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    General

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    • Ankündigungen Forum
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    • Literatur

      • R Graphics Cookbook, 2nd edition, Winston Chang (https://r-graphics.org/)
      • Fundamentals of Data Visualization, Claus O. Wilke  (https://clauswilke.com/dataviz/)
      • ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, Hadley Wickham (https://ggplot2-book.org/)
      • R for Data Science, Hadley Wickham (https://r4ds.hadley.nz/)
      • The Visual Display of Quantitative Information,  E. Tufte (Graphics Press, Cheshire, 2nd edition)
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    Grundlagen Statistischer Plots

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    Grammar of Graphics

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    On the Traces of Edward Tufte

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    GGPLOT2

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    Graphic Design Basics - Visual Storytelling

    Verena Mats:

    verena@agooddayto.work

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    Projekt Teil 1

    • Alle Grafiken sollen mit ggplot (ansonsten bitte mit uns absprechen) realisiert werden.
    • Die Grafiken sollen hochwertig sein bezüglich Design aber auch inhaltlich.
    • Best practice Beispiele können präsentiert werden. Zusätzlich können auch in der Praxis gängige aber schlechte Beispiele thematisiert werden (explizit als solche kennzeichnen).
    • Behandeln Sie das gewählte Thema unter Zuhilfenahme der angegebenen oder frei gewählter Literatur sowie Internetquellen. Vergessen Sie aber nicht, die Quellen anzugeben, mit denen Sie gearbeitet haben.
    • Verwenden Sie aktuelle Daten (jüngste Werte <2020) aus den z.B. angegebenen Datenquellen
      • https://www.superdatascience.com/pages/rcourse
      • https://www.kaggle.com/datasets
      • Open Government Vienna
      • www.statistik.at
      • destatis.de
      • statista.com
      • https://ourworldindata.org/about
      • https://ec.europa.eu/eurostat/
      • https://data.un.org
    • Die Präsentation laden Sie bitte vor der Präsentation hoch.
    • Die Dauer Ihrer Präsentation soll zwischen 20 und 30 Minuten liegen.
    • Nach der Präsentation folgt eine 15 Minütige Diskussionsrunde.

    • Gruppe 1: Visualization of Uncertainty 
      Wie kann man Unsicherheiten grafisch darstellen?

    • Gruppe 2: Grafische Hilfsmittel für Metaanalysen
      Literatur z.B.: Cleophas/Zwinderman: Modern Meta-Analysis, Springer 2017 oder Borenstein et al: Introduction to Meta-Analysis, Wiley 2009

    • Gruppe 3: Big data / multivariate Methoden
      Wie können Grafiken Klarheit in der Komplexität schaffen?
      Verwenden Sie einen Datensatz mit vielen Variablen und vielen Beobachtung und versuchen Sie diese Gesamtheit an Information zu beschreiben.
      Ideen für multivariate Methoden bei großen Daten: Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle, PCA, Cluster, ...

    • Gruppe 4: Dynamische Grafiken
      Darstellung der zeitlichen Entwicklung von Daten

    • Gruppe 5: Zeitreihen und Trends 
      Grafiken bei Zeitreihenanalysen, Modelle ((S)AR(I)MA, ARCH, GARCH, ...), Darstellung der Residuen, Konfidenzintervalle

    • Gruppe 6: Geodaten und Kartendarstellungen
      Visualisierungstechnkiken für räumliche Daten


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    Projekt Teil 2

      • Für Projekt Teil 2 werden keine Gruppen verwendet
      • Die Grafiken aus dem PDF sollen unter Zuhilfenahmee von ggplot nachgebaut werden. Die Grafiken können gerne noch schöner gemacht werden. Aber achten Sie bitte auf die angegebenen Eigenschaften bzgl. Legende, Beschriftungen, etc. 
      • Die Datensätze (mtcars und airpassengers) finden Sie hier
      • Abgabefrist: 21. April 2025 24:00 Uhr

    • GGPlot2 Tasks File PDF
      351.1 KB · Uploaded 15/01/26, 14:04
    • mtcars File CSV
      1.1 KB · Uploaded 15/01/26, 14:04
    • Air Passengers File CSV
      2.6 KB · Uploaded 15/01/26, 14:04
    • Abgabe Projekt Teil 2 Assignment
      Opened: Wednesday, 7 January 2026, 12:00 AM