Phân tích dữ liệu và ứng dụng - Hiển thị dữ liệu

Tuan V. Nguyen
Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research 
Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine
Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney
Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics,
School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia 
Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019 © Tuan V. Nguyen
Biểu đồ 
• Phân bố: histogram
• Tần số: barplot 
• So sánh: boxplot 
• Liên quan: scatterplot 
Obesity data (Vietnam)
dat = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/TDTU 
2018/Datasets/obesity data.csv")
dim(dat)
[1] 1217 11
head(dat)
id gender height weight bmi age WBBMC wbbmd fat lean pcfat
1 1 F 150 49 21.8 53 1312 0.88 17802 28600 37.3
2 2 M 165 52 19.1 65 1309 0.84 8381 40229 16.8
3 3 F 157 57 23.1 64 1230 0.84 19221 36057 34.0
4 4 F 156 53 21.8 56 1171 0.80 17472 33094 33.8
5 5 M 160 51 19.9 54 1681 0.98 7336 40621 14.8
6 6 F 153 47 20.1 52 1358 0.91 14904 30068 32.2
• Cross-sectional study of obesity in Vietnam
• Aim: to predict percent body fat (pcfat) by using gender, age, bmi. 
Histogram
Biểu đồ phân bố: geom_histogram()
• Mục tiêu: mô tả phân bố của dữ liệu 
• Có thể so sánh phân bố giữa 2 hay nhiều hơn 2 nhóm 
• Ví dụ: Phân bố của pcfat (tỉ trọng mỡ) 
dat = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/TDTU 
2018/Datasets/obesity data.csv")
# Biểu đồ đơn giản 
library(ggplot2); library(gridExtra) 
p = ggplot(data=dat, aes(x=pcfat))
p1 = p + geom_histogram(color="white", fill="blue")
p = p + geom_histogram(aes(y=..density..), color="white", fill="blue")
p2 = p + geom_density(col="red")
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)
# Biểu đồ đơn giản 
library(ggplot2); library(gridExtra) 
p = ggplot(data=dat, aes(x=pcfat))
p1 = p + 
geom_histogram(color="white", 
fill="blue")
p = p + 
geom_histogram(aes(y=..density..), 
color="white", fill="blue")
p2 = p + geom_density(col="red")
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)
0
25
50
75
100
10 20 30 40 50
pcfat
co
un
t
0.00
0.02
0.04
0.06
10 20 30 40 50
pcfat
de
ns
ity
Phân tích theo giới tính 
p = ggplot(data=dat, aes(x=pcfat, 
fill=gender))
p1 = p + 
geom_histogram(position="dodge") 
p2 = ggplot(data=dat, aes(x=pcfat, 
fill=gender, color=gender)) + 
geom_density(alpha = 0.1)
grid.arrange(p1, p2, nrow=2)
0
25
50
75
100
10 20 30 40 50
pcfat
co
un
t gender
F
M
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
10 20 30 40 50
pcfat
de
ns
ity
gender
F
M
Điểm thi môn toán (2018)
dat = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/TDTU 2018/Datasets/THPT 
2018 All Provinces.csv")
> head(dat)
ID Province Math Viet English Physics Chemistry Biology History Geography
1 1 VN 3.0 3.75 3.0 NA NA NA 3.0 6.50
2 2 VN 8.8 7.50 9.0 NA NA NA 6.0 9.00
3 3 VN 6.0 5.50 4.0 5.75 5.5 5.00 NA NA
4 4 VN 3.4 5.75 2.6 NA NA NA 3.5 4.75
5 5 VN 3.8 6.75 3.0 NA NA NA 3.5 6.25
6 6 VN 5.0 6.50 2.2 2.00 3.5 4.25 NA NA
p = ggplot(data=dat, aes(x=Math, fill=Province, color=Province)) 
p = p + geom_density(alpha = 0.1)
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.0 2.5 5.0 7.5 10.0
Math
de
ns
ity
Province
Bac Lieu
Can Tho
Ha Giang
Hoa Binh
Son La
VN
p = ggplot(data=dat, aes(x=Math, fill=Province, color=Province)) 
p = p + geom_density(alpha = 0.1)
Bar plot
Biểu đồ thanh: geom_bar()
• Rất hạn chế về giá trị khoa học (gần như không khuyến khích)
• Tuy nhiên, có thể dùng để mô tả dữ liệu có sẵn hay "summary data" 
• Ví dụ: tuổi thọ của một số lãnh đạo, có thể hiện thị qua biểu đồ 
name dd db
HCMinh 2/9/1969 19/5/1890
LDuẩn 10/7/1986 7/4/1907
TChinh 30/9/1998 9/2/1907
NVLinh 27/4/1998 1/7/1915
PVĐồng 29/4/2000 1/3/1906
VVKiet 11/6/2008 23/11/1922
VNGiap 4/10/2013 25/8/1911
ĐMuoi 1/10/2018 2/2/1917
PVKhai 17/3/2018 25/12/1933
LĐAnh 22/4/2019 1/12/1920
Tuổi thọ của vài lãnh đạo 
name = c("HCMinh", "LDuẩn", "TChinh", "NVLinh", "PVĐồng", "VVKiet", 
"VNGiap", "ĐMuoi", "PVKhai", "LĐAnh")
life.exp = c(55.7, 64.5, 67.2, 67.2, 67.2, 69.3, 70.5, 71.5, 71.5, 71.5)
dd = c("2/9/1969", "10/7/1986", "30/9/1998", "27/4/1998", "29/4/2000", 
"11/6/2008", "4/10/2013", "1/10/2018", "17/3/2018", "22/4/2019")
db = c("19/5/1890", "7/4/1907", "9/2/1907", "1/7/1915", "1/3/1906", 
"23/11/1922", "25/8/1911", "2/2/1917", "25/12/1933", "1/12/1920")
dob = as.Date(db, "%d/%m/%Y")
dod = as.Date(dd, "%d/%m/%Y")
age = as.numeric((dod-dob)/365)
extra = age-life.exp
dat = data.frame(name, dob, dod, age, life.exp, extra)
dat
Tuổi thọ của vài lãnh đạo 
> dat
name dob dod age life.exp extra
1 HCMinh 1890-05-19 1969-09-02 79.34247 55.7 23.64247
2 LDuẩn 1907-04-07 1986-07-10 79.31233 64.5 14.81233
3 TChinh 1907-02-09 1998-09-30 91.70137 67.2 24.50137
4 NVLinh 1915-07-01 1998-04-27 82.87945 67.2 15.67945
5 PVĐồng 1906-03-01 2000-04-29 94.22740 67.2 27.02740
6 VVKiet 1922-11-23 2008-06-11 85.60822 69.3 16.30822
7 VNGiap 1911-08-25 2013-10-04 102.18082 70.5 31.68082
8 ĐMuoi 1917-02-02 2018-10-01 101.72877 71.5 30.22877
9 PVKhai 1933-12-25 2018-03-17 84.28219 71.5 12.78219
10 LĐAnh 1920-12-01 2019-04-22 98.45479 71.5 26.95479
Tuổi thọ của vài lãnh đạo 
library(ggplot2)
p = ggplot(data=dat, aes(x=reorder(name, -age), y=age, fill=name, 
col=name))
p + geom_bar(stat="identity") 
+ geom_errorbar(aes(y=life.exp, ymax=life.exp, ymin=life.exp), 
col="black", linetype="dashed") 
+ geom_text(label=round(extra, 1), vjust=-0.2)
+ xlab("Tên") 
+ ylab("Tuổi") 
+ theme(legend.position="none")
23.6 14.8
24.5
15.7
27
16.3
31.7 30.2
12.8
27
0
25
50
75
100
VNGiap ĐMuoi LĐAnh PVĐồng TChinh VVKiet PVKhai NVLinh HCMinh LDuẩn
Tên
Tu
ổi
Box plot: geom_boxplot()
5 yếu tố trong biểu đồ hộp 
• median = trung vị
• 2 hinges = 25% và 75% bách phân vị
• fences = 1.5 x interquartile range 
• whiskers = nối hai hinges 
• Outliers (có thể giá trị ngoại vi) 
0.
4
0.
6
0.
8
1.
0
1.
2
1.
4
median (50%)
75% (Q3)
25% (Q1)
interquartile range = Q3 – Q1
https://www.nature.com/articles/nmeth.2811/figures/1
Không nên dùng barplot để mô tả biến số liên tục!
Biểu đồ hộp: nghiên cứu bệnh tiểu đường 
> db = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/Dai hoc Duoc 6-
2019/Datasets/Diabetes data.csv")
> head(db)
id age gender height weight waist hip sysbp diabp active hypertension
1 1 76 Female 163 53 90 93 160 90 0 1
2 1 40 Female 149 51 74 94 100 60 0 0
3 1 51 Female 151 55 91 100 120 80 0 0
4 1 43 Female 158 62 78 96 120 80 1 0
5 2 72 Female 148 47 91 95 130 60 1 0
6 2 44 Male 155 48 69 86 120 80 0 0
bmi whr diabetes
1 19.95 0.97 IFG
2 22.97 0.79 Normal
3 24.12 0.91 Normal
4 24.84 0.81 Normal
5 21.46 0.96 IFG
6 19.98 0.80 Normal
WHR và tiểu đường
• Mục tiêu: so sánh tỉ số vòng eo-mông giữa 3 nhóm cá nhân: bình 
thường, IFG, và tiểu đường 
• Biến phân tích: whr
• Biến phân nhóm: diabetes 
Biểu đồ hộp: nghiên cứu bệnh tiểu đường 
db = 
read.csv("~/Dropbox/_Conferences 
and Workshops/Dai hoc Duoc 6-
2019/Datasets/Diabetes data.csv")
library(ggplot2); library(ggExtra)
p = ggplot(data=db, aes(x=diabetes, 
y=whr, fill=diabetes))
p + geom_boxplot() 0.6
0.8
1.0
1.2
IFG Normal Yes
diabetes
w
hr
diabetes
IFG
Normal
Yes
Sắp xếp biến số theo thứ tự 
db$diab = factor(db$diabetes, 
levels=c("Normal", "IFG", "Yes"))
p = ggplot(data=db, aes(x=diab, 
y=whr, col=diab, fill=diab))
p + geom_boxplot(col="black") + 
geom_jitter(alpha=0.05)
0.6
0.8
1.0
1.2
Normal IFG Yes
diab
w
hr
diab
Normal
IFG
Yes
Scatter plot: geom_point()
Biểu đồ tán xạ (scatter plot)
• Rất phổ biến trong khoa học (khám phá)
• Dùng để mô tả mối liên quan giữa hai hay >2 biến
• Có thể phân nhóm, rất có ích để "hiểu" dữ liệu
• Không thể thiếu trong nghiên cứu khoa học 
Nghiên cứu mối liên quan giữa độ tuổi và xương
• Nghiên cứu cắt ngang, 1217 nam và nữ trên 20 tuổi
• Mục tiêu
– Mô tả mối liên quan giữa độ tuổi (age) và mật độ xương (bmd) 
– Mô tả mối liên quan theo giới tính (gender)
p = ggplot(data=ob, aes(x=age, 
y=bmd))
p1 = p + geom_point() 
p2 = p + geom_point() + 
geom_smooth()
library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)
0.8
1.0
1.2
25 50 75
age
bm
d
0.8
1.0
1.2
25 50 75
age
bm
d
p = ggplot(data=ob, aes(x=age, y=bmd, col=gender, fill=gender))
p1 = p + geom_point() + geom_smooth()
p2 = p + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~x+I(x^2)+I(x^3))
0.8
1.0
1.2
25 50 75
age
bm
d
gender
F
M
0.8
1.0
1.2
25 50 75
age
bm
d
gender
F
M
Scatter plot – dữ liệu theo thời gian
Dữ liệu về "nâng điểm" 
• 44 học sinh (Sơn La)
• Điểm thật và điểm được nâng 
• 8 môn học: toán, lí, hóa, văn, ngoại ngữ, sử, địa 
• File: "Danh sach nang diem 2019.csv"
https://www.nguoiduatin.vn/danh-sach-toan-bo-44-thi-sinh-duoc-nang-diem-thi-o-son-la-a430459.html
h0 = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/Dai hoc Duoc 6-
2019/Datasets/Danh sach nang diem 2019.csv")
> head(h0)
id Math1 Physics1 Chemistry1 English1 Biology1 History1 Viet1
1 1 2.6 NA NA NA NA 8.0 NA
2 2 9.0 NA NA NA NA 9.5 6.00
3 3 8.8 NA NA NA NA 9.5 NA
4 4 9.0 9.25 NA 9.0 NA NA NA
5 5 9.4 9.50 5.75 9.2 6.0 NA 5.00
6 6 9.4 6.25 9.50 2.0 9.5 NA 3.25
Geography1 Math2 Physics2 Chemistry2 English2 Biology2 History2 Viet2
1 NA 2.4 NA NA NA NA 3.5 NA
2 NA 3.6 NA NA NA NA 3.0 6.00
3 NA 0.0 NA NA NA NA 3.0 NA
4 NA 1.8 1.50 1.80 NA NA NA NA
5 NA 2.6 2.75 1.75 5 2.75 NA 5.00
6 NA 5.6 1.75 3.50 2 4.00 NA 3.25
Geography2 Total1 Total2 Diff d.math
1 NA 10.60 5.90 4.70 0.2
2 NA 24.50 12.60 11.90 5.4
3 NA 18.30 3.00 15.30 8.8
4 NA 27.25 5.10 22.15 7.2
5 NA 44.85 19.85 25.00 6.8
6 NA 39.90 20.10 19.80 3.8
p = ggplot(data=h0, aes(x=Total2, y=Diff, col=Diff))
p = p + geom_point() + xlab("Tổng số điểm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()
p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0)
p = ggplot(data=h0, aes(x=Math2, y=dmath, col=Math2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw() + 
theme(legend.position="none") 
p1 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Toán")
p = ggplot(data=h0, aes(x=Physics2, y=dphysics, col=Physics2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p2 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Lí")
p = ggplot(data=h0, aes(x=Chemistry2, y=dchemistry, col=Chemistry2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p3 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Hóa")
p = ggplot(data=h0, aes(x=Biology2, y=dbiology, col=Biology2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p4 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Sinh")
p = ggplot(data=h0, aes(x=Viet2, y=dviet, col=Viet2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p5 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Văn")
p = ggplot(data=h0, aes(x=English2, y=denglish, col=English2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p6 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Ngoại ngữ")
p = ggplot(data=h0, aes(x=History2, y=dhistory, col=History2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p7 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Sử")
p = ggplot(data=h0, aes(x=Geography2, y=dgeography, col=Geography2))
p = p + geom_point() + xlab("Điểm chấm lần 2") + ylab("Nâng điểm") + theme_bw()+ 
theme(legend.position="none")
p8 = p + geom_text(aes(label=id), hjust=0, vjust=0) + ggtitle("Địa")
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, ncol=4)
h0 = read.csv("~/Dropbox/Temp Files/Danh sach nang diem.csv")
h0$dmath = h0$Math1-h0$Math2
h0$dphysics = h0$Physics1-h0$Physics2
h0$dchemistry = h0$Chemistry1-h0$Chemistry2
h0$denglish = h0$English1-h0$English2
h0$dbiology = h0$Biology1-h0$Biology2
h0$dhistory = h0$History1-h0$History2
h0$dviet = h0$Viet1-h0$Viet2
h0$dgeography = h0$Geography1-h0$Geography2
# Reorganizing data
ID = c(h0$id, h0$id)
Score = c(rep(1, 44), rep(2, 44))
Math = c(h0$Math1, h0$Math2)
Physics = c(h0$Physics1, h0$Physics2)
Chemistry = c(h0$Chemistry1, h0$Chemistry2)
English = c(h0$English1, h0$English2)
Biology = c(h0$Biology1, h0$Biology2)
History = c(h0$History1, h0$History2)
Viet =c(h0$Viet1, h0$Viet2)
Geography = c(h0$Geography1, h0$Geography2)
Total = c(h0$Total1, h0$Total2)
hs = data.frame(ID, Score, Math, Physics, Chemistry, English, Biology, History, 
Viet, Geography, Total)
> head(hs)
ID Score Math Physics Chemistry English Biology History Viet Geography
1 1 1 2.6 NA NA NA NA 8.0 NA NA
2 2 1 9.0 NA NA NA NA 9.5 6.00 NA
3 3 1 8.8 NA NA NA NA 9.5 NA NA
4 4 1 9.0 9.25 NA 9.0 NA NA NA NA
5 5 1 9.4 9.50 5.75 9.2 6.0 NA 5.00 NA
6 6 1 9.4 6.25 9.50 2.0 9.5 NA 3.25 NA
Total
1 10.60
2 24.50
3 18.30
4 27.25
5 44.85
6 39.90
Điểm của mỗi học sinh
p = ggplot(data=hs, aes(x=Score, 
y=Total, group=1, col=factor(ID)))
p = p + geom_line() + geom_point() 
+ facet_wrap(~ID)
p + ggtitle("Tổng số điểm cho mỗi 
thí sinh, chấm lần 1 và lần 2 ") + 
theme(legend.position="none")
Điểm của mỗi học sinh
p = ggplot(data=hs, aes(x=Score, y=Math, 
col=factor(ID), group=factor(ID)))
p = p + geom_line() + stat_smooth(aes(group = 1)) 
p1 = p + ggtitle("Toán") + theme_bw() + 
theme(legend.position="none") 
p = ggplot(data=hs, aes(x=Score, y=Physics, 
col=factor(ID), group=factor(ID)))
p = p + geom_line() + stat_smooth(aes(group = 1)) 
p2 = p + ggtitle("Vật lí") + theme_bw() + 
theme(legend.position="none") 
p = ggplot(data=hs, aes(x=Score, y=Chemistry, 
col=factor(ID), group=factor(ID)))
p = p + geom_line() + stat_smooth(aes(group = 1)) 
p3 = p + ggtitle("Hóa học") + theme_bw() + 
theme(legend.position="none") 
p = ggplot(data=hs, aes(x=Score, y=Biology, 
col=factor(ID), group=factor(ID)))
p = p + geom_line() + stat_smooth(aes(group = 1)) 
p4 = p + ggtitle("Sinh học") + theme_bw() + 
theme(legend.position="none") 
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
Score
M
at
h
Toán
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
Score
P
hy
si
cs
Vật lí
2.5
5.0
7.5
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
Score
C
he
m
is
try
Hóa học
2
4
6
8
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00
Score
B
io
lo
gy
Sinh học
Phân bố điểm kì 1 và kì 2 (chấm lại)
p = ggplot(data=hs, aes(x=Total, 
fill=Score))
p1 = p + 
geom_histogram(position="dodge") + 
xlab("Tổng số điểm") + ylab("Số thí 
sinh") + 
theme(legend.position="none")
p2 = ggplot(data=hs, aes(x=Total, 
fill=Score, color=Score)) + 
geom_density(alpha = 0.1) + 
xlab("Tổng số điểm") + ylab("Xác 
suất")
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)
Phân bố điểm kì 1 và kì 2 (chấm lại)
p = ggplot(data=hs, aes(x=Total, 
fill=Score))
p1 = p + 
geom_histogram(position="dodge") + 
xlab("Tổng số điểm") + ylab("Số thí 
sinh") + 
theme(legend.position="none")
p2 = ggplot(data=hs, aes(x=Total, 
fill=Score, color=Score)) + 
geom_density(alpha = 0.1) + 
xlab("Tổng số điểm") + ylab("Xác 
suất")
grid.arrange(p1, p2, ncol=2)
Nguyên lí hiển thị dữ liệu
(Edward Tufte) 
Biểu đồ trong khoa học rất quan trọng
• "A picture is worth a thousand words"
• Dễ gây ấn tượng ở người đọc 
• Biểu đồ có giá trị lâu dài, có thể đi vào lịch sử 
• Đòi hỏi phải suy nghĩ trong thiết kế biểu đồ 
Nguyên tắc soạn biểu đồ 
• Nói lên sự thật (tell the truth, show the data)
• Tối đa hoá tỉ lệ dữ liệu trên mực in (high data-ink ratio)
• Tối đa hoá mật độ dữ liệu (maximize data density)
• Nghiêm chỉnh! (Tránh hoa hoè)
Nguyên lí1: Nói lên sự thật (hiển thị toàn bộ dữ liệu)
Nguyên tắc 2: Tối đa hoá tỉ lệ dữ liệu trên mực in
Data-ink ratio =
data-ink
Total ink used to print graphic
= Proportion of a graphic’s ink 
devoted to the non-redundant 
display of data-information.
= 1.0 – proportion of graphic 
that can be erased without the 
loss of information
Nguyên tắc 2: Tối đa hoá tỉ lệ dữ liệu trên mực in
Histogram of Midterm Results
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
D/F C B- B B+ A- A A+
Scoring Buckets
# 
of
 S
tu
de
nt
s
Nguyên tắc 2: Tối đa hoá tỉ lệ dữ liệu trên mực in
• Erase non-data ink
• Erase redundant data-ink
Histogram of Midterm Results
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
D/F C B- B B+ A- A A+
Scoring Buckets
# 
of
 S
tu
de
nt
s
Scoring Buckets
# 
of
 S
tu
de
nt
s
C B- B B+ A- A
0
1
2
5
11
18
7
Nguyên tắc 3: Tối đa hoá mật độ dữ liệu
Nguyên tắc 4: Nghiêm chỉnh 
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1 R
EP
L 2 3 4 5 6 7 8
Time
CP
FIND
FINDGREP
GREP
LS
MAB
RCP
RM 1st Qtr
3rd Qtr
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
East
West
North
Quá màu mè !Quá "unfriendly"!
0100
200
300
400
1 2 3 4 5 6 7 8
Number of Replicas
Time in 
Seconds
Copy
Compile
Remove
Note almost no growth in
compile/remove times
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1 R
EP
L 2 3 4 5 6 7 8
Time
CP
FIND
FINDGREP
GREP
LS
MAB
RCP
RM
Biểu đồ với ggplot2 
• Phân bố: histogram
• Tần số: barplot 
• So sánh: boxplot 
• Liên quan: scatterplot