###################################################
classData <- read.csv("Data/transcripts-blind.csv", 
                      stringsAsFactors=FALSE,
                      strip.white=TRUE)

###################################################
classData$Current <- classData$Term > 1090

###################################################
subjNumbers <- read.table("Data/subjectNumbers.txt", 
                          sep="\t",
                          col.names=c("SubjectNumber", 
                            "SubjectName"),
                          stringsAsFactors=FALSE)
classData <- merge(classData, 
                   subjNumbers,
                   by.x="Subject", 
                   by.y="SubjectNumber", 
                   all.x=TRUE)
classData$SubjectName[is.na(classData$SubjectName)] <- 
    classData$Subject[is.na(classData$SubjectName)]

###################################################
schools <- read.table("Data/school.txt",
                      sep="\t", quote="", 
                      strip.white=TRUE,
                      stringsAsFactors=FALSE,
                      col.names=c("Subject", "FullName", 
                        "School", "EMPTY"))
classData <- merge(classData, schools[, c(1, 3)],
                   by.x="Subject", by.y=1)

###################################################
classData$Year <- 2000 + (classData$Term - 1000) %/% 10

###################################################
pastPapers <- subset(classData, !Current)

###################################################
nPaper <- table(pastPapers$NewID)

###################################################
library(lattice)
dev.new()
densityplot(as.numeric(nPaper), lwd=3)

###################################################
uniYear <- 2009 - 
    tapply(pastPapers$Year, list(pastPapers$NewID), min) + 1

###################################################
dev.new()
hist(uniYear, breaks=seq(0.5, 9.5), axes=FALSE, col="grey")
axis(2)
mtext(1:9, at=1:9, side=1, font=2)

###################################################
dev.new()
jitYear <- jitter(uniYear)
plot(jitYear, nPaper, type="n")
abline(v=2:9, col="grey")
points(jitYear, nPaper, pch=16, 
       cex=2, col=rgb(0, 0, 1, .5))

###################################################
dev.new()
tab <- table(pastPapers$SubjectName)
ord <- order(tab)
par(las=2, mar=c(6, 3, 0.5, 0.5))
barplot(tab[ord])

###################################################
pastPapers$Dept <- pastPapers$SubjectName
pastPapers$Dept[!(pastPapers$Dept %in% 
                  c("STATS", "MATHS", 
                    "COMPSCI", "ECON"))] <- "OTHER"

###################################################
nSubj <- do.call("rbind",
                 tapply(factor(pastPapers$Dept),
                        list(ID=pastPapers$NewID),
                        table,
                        simplify=FALSE))

# OR just table(pastPapers$NewID, pastPapers$Dept)

###################################################
library(rggobi)
ggobi(nSubj)

###################################################
dev.new()
stab <- table(pastPapers$School)
sord <- order(stab)
par(las=2, mar=c(10, 3, 0.5, 0.5))
barplot(stab[sord])

###################################################
pastPapers$Schl <- pastPapers$School
pastPapers$Schl[!(pastPapers$School %in%
                  c("Science", "Arts", 
                    "Business and Economics"))] <- "OTHER"

###################################################
nSchool <- do.call("rbind",
                   tapply(factor(pastPapers$Schl),
                          list(ID=pastPapers$NewID),
                          table,
                          simplify=FALSE))

# OR just table(pastPapers$NewID, pastPapers$Schl)

###################################################
ggobi(nSchool)