先判断值不值得学

这套资料讲的是用 R 语言做数据可视化，核心场景是业务数据探索和图表产出，并延伸到用 Shiny 搭建简单的交互式看板。如果你日常要处理 CSV 或数据库导出的明细表，经常卡在“数据能跑通但图画得难看、或者改一次数据要重跑一遍脚本”，那这门课能直接解决你的痛点。它不教高深的大模型算法，也不讲底层统计模型，纯粹聚焦在把数据清洗顺、把图画对、把交互页面搭起来。适合已经装好 R 和 RStudio、能写基本变量和函数的入门者；如果你连环境配置都没做过，建议先补基础语法再来看，否则中间的数据处理环节会跟不上。

建议先看哪几块

资料按惯例分了简介、数据处理、快速可视化、单变量和多变量绘图几个板块。我的建议是，简介部分跳过泛泛而谈的前两节，直接从数据处理与探索看起。这部分讲的是怎么把原始表整理成绘图需要的长格式，是后面所有画图的前置动作，格式不对后面图根本画不出来。看完数据处理，直接跳到快速可视化板块，先掌握基础画图函数的调用逻辑，再回头细看单变量和多变量的专题绘制。Shiny 相关的内容在资料后半段，建议把前面静态图画顺了再碰，否则交互控件绑定的数据对象会频繁报错，排查起来很费时间。

学完能独立做什么

学完这套东西，你能独立完成从拿到一份杂乱的原始数据，到清洗、探索、画出可用于汇报的静态图，再到用 Shiny 包裹成一个能让人点选筛选条件的网页看板。这意味着你可以把重复的周报图表固化成脚本，下次换数据只需改一个读取路径。配合练习时，建议不要只跟着视频里的示例数据敲一遍。每看完一个绘图专题，就找一份你自己工作中的真实数据，哪怕只有几十行，试着用同样的逻辑跑通。遇到图例乱码或者坐标轴挤在一起的情况，先自己查绘图函数的参数文档，实在卡住再回看视频里对应的参数调整片段，这样记忆比纯看视频深得多。


画图制图-shiny

课程目录

*   01 R语言数据可视化简介1.mp4 33:08

*   02 R语言数据可视化简介2.mp4 27:33

*   03 R语言数据可视化简介3.mp4 40:31

*   04 R语言数据可视化简介4.mp4 12:56

*   05 数据处理与探索1.mp4 28:18

*   06 数据处理与探索2.mp4 16:45

*   07 数据处理与探索3.mp4 25:52

*   08 数据处理与探索4.mp4 26:19

*   09 快速的数据可视化1.mp4 27:22

*   10 快速的数据可视化2.mp4 30:05

*   11 单变量图形绘制1.mp4 17:15

*   12 单变量图形绘制2.mp4 26:58

*   13 单变量图形绘制3.mp4 25:57

*   14 单变量图形绘制4.mp4 38:40

*   15 单变量图形绘制5.mp4 32:48

*   16 两个同类型变量的图形绘制1.mp4 31:03

*   17 两个同类型变量的图形绘制2.mp4 35:01

*   18 两个同类型变量的图形绘制3.mp4 17:48

*   19 两个同类型变量的图形绘制4.mp4 39:59

*   20 两个同类型变量的图形绘制5.mp4 17:41

*   21 离散变量和连续变量直接的图形1.mp4 32:35

*   22 离散变量和连续变量直接的图形2.mp4 35:34

*   23 离散变量和连续变量直接的图形3.mp4 17:47

*   24 离散变量和连续变量直接的图形4.mp4 21:14

*   25 离散变量和连续变量直接的图形5.mp4 47:38

*   26 离散变量和连续变量直接的图形6.mp4 32:48

*   27 离散变量和连续变量直接的图形7.mp4 22:01

*   28 离散变量和连续变量直接的图形8.mp4 20:18

*   29 离散变量和连续变量直接的图形9.mp4 16:48

*   30 高维图形1.mp4 24:56

*   31 高维图形2.mp4 29:24

*   32 高维图形3.mp4 30:25

*   33 其他图形.mp4 39:34

*   34 图形元素.mp4 33:21

*   35 颜色等参数调整1.mp4 41:39

*   36 颜色等参数调整2.mp4 55:38

*   37 合并多幅图形.mp4 32:11

*   38 R语言绘图包1.mp4 31:45

*   39 R语言绘图包2.mp4 24:16

*   40 shiny.mp4 49:33