R နဲ့ ဖန်တီးဖူးတဲ့ ပြက္ခဒိန် data viz များHtin Kyaw AyeBlockedUnblockFollowFollowingMay 4R ကို စသုံးဖြစ်တာ ၂၀၁၆ နှစ်ကုန်ပိုင်းလောက်ကမှပါ။ အဲ့မတိုင်ခင်က data analysis အတွက် SPSS ကို အများဆုံးသုံးဖြစ်ပြီး၊ visualizations တွေလုပ်ချင်ရင် Ai တို့ Photoshot တို့အပြင် တခြား infogram တို့ ဘာတို့ သုံးဖြစ်ပါတယ်။ R ကို စသုံးတုန်းက data analysis ထက်စာရင် visualization အတွက် ပိုသုံးဖို့ စိတ်၀င်စားခဲ့ပါတယ်။ နောက်တော့အလုပ်လိုအပ်ချက်အရ data analysis အတွက်ပဲ ပိုသုံးဖြစ်ပြီး၊ visualization ကို အများကြီး မလုပ်ဖြစ်တော့ပါ။R သာ သုံးနေတာ ggplot2 ကို သေသေချာချာ မသုံးတတ်ရင် နှမြောစရာကြီးလို့ ခံစားရတာရယ်၊ မကြာသေးခင်ကမှ calendar တစ်ခုဖန်တီးရင်း တွေ့မိတဲ့ data viz တစ်ခုကို အားကျမိတာရယ်ကြောင့် ggplot2 ကို သုံးရင်း calendar visualization တစ်ခု လုပ်ဖြစ်ပါတယ်။အဲ့တော့ အရင်က R နဲ့ လုပ်ဖူးတဲ့ calendar chart တွေကိုပါ ဒီနေရာမှာ ပြန်ပြီး စုစည်းဖြစ်ပါတယ်။ နောက်ထပ် calendar chart တွေ လုပ်ဖြစ်ရင်လည်း ဒီပို့စ်မှာ လာပေါင်းထည့်ပါမယ်။Calendar HeatmapOpen Myanmar Initiative မှာ အလုပ်လုပ်နေတုန်းက လွှတ်တော်အစည်းအဝေး တစ်ကြိမ်ပြီးတိုင်း အစည်းအဝေးသုံးသပ်ချက် အစီရင်ခံစာ တစ်စောင်ထွက်ပါတယ်။ အဲ့အစီရင်ခံစာမှာ နေ့အလိုက် လွှတ်တော်လုပ်ငန်းများ ဆောင်ရွက်မှု ဂရပ်ကို ဖော်ပြပါတယ်။ အဲ့ဒိအတွက် calendar heatmap လုပ်ခဲ့ဖူးပါတယ်။လွှတ်တော်ရက်အလိုက် မေးခွန်း၊ အဆို၊ ဥပဒေကြမ်း ဆောင်ရွက်မှု။အဲ့ဒိ chart မျိုးကို ggplot2 နဲ့ လုပ်လို့ရပါတယ်။ အွန်လိုင်းပေါ်ကနေရှာကြည့်ရင်လည်း ggplot_calender_heatmap ကို ညွှန်းပါလိမ့်မယ်။ ၀န်ခံရရင် အဲ့တုန်းက ggplot2 ကို သိပ်နားမလည်လို့ library(makeR) ကို သုံးခဲ့ပါတယ်။ အခုတော့ အဲ့ library မရှိတော့ပါဘူး။ ဒါပေမယ့် calendarHeat() function ကိုတော့ Paul Bleicher github မှာ သွားယူပြီး သုံးလို့ရပါသေးတယ်။ သူက အခြေခံအားဖြင့် date ရယ်၊ value ရယ်ပါတဲ့ dataset ရှိရင်ကို ကုဒ်တစ်ကြောင်းလောက်နဲ့ကို သုံးလို့ရပါပြီ။ ဒီလိုမျိုးပါ။calendarHeat(session.
date$Date, session.
date$Value, ncolors = 5, color = “w2b”, varname = “Values”, date.
form = “%Y-%m-%d”)Calendar with colour valuesဒါက မကြာသေးခင်က လုပ်ဖြစ်တဲ့ လွှတ်တော်အစည်းအဝေးရက် ပြက္ခဒိန်ပါ။ ဒါကလည်း တော်တော်လွယ်ပါတယ်။ R မှာ openair ဆိုတဲ့ library တစ်ခုရှိပါတယ်။ မိုးလေဝသအချက်အလက်တွေအတွက် အဓိက ရည်ရွယ်တဲ့ library ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် သူတို့ရဲ့ calendarPlot() က တော်တော်ကို အဆင်ပြေတာပါ။ (မှတ်ချက်။ ။ နောက်နှစ်ပြက္ခဒိန်ထုတ်ရောင်းပါတော့မယ်။ 😛 )calendarPlot(parl-sitting, pollutant = “sitting_day”, year = 2019)pollutant ဆိုတာကိုကြည့်ကတည်းက ဘယ်နေ့တွေမှာ ပိုပြီးလေထုညစ်ညမ်းမှုပိုဖြစ်တယ်ဆိုတာ ပြချင်လို့ လုပ်ထားတယ်ဆိုတာ သိသာပါတယ်။ ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် ဒါကလည်း open source ရဲ့ အလှတရားပါပဲ။ အခြားသူတွေအတွက်လည်း အခြားနည်းနဲ့ အသုံးဝင်နေတာပါ။Cool (but not so useful) oneဒီတစ်ခုက တော့ ကိုယ့်ရောဂါနဲ့ ကိုယ်ပါပဲ။ ဒီ ဂရပ်ကို မြင်မိရာက နေစတာပါ။ သူက ဘယ်လိုလုပ်ရတယ်ဆိုတာ မပြောပြပဲ ဒီအတိုင်းတင်တားတာဆိုတော့ ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် လိုက်လုပ်ရင်းနဲ့ ဒီတစ်ခါတော့ ggplot2 ကိုပဲ သုံးဖြစ်ပါတယ်။Source: HELENA * JAMBORဒါကတော့ ggplot2 ဆန်စွာ ရှုပ်ယှက်ခတ်နေတဲ့ ကုဒ်ပါ။ ဘာလို့ရှုပ်တာလဲဆိုတော့ ကိုယ့်စိတ်ကြိုက် လုပ်ချင်တာ လုပ်လို့ရလို့ပါ။ x ဝင်ရိုး၊ y ဝင်ရိုးပါမယ်။ အစက်ကလေးတွေရဲ့ တန်ဖိုး (ဒီမှာတော့ လွှတ်တော်အစည်းအဝေးရှိ၊ မရှိ) ပါမယ်။ အပတ်စဉ်တွေကို facet နဲ့ ခွဲထုတ်လိုက်တယ်။ggplot(parlcal, aes(reorder(day, weekday), reorder(month, desc(month_no)))) + geom_point(aes(shape=status), size=6, color=”#3182bd”) + facet_grid(.
~week_month) + scale_shape_manual(values=c(1, 19)) + theme(panel.
spacing = unit(0.
4, “lines”), axis.
text.
x = element_text(angle = 90, hjust = 1), aspect.
ratio = 7/4, legend.
position = “none”, axis.
title.
x = element_blank(), axis.
title.
y = element_blank(), strip.
background = element_blank(), strip.
text.
x = element_blank(), panel.
background = element_blank(), panel.
grid.
minor = element_blank(), axis.
ticks.
x = element_blank(), axis.
ticks.
y = element_blank(), text = element_text(family = “Raleway”)) + labs(title = “Tentative Parliamentary Sitting Calendary 2019”, subtitle = “Union Parliament”, caption = “The Ananda | Source: Pyidaungsu Hluttaw”)ဆွမ်းခံရင်း ငှက်သင့်တယ်ပဲ ပြောမလား မတော်တဆ သိသွားတာလေးတစ်ခုက တစ်လချင်းကို ရက်သတ္တပတ်နံပါတ်နဲ့ ခွဲထုတ်ဖို့အတွက် Google Spreadsheet မှာရှိတဲ့ ဒီ formula လေးက တော်တော်အသုံးဝင်ပါတယ်။ggplot2 ကို တော်တော်ကြိုက်သွားတာက ကိုယ့်စိတ်ကြိုက်ကို customize လုပ်လို့ရတာကြောင့်ပါ။ နောက်ဆိုရင်တော့ ggplot2 နဲ့ပဲ visualization တော်တော်များများ လုပ်ဖြစ်တော့မယ်ထင်ပါတယ်။.. More details