีไปพร้อมกัน: [บทเรียน Charticulator](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html) ## [แบบทดสอบก่อนเรียน](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/20) ## ทำความรู้จักกับเห็ดของคุณ 🍄 เห็ดเป็นสิ่งที่น่าสนใจมาก ลองนำเข้าชุดข้อมูลเพื่อศึกษาพวกมัน: ```r mushrooms = read.csv('../../data/mushrooms.csv') head(mushrooms) ``` ตารางจะถูกพิมพ์ออกมาพร้อมข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์: | class | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | stalk-root | stalk-surface-above-ring | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat | | --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ------- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | ---------- | ------------------------ | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- | | Poisonous | Convex | Smooth | Brown | Bruises | Pungent | Free | Close | Narrow | Black | Enlarging | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Scattered | Urban | | Edible | Convex | Smooth | Yellow | Bruises | Almond | Free | Close | Broad | Black | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Brown | Numerous | Grasses | | Edible | Bell | Smooth | White | Bruises | Anise | Free | Close | Broad | Brown | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Brown | Numerous | Meadows | | Poisonous | Convex | Scaly | White | Bruises | Pungent | Free | Close | Narrow | Brown | Enlarging | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Scattered | Urban | Edible | Convex |Smooth | Green | No Bruises| None |Free | Crowded | Broad | Black | Tapering | Equal | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Evanescent | Brown | Abundant | Grasses |Edible | Convex | Scaly | Yellow | Bruises | Almond | Free | Close | Broad | Brown | Enlarging | Club | Smooth | Smooth | White | White | Partial | White | One | Pendant | Black | Numerous | Grasses ทันทีที่คุณเห็น คุณจะสังเกตได้ว่าข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อความ คุณจะต้องแปลงข้อมูลนี้เพื่อให้สามารถใช้ในแผนภูมิได้ ข้อมูลส่วนใหญ่ในความเป็นจริงถูกแสดงเป็นออบเจ็กต์: ```r names(mushrooms) ``` ผลลัพธ์คือ: ```output [1] "class" "cap.shape" [3] "cap.surface" "cap.color" [5] "bruises" "odor" [7] "gill.attachment" "gill.spacing" [9] "gill.size" "gill.color" [11] "stalk.shape" "stalk.root" [13] "stalk.surface.above.ring" "stalk.surface.below.ring" [15] "stalk.color.above.ring" "stalk.color.below.ring" [17] "veil.type" "veil.color" [19] "ring.number" "ring.type" [21] "spore.print.color" "population" [23] "habitat" ``` นำข้อมูลนี้มาแปลงคอลัมน์ 'class' ให้เป็นหมวดหมู่: ```r library(dplyr) grouped=mushrooms %>% group_by(class) %>% summarise(count=n()) ``` ตอนนี้ หากคุณพิมพ์ข้อมูลเห็ดออกมา คุณจะเห็นว่ามันถูกจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ตามคลาสที่แบ่งเป็นเห็ดมีพิษ/เห็ดกินได้: ```r View(grouped) ``` | class | count | | --------- | --------- | | Edible | 4208 | | Poisonous| 3916 | หากคุณทำตามลำดับที่นำเสนอในตารางนี้เพื่อสร้างป้ายหมวดหมู่คลาส คุณสามารถสร้างแผนภูมิวงกลมได้ ## วงกลม! ```r pie(grouped$count,grouped$class, main="Edible?") ``` และนี่คือแผนภูมิวงกลมที่แสดงสัดส่วนข้อมูลตามสองคลาสของเห็ดนี้ สิ่งสำคัญคือการจัดลำดับป้ายให้ถูกต้อง โดยเฉพาะในกรณีนี้ ดังนั้นอย่าลืมตรวจสอบลำดับที่สร้างอาร์เรย์ป้าย!  ## โดนัท! แผนภูมิวงกลมที่ดูน่าสนใจมากขึ้นคือแผนภูมิโดนัท ซึ่งเป็นแผนภูมิวงกลมที่มีรูตรงกลาง ลองดูข้อมูลของเราด้วยวิธีนี้ ดูที่แหล่งที่อยู่อาศัยต่าง ๆ ที่เห็ดเติบโต: ```r library(dplyr) habitat=mushrooms %>% group_by(habitat) %>% summarise(count=n()) View(habitat) ``` ผลลัพธ์คือ: | habitat| count | | --------- | --------- | | Grasses | 2148 | | Leaves| 832 | | Meadows | 292 | | Paths| 1144 | | Urban | 368 | | Waste| 192 | | Wood| 3148 | ที่นี่ คุณกำลังจัดกลุ่มข้อมูลตามแหล่งที่อยู่อาศัย มีทั้งหมด 7 รายการ ดังนั้นใช้สิ่งเหล่านี้เป็นป้ายสำหรับแผนภูมิโดนัทของคุณ: ```r library(ggplot2) library(webr) PieDonut(habitat, aes(habitat, count=count)) ```  โค้ดนี้ใช้สองไลบรารี - ggplot2 และ webr โดยใช้ฟังก์ชัน PieDonut ของไลบรารี webr เราสามารถสร้างแผนภูมิโดนัทได้อย่างง่ายดาย! แผนภูมิโดนัทใน R สามารถสร้างได้โดยใช้ไลบรารี ggplot2 เพียงอย่างเดียว คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับมัน [ที่นี่](https://www.r-graph-gallery.com/128-ring-or-donut-plot.html) และลองทำด้วยตัวเอง ตอนนี้คุณรู้วิธีจัดกลุ่มข้อมูลและแสดงผลเป็นแผนภูมิวงกลมหรือโดนัทแล้ว คุณสามารถสำรวจแผนภูมิประเภทอื่น ๆ ได้ ลองแผนภูมิแบบวาฟเฟิล ซึ่งเป็นวิธีการแสดงปริมาณในรูปแบบที่แตกต่างออกไป ## วาฟเฟิล! แผนภูมิแบบ 'วาฟเฟิล' เป็นวิธีการแสดงปริมาณในรูปแบบอาร์เรย์ 2 มิติของสี่เหลี่ยม ลองแสดงปริมาณสีของหมวกเห็ดในชุดข้อมูลนี้ เพื่อทำสิ่งนี้ คุณต้องติดตั้งไลบรารีช่วยเหลือชื่อ [waffle](https://cran.r-project.org/web/packages/waffle/waffle.pdf) และใช้มันเพื่อสร้างภาพข้อมูลของคุณ: ```r install.packages("waffle", repos = "https://cinc.rud.is") ``` เลือกส่วนหนึ่งของข้อมูลของคุณเพื่อจัดกลุ่ม: ```r library(dplyr) cap_color=mushrooms %>% group_by(cap.color) %>% summarise(count=n()) View(cap_color) ``` สร้างแผนภูมิแบบวาฟเฟิลโดยสร้างป้ายและจัดกลุ่มข้อมูลของคุณ: ```r library(waffle) names(cap_color$count) = paste0(cap_color$cap.color) waffle((cap_color$count/10), rows = 7, title = "Waffle Chart")+scale_fill_manual(values=c("brown", "#F0DC82", "#D2691E", "green", "pink", "purple", "red", "grey", "yellow","white")) ``` ด้วยแผนภูมิแบบวาฟเฟิล คุณสามารถเห็นสัดส่วนของสีหมวกเห็ดในชุดข้อมูลนี้ได้อย่างชัดเจน น่าสนใจที่มีเห็ดที่มีหมวกสีเขียวจำนวนมาก!  ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้สามวิธีในการแสดงสัดส่วนข้อมูล ก่อนอื่น คุณต้องจัดกลุ่มข้อมูลของคุณเป็นหมวดหมู่ จากนั้นตัดสินใจว่าวิธีใดดีที่สุดในการแสดงข้อมูล - วงกลม โดนัท หรือวาฟเฟิล ทั้งหมดนี้น่าสนใจและให้ภาพรวมของชุดข้อมูลแก่ผู้ใช้ได้ทันที ## 🚀 ความท้าทาย ลองสร้างแผนภูมิที่น่าสนใจเหล่านี้ใน [Charticulator](https://charticulator.com). ## [แบบทดสอบหลังเรียน](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/21) ## ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง บางครั้งมันไม่ชัดเจนว่าจะใช้แผนภูมิวงกลม โดนัท หรือวาฟเฟิลเมื่อใด นี่คือบทความบางส่วนที่คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับหัวข้อนี้: https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402 ค้นคว้าเพิ่มเติมเพื่อหาข้อมูลเกี่ยวกับการตัดสินใจที่สำคัญนี้ ## งานที่ได้รับมอบหมาย [ลองทำใน Excel](assignment.md) --- **ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้